基于garch模型的企业年金投资风险计量

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1、基于GARCH模型的企业年金投资风险计量-->1绪论1.1选题的背景及意义后金融危机时代，全球金融环境和金融市场发生了重大的变化。金融市场的开放程度在金融全球化的促使下不断加深，资本在全球范围内不断地进行大量、快速和自由流动，跨国金融市场间的联动效应也越来越明显。不同的金融市场，存在不同运作方式和开放程度，从而使得不同风险特性的各类资本在全球金融市场间快速、频繁的流动，不断地进行资产组合的重新配置，加速了金融市场化的程度、扩大了金融规模，同时提高了金融市场效率，但风险加剧了金融市场的频繁动荡。一个金融市场的频繁动荡必

2、然会因为资本流动而迅速蔓延到与其紧密联系的其他金融市场。全球范围内一系列的金融事件和金融危机势必会严重威胁到各国金融机构的生存和发展，金融机构面临的风险也日益复杂和多样化。面对这些风险，金融机构大多使用VaR方法来预测。此外，VaR方法广泛应用于交易商、机构投资者、银行及保险公司的监管者、外汇交易管理部门等对投资组合、金融衍生工具、市场风险和信用风险的测量中。.........1.2企业年金国内外研究现状1.2.1企业年金的发展现状世界上第一个正式的年金计划是在1875年，美国运通公司（AmericanExpress

3、pany）为其雇员所建立的[1]。早期的企业年金计划大多建立在公共事业领域，那时虽然普遍建立了社会养老保障制度，但在一些工业化国家的社会保障替代率很低。后来通过对企业年金进行立法，以及税法对企业年金的税收减免，使得企业年金计划得以很快发展。20世纪70年代中期，经济危机在全球范围内爆发，以及后危机时代的经济萧条，同时出现的是人口老龄化问题的日益显现，企业年金作为社会养老保险的补充，得到发展，年金基金的规模愈见壮大。近20年，西方发达国家的企业年金迅速发展，丹麦、荷兰、日本、英国和美国的企业年金储备基金资产，加上由银行

4、和寿险公司运营的年金基金，总额已超过GDP的一半[2]。我国的养老保险制度在50年代初期建立，目前已确立了多层次的养老保险体系，由社会基本养老保险制度、企业年金、个人储蓄养老组成。企业年金已经成为养老保险体系的三个支柱之一[3]。........2投资风险分析的相关理论2.1GARCH模型的定义GARCH（GeneralizedAutoregressiveConditionalHeteroscedasticity）模型是广义自回归条件异方差模型，它由自回归条件异方差ARCH（AutoregressiveConditi

5、onalHeteroscedasticity）模型发展而来[15]。2.1.1ARCH模型恩格尔和克拉格（Kraft，1983）在对宏观数据进行分析时，发现这样的现象，即时间序列模型中的扰动项的方差稳定性比假设的差。恩格尔在分析通货膨胀模型时，大的预测误差以及小的预测误差都会大量的出现，这就表明存在一种异方差性，并且预测误差的方差取决于后续扰动性的大小，说明预测误差的方差存在某种相关性。,,,,,,,,,,,2.2VaR方法的原理2.2.1VaR的概念...................2.2.2VaR的要素从Va

6、R方法的一般计算过程以及相关概念中，可以得出VaR方法主要有三个要素[20]：(1)持有期间。它是指对给定的持有期限回报的波动性以及关联性进行考察的整体时间长度，是VaR的时间范围。因为波动性与实践长度成正相关关系，所以VaR会随着持有期的增加而增加。(2)置信度。金融机构对极端事件的风险厌恶态度可以用置信度的选择来体现。置信度选择越大，计算出来的VaR值也就越大，风险厌恶程度也会越高，那样就需要准备非常充足的风险资本来补偿额外损失。而金融机构选择的置信水平主要取决于其VaR的具体用途。一般来说，如果计算的VaR主要

7、是为了确定资本充足比率，那么置信水平的选择就取决于金融机构自身的风险偏好。假如金融机构在承担风险方面比较保守，那么就应该选择较高的置信水平；相反的，金融机构应该选择较低的风险水平。另外，相关风险控制人员的素质同样也会影响风险资本的多少。金融机构有时候是控制不了资本的操作人员对风险的厌恶程度，因此，确定内部风险资本时，安全性的追求越高，模型的置信水平选取也越高，置信水平主要反映了金融机构维持安全性的愿望和低效设置风险资本对银行利润的不利影响之间的均衡。........3企业年金的投资管理及投资风险...........

8、.....153.1企业年金的主要作用..................153.2企业年金的投资管理.........163.3企业年金的投资风险...............................214案例分析.............294.1淮北矿业集团有限责任公司企业年金计划及风险分析....................