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可转换债券的风险价值与极值理论方法研究

宁洪阳  
【摘要】: 近年来,随着金融创新和资本市场的不断发展完善,可转换债券已成为我国重要的金融衍生工具。风险价值VaR (Value at Risk)作为国际上流行的一种市场风险量化指标,在金融风险的管理中得到了有效的应用。本文将VaR的方法引入我国可转换债券的风险价值测度体系。尽管VaR提出以后,有不少的计算方法出现,但它们都有各自的缺陷。传统方法都致力于研究序列的整体分布情况,由于样本数据大部分集中在分布中部,因此不论采用何种统计工具,都不可避免的对极端现象发生所造成的损失产生有偏估计。而VaR计算所最关心的是分布在尾部的点,即一些极少发生又具有显著影响的观测值,称为极值,极值理论正是对这些极值提供统计分析的模型。 本文所用实证数据为中信标普可转债指数。首先,基于极值统计方法研究了可转债指数收益时序的尾部特征,得出收益时序是尖峰、左偏的,并给出了收益率时序上下尾指数的估计与检验。其次,通过研究历史收益率时序图,进行自相关检验,发现收益时序具有波动率聚集现象、一阶序列相关等特征,直接使用GPD方法可能使Poisson过程的独立增量性不成立,为此我们给出GPD风险估计中考虑时序波动聚集现象的去聚集化方法,得到了更为精确的结果。最后,在研究收益率均值方程的残差序列图,进行ADF检验和ARCH效应检验的基础上;本文还分别采用了基于偏t分布的Risk Metrics、EGARCH、GJR及Monte Carlo模拟方法来估计预测多头、空头VaR值,改进了以往只考虑多头的弊端;并对其有效性进行了失败率检验和动态分位数测试,以期与极值方法作对比,试图找到最适合我国可转债市场风险的计算方法。 结果表明,极值GPD的VaR方法最好,预测效果在各个分位数点上都比较理想,很稳定;其他方法,如在参数模型中,EGARCH表现最好,比GJR和Risk Metrics要好,但稳定性要比GPD方法差,而Monte Carlo模拟方法只在个别分位数点上预测效果较好。这说明极值GPD的VaR方法在我国可转债市场风险中具有较好的适用性和有效性,为度量我国可转债市场风险整体状况提供了新的思路。


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