基于不同模型var方法对中国股市的风险分析

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1、基于不同模型VaR方法对中国股市的风险分析VaR方法是国际社会当前进行风险测量的一项有效手段，本文分别选取历史模拟法一种非参数估计方法与EA和GARCH模型两种参数方法，以2002年1月1日—2010年12月31日这一经济周期为例，对上证综合指数和深证综合指数的每日收盘价对数百分收益率为样本，在95%的置信水平下计算出2412天的VaR值，对我国股市风险进行实证分析。通过分析结果对比得到，参数法的估测效果优于非参数法，并且参数法中GARCH模型的估测效果最为理想。关键词：股市风险VaR方法EA模型GARCH模型　　证指数1990年12月19日开始公布，深证指数1991年4月3

2、日开始公布，但由于开始阶段，进入流通的样本股票数量少，而且交易制度不完善，股市投机性强，所以股市异常波动性太大，1997年后，波动趋于平稳。历经2008年度全球金融危机的冲击，数据分析时段选择为2002年1月1日至2010年12月31日的上证综合指数与深圳综合指数的每日收盘价。数据为《大智慧股票交易系统》。本文将选取历史模拟法这种非参数方法以及指数加权移动平均法(EA)和GARCH（广义自回归条件异方差法）模型法两种参数方法，结合我国沪、深股市的数据进行分析。一、模型的选取　　VaR（ValueatRisk）一般被称为“风险价值”或“在险价值”，指在一定的置信水平下，某一金融

3、资产（或证券组合）在未来特定的一段时间内的最大可能损失。目前有很多种方法可以衡量一个金融机构的VaR，适用于不同的市场条件、数据水平、精度要求等。根据计算过程中有无设定参数,即是否事先假定金融变量服从已知分布,一般将其分为两大类，一类为非参数法即历史模拟法，另一类为参数法，最为常用的是EA法和GARCH法。二、实证分析　　上证综合指数收益率与深证综合指数收益率的波动反映了我国整个股市大盘的波动。通过不同的VaR方法估计出VaR数值，与实际收益率进行比较。一方面可以反映我国股市风险状况，另一方面也可以比较不同VaR方法对于我国股市风险估计的准确性。根据2002年-2010年深市

4、和上市收盘点位，运用上文介绍的历史模拟法一种非参数估计方法与指数加权移动平均法(EA)和GARCH（广义自回归条件异方差法）模型法两种参数方法结合沪、深综合指数对于我国股市风险进行检验分析。1．历史模拟法历史模拟法，是计算VaR值的最简单方法之一，它采用全值估计方法，可以较好地处理市场大幅波动、非线性等情况，捕捉各种风险，也避免了模型风险。但此方法过于简单所考虑的因素很少，所以存在着不少明显的缺陷。2．EA法（指数加权移动平均法）　　应用最优衰减因子，我们运用EA法对沪、深股市的收益方差进行估计，从而通过计算对VaR风险进行估计，并与每日收益率进行比较。取置信水平为95%，对

5、应的分位数为1.65。深市具有较大的波动性。与国际市场相比，我国的股票市场的波动性更加的剧烈，就国内而言深市的波动性高于沪市的波动性。3．GARCH模型法从各综合指数收益率的拟合曲线可以直观地看出综合指数收益率存在异方差，运用Evieent[R].4thEdition:http://.jpmorgan.[2]DavidLi，ValueatRiskBasedontheVolatility，Skeundi.org[3]龚锐，陈仲常，杨栋锐，GARCH族模型计算中国股市在险价值(VaR)风险的简介：肖宁（1986-），女，湖南长沙人，湖南交通职业技术学院物流管理学院教师，硕士，研究

6、方向：经济管理