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1、金融证券论文范文-->Abstract:consideringthestockmarketriskofamoreflexiblemeasuremethod--conditionsriskvaluemodel,itarketriskcharacteristics.Theresultsshoarketriskevents(positiveeffect,andtheeffectisreflectedinmoreextremeriskpreference;Turnoverratetotheeffectofrisksintheextremeandmoderateriskpreferen
2、cethereobviously,istheimpactofthemoderateriskanderiskhomonymousexpand;Andforareturnofthelagofit,istheimpactoftheaverageriskiddleriskcontraction,thenegativeimpactoftherisktoreverseandriskamongaverageexpand.Keyodel;Thestockmarket;risk摘要:考虑了更为灵活的股市风险的测度方法——条件风险价值模型,它将风险价值与其影响因素结合起来,深刻地刻画了各影响因素
3、对股市风险的影响特征.实证结果表明:政策事件对股市风险影响是正向的,而且影响效果更多地体现于极端风险偏好上;交易额变化率对风险的影响在极端和中度风险偏好上没有明显差异,正的冲击将导致中度风险和极端风险同向扩大;而对于收益率的滞后项来说,正的冲击将导致风险平均反转和中间风险收缩,负的冲击则导致风险平均反转和中间风险扩大.关键词:条件风险价值模型;股市;风险1引言风险价值(ValueatRisk)也称非条件风险价值模型,是一种用于测量与控制金融风险的管理工具,旨在估计给定金融产品或组合在未来资产价格波动下可能的或潜在的损失.PhilippeJorion在1996年将其定义为:在给
4、定的置信水平下的一个持有期内的最大预期损失(或最坏情况下的损失),即在一定的持有期和置信度内,某金融工具或投资组合所面临的最大潜在损失金额.我国学术界对VaR模型给予了充分的重视,但相关研究多侧重于使用VaR方法对金融风险的实际测度以及测度方法的改进,主要涉及的内容有:利用极值理论、历史模拟等方法对沪、深股市VaR值的实际估算;VaR方法在对银行、保险、期货市场的资产或资产组合的风险价值测度上的应用;基于不同模型如GARCH、FIARCH、Sp(Xt,β(p))(3)我们总能够挑选出一个或多个恰当形式的mp来满足历史观测数据,这样形式的模型就称为条件风险价值模型,这是风险的回
5、归特征,即将收益率的矩用分布或分位数的逆表示,并描述为关于Xt的函数.条件风险价值模型与传统的VaR方法中使用条件分布的均值、方差、峰度等矩函数来构造VaR值相比具有更大的灵活性.在实践中,条件VaR模型的一个基本假定形式是线性形式:vht(p)=F-1yht(τXt)=X-′tβ(p)(4)其中,X-′t为d维的信息向量,它可以包括常数以及信息过程Xt的变换.线性模型主要包括位置-尺度模型和非位置-尺度模型两种形式.1.位置-尺度模型模型(5)称作位置-尺度模型:yt=X→′tα+X→′tλut(5)其中,ut独立于Xt,Eut=0,Eu2t=1,‖λ‖=1.在该模型中,条
6、件均值函数X→′tα和尺度参数X-′tλ>0均被参数化为线性形式,而(X-′tλ)2为条件方差.进一步,若记ut的分布函数为Fu,那么,该模型还可以写作线性条件分位数模型:vt-->(p)=X-′tα+X-′tλF-1u(τ)=X-′tβ(p)(6)2.非位置-尺度模型模型(4)中的假定是ut独立于Xt,但在一般情况下,ut并不独立于Xt,而所有这种形式的模型均称为非位置-尺度模型.在此种情形下,通常需要将多项式模型作为非线性模型的近似,更一般地,使用线性模型yt=μ(Xt)+σ(Xt)ut作为非线性形式的近似.2.3参数估计在实证分析中,通常将m(Xt,β(τ),τ)取为线
7、性函数形式X-′tβ(τ),其中,τ=1-p,称为条件VaR模型指数.此时,条件VaR模型的参数估计相对较的Xt,i值将对应于较大的VaRt(p)值.换句话说,若i(p)>0,那么,Xt,i的增加或减少将对应于VaRt(p)的增加或减小.类似地,如果i(p)3.3实证分析的结果在实证分析中,我们使用条件线性模型:vht(p)=X′t(p)(10)其中,(p)为系数向量,共有4个分量,(p)=(α0,α1,α2,α3)′.在对该模型进行参数估计之后,就可以通过参数估计量来理解Xt对风险价值的动态驱动行为.
