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《基于多元garch与极值理论的资产组合风险测度研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、第7卷第4期管理学报Vol.7No.42010年4月ChineseJournalofManagementApr.2010基于多元GARCH与极值理论的资产组合风险测度研究123林宇谭斌魏宇(1.成都理工大学商学院;2.西华师范大学计算机学院;3.西南交通大学经济管理学院)摘要:在运用多元GARCH模型对资产组合损失的协方差矩阵进行建模的基础上,估计出组合的标准残差序列;然后,运用EVT对标准残差的极值尾部建模并估计出分位数,进而测度资产组合的动态极值风险;最后,再运用返回测试方法对模型准确性进行检验。研究结果表明,
2、运用多元GARCH模型能够有效捕获多元资产损失的时变相关性特征;资产组合条件损失的标准残差极值尾部服从GPD;结合多元GARCH模型与EVT的风险模型能够测度所构造的多元资产组合的动态风险。关键词:多元GARCH模型;极值理论;资产组合;风险测度;返回测试.中图分类号:C93;F831.59文献标识码:A文章编号:16722884X(2010)0420605206StudyonRiskMeasurementofPortfolioBasedonMultivariateGARCHandExtremeValueTheor
3、y123LINYuTANBinWEIYu(1.ChengduUniversityofTechnology,Chengdu,China;2.ChinaWestNormalUniversity,Nanchong,Sichuan,China;3.SouthwestJiaotongUniversity,Chengdu,China)Abstract:ThispaperappliesthemultivariateGARCHandExtremeValueTheorytoconstructassetportfolioriskmea
4、surementmodel.ThispaperappliesmultivariateGARCHtomodelcovariancematrixofassetportfolioloss,andtocalculatethestandardizedresidualseriesofportfolioloss,andthenappliesEVTtomodeltheextremetailofstandardizedresidualseries,andmeasureportfoliody2namicextremerisk,atla
5、st,thispaperappliesBack2testingmethodtochecktheaccuracyofthediffer2entriskmodels.OurresultshowthatmultivariateGARCHmodelcancapturethetimevaryingcorre2lationsofdifferentlosseseffectively;thedistributionofextremetailisclosetoGPD;multivariateGARCHandEVTcanmeasure
6、thedynamicriskofassetportfolioaccurately.Keywords:multivariateGARCHmodel;extremevaluetheory;assetportfolio;riskmeasurement;back2testing强化风险识别能力、提高风险测度精度、增多的压力和挑战,同时也对金融风险测度方法强风险控制效果,不仅是广大金融机构时刻关提出了更高更新的要求。注的重要问题,更是维护整个国家经济平稳运在金融实务中,投资者往往进行资产组合行,促进经济良性发展的需要。随着信
7、息技术的投资而非只对单一资产进行投资。由此,资产组迅猛发展,金融创新与市场自由化使金融工具合的风险管理就比对单一资产的市场风险进行日益增多,促使金融市场更加动荡,风险暴露问管理更具有理论价值和实际意义。基于此,本文题更加复杂化,从而使金融风险管理面临着更以资产组合为研究对象,构建测度资产组合市收稿日期:2008208225基金项目:国家自然科学基金资助项目(70501025,70771097);教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET20820826);成都理工大学高层次人才启动计划资助项目(HJ0038)·605·
8、管理学报第7卷第4期2010年4月场动态风险的计量模型。指数构造出一个新的二元资产组合,结合多元对于投资者或金融市场管理当局来说,尤GARCH模型和EVT构造测度资产组合的动其关注极端事件引发的风险,如1997年的亚洲态极值风险模型。金融危机等,但传统的风险测度方法,由于过多1资产组合动态风险测度的计量模型地利用分布中心区域的信息,从而导致VaR测[1]度有
