基于var方法开放式基金流动性风险测度

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1、基于VaR方法的开放式基金流动性风险测度内容摘要本文采用VaR方法并结合GARCH模型对选取的3种不同风格开放式流动基金即股票型基金、平衡型基金、价值型基金的流动风险进行测度和比较发现不同风格的基金流动性风险差距不显著并分析了其原因以便为投资者提供参考  关键词风险价值(VaR)开放式基金GARCH模型流动性风险    我国证券市场于2001年9月推出了第一只开放式基金——华安创新标志我国基金业发展实现了从封闭到开放的历史性跨越从此我国基金业进入了一个崭新的发展期然而由于其可以赎回的特性流动性风险一直成为关注的焦点有效测量流动性风险是开放式基金风险管理与控制的基础和前提  7

2、  VaR及其计算原理    风险价值(或在险价值)(ValueatRiskVaR)最早由JP.Morgan公司提出一般定义为在正常的市场条件下某一特定的时期内在给定的置信度下某一金融资产或其组合可能遭受的最大潜在损失值其数学表达式为  其中ΔP为证券组合在持有期Δt内的损失VaR为置信水平c下处于风险中的价值若假设资产组合收益率服从正态分布则在方差-协方差法中  (1)  其中ω0为资产组合期初价值Zα为置信度水平α下的正态分布上分位点σ为收益率时间数据序列的条件标准差Δt为持有期限计算VaR关键在于如何拟合出收益率的分布和计算出标准差σ借助于GARCH模型测量基金收益率的

3、波动σ2对收益率的波动开方即可得σ  7  建立模型    实践证明大多数金融数据序列的分布较正态分布而言尾巴拖得更长中间峰顶更尖即具有厚尾巴特征而GARCH模型有助于模拟这种现象根据对基金收益率rt的正态分布检验可知rt分布尖峰厚尾根据AIC和SIC信息准则最小的原则及Loglikelihood函数判断GARCH(11)较优GARCH(11)模型如下  (2)  说明ω是均值;ε2t-1是用均值方程的随机扰动项平方的滞后来度量从前一期得到的波动性的信息σ2t-1是前一期的预测方差只要根据公式(2)计算出σ然后根据公式(1)就可以计算出基金的VaR值    数据选取及检验7 

4、   本文数据选取2006年10月25日至2008年10月24日15只开放式股票型基金因为这个阶段基金也经历了牛市与熊市比较有代表性它们来自我国最早成立的10家基金公司——国泰、南方、华夏、华安、博时、鹏华、长盛、嘉实、大成、富国共488天有效数据用于模型参数估计15只基金分别为5只成长型基金——华夏成长、嘉实成长、华安宏利、国泰金鹰、长盛精选;5只平衡型基金——南方贰号、国泰精选、华安创新、博时平衡、大成蓝筹;以及5只价值型基金——大成精选、华夏回报、博时价值、富国天益、鹏华价值为了减少舍入误差以基金的累计净值的一阶差分作为开放式基金日收益率即rt=Inpt-Inpt-1(

5、pt为第t日的净值)对于由于某种原因停盘的情况用SAS系统缺省的方法进行数据填补即将上一交易日的数据默认为当日的数据运用EXCEL以及Eview软件对数据处理得到关于基金收益率的统计描述数据(见表1)  7  如表1所示除了嘉实成长外所有的偏度大于零说明是右偏的所有峰度都大于3分布呈现尖峰厚尾特点JB的统计量对应的P值接近零所以要拒绝基金的收益率是正态分布的假设另外对所有的收益率进行平稳性检验得到的ADF值小于不同显著性水平下的临界值因此序列不存在单位根收益率rt序列是平稳序列本文用GARCH(11)模型且假设收益率服从广义t分布是合理的实证结果分析    对表1中的收益率数

6、据用GARCH计量分析计量结果(见表2)  从表2可以看出α+β值非常接近于1表明一个条件方差所受的冲击是持久的即它对所有的未来预测都有重要作用DW值非常接近2可以认为不存在自相关对计算结果进行条件异方差ARCH-LM检验伴随概率P接近1说明已经消除了异方差效应表2中的σ是通过对GARCH生成的σ2进行开方得到的本文选显著水平5%则对应的zα=1.645最后一列Var值是根据公式(1)得到的7  不同投资风格的VaR值区别不明显甚至可以说是混杂的价值型基金的平均收益率最低为-0.0010138;成长型为-0.000933;平衡型为-0.0008908这与预期不吻合只有华安宏利

7、对应高风险、高收益金融资产的特征其他14只基金并没有严格对应高风险、高收益特别是鹏华价值恰恰相反其风险最高但损失相对较低所有这些都与成熟的市场相背离对于投资者来说基金不同风格的分类就失去了指导意义  造成上述现象的主要原因是基金经理的“羊群行为”基金经理也有从众的心理及减少后悔的倾向;优质公司数量不多基金经理只能投资仅有的一些优质公司截至2008年9月30日的数据显示招商银行被12家基金重仓持有贵州茅台酒被7家基金重仓持股苏宁电器被6家持有中国神华被5家持有中信证券被5家持有等另外从α+β值非常接近于1

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