基于小波极值理论的中国股市风险研究

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1、基于小波极值理论的中国股市风险研究董晓玉，李星野（上海理工大学管理学院，上海200093）摘要：运用条件风险价值（CVaR）模型实现对市场风险的监控，把小波变换和极值理论（EVT）结合在一起对CVaR进行估计。第一阶段，用小波方法确定广义Pareto分布(GDP)的阈值，第二阶段，把基于小波变换的阈值运用到EVT中，然后运用极值理论估计CVaR，选用香港恒生指数和深证综指进行实证分析，把基于小波变换的EVT估计的CVaR与条件极值理论估计的CVaR进行比较，根据失败数量和尾部损失检验,结果发现基于小波变换的EVT能够提高预测的精准性。关键词：

2、EVT；小波极值理论；CVaR；股市风险；关键词：极值理论；小波极值理论；条件风险价值；股市风险；中图分类号：F224.0文献标志码：AStudyontheRiskofChineseStockMarketBasedonWavelet-basedExtremeValueTheoryDongXiao-yu，LiXing-ye(BusinessSchool,UniversityofShanghaiforScienceandTechnology,Shanghai200093,China)Abstract:Usingconditionalvalue-a

3、t-risk(CVaR)controlmarketrisks.Waveletsandextremevaluetheory(EVT)werecombinedtoestimateconditionalvalue-at-risk.Inthefirststage,waveletswereusedasathresholdingeneralizedParetodistribution,andinthesecondstage,EVTisappliedwithawavelet-basedthreshold,thenwearetoeastimateCVaRwi

4、thextremethoery.Thisnewmodelwasappliedtotwomajorstockmarkets:theHangSengindexandtheShenzhencompositeindex.Therelativeperformanceofwavelet-basedEVTwasbenchmarkedagainsttheconditionalextremevaluethoery.Theempiricalresultsshowsthatthewavelet-basedEVTincreasespredictiveperforma

5、nceoffinancialforecastingaccordingtonumberofviolationsandtail-losstests.Keywords:Extremevaluetheory；Wavelet-basedextremevaluetheory；conditionalvalue-at-risk；marketrisks20世纪90年代初，著名的摩根提出指数加权移动平均风险（EWMA）模型，这使得风险价值（value-at-risk，VaR）成为金融风险度量的常用工具之一，这种模型实际上是Bollerslev提出的广义自回归条件

6、异方差（generalizedautoregressiveconditionalheteroscedasticity，GARCH）模型的特殊情况。过去28年已经发展了100多个波动模型[1]，然而这些模型都是建立在过去的波动上，而不是对极端观测值的研究，所以条件波动模型不能捕捉极端走势，极值理论模型却能够捕捉到极端走势，且这种模型的预测性能明显优于GARCH类模型[2]。Ozun和Cifter把Hill类型[3]的EVT模型与历史模拟、GARCH模型、神经网络相结合，结果发现，EVT和其它模型相结合能够提高预测性能。McNeil等[4]提出了

7、EVT与条件波动模型相结合的混合模型，这种模型用两阶段法建立，第一阶段对残差建立GARCH模型，第二阶段对标准残差序列建立EVT模型，结果发现，条件EVT模型与忽略厚尾和随机波动的模型相比能够更好地进行提前一天的预测。最近研究表明，VaR在理论及应用中仍存在许多缺陷。其中，最主要的是VaR方法不满足次可加性？，这与风险度量的经济意义不符，另一方面你它不能度量尾部事件发生时可能遭受的平均损失的程度。因此，很多学者开始——————————收稿日期：2013-11-11基金项目：国家自然科学基金资助项目（NO.71071098）；上海市一流学科（系

8、统科学）资助项目（XTKX2012）第一作者：董晓玉（1988-），女，硕士研究生.研究方向：数量经济学.E-mail：yunxiaozhuhai@163.com通