考虑事件风险的在险价值研究_张利兵

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1、第13卷第2期中国管理科学Vol.13,No.22005年4月ChineseJournalofManagementScienceApr.,2005文章编号:1003-207(2005)02-0113-05考虑事件风险的在险价值研究张利兵,梁妤,潘德惠(东北大学工商管理学院,辽宁沈阳110004)摘要:本文讨论了考虑事件风险的资产的在险价值方法,并以此对上海股票指数作了实证研究。这种方法用跳跃来描述事件风险,用跳跃-扩散过程来描述收益率过程。通过模拟退火算法来估计模型参数,利用随机模拟方法求得资产收益率的模拟分布,进而计算组合的在险

2、价值。通过对上海指数的实证研究表明,资产的事件风险是不可忽略的,考虑事件风险的在险价值更加合理。关键词:在险价值;事件风险;跳跃-扩散过程;模拟退火;随机模拟中图分类号:F830149文献标识码:A果不考虑未来可能发生的事件风险,将影响对资产1引言未来价值分布估计的准确性和在险价值测量,导致在险价值(ValueatRisk,简记VaR)自巴塞尔不正确的风险管理决策。协定出台以来,已成为金融机构进行风险管理的基考虑到金融数据呈现出/肥尾0(即收益率尾部数础和标准。所谓在险价值是指在正常的市场条件下据偏多)的特征,不少学者寻求能够反映

3、这种特征的和一定的置信水平上,预测出的综合时间段内发生收益模型。条件异方差模型和随机波动率模型可以[1]的最坏情况的损失,因此,在险价值实质是预测在一定程度上解释/肥尾0现象,但实际上仅仅把不连[4-5]资产的未来价值(或收益)的概率分布。续波动考虑为方差的变大,较难解释不连续波动计算在险价值的主要方法包括方差-协方差方的突然发生;极端值理论(EVT)成为一种较好的方[2][6]法、历史模拟方法和MonteCarlo模拟方法。方法,然而由于本质上是一种非参数方法,并不专门差-协方差方法以正态或联合正态分布为假设前考虑事件风险,且只

4、能给出资产阶段或收益分布的一提;模拟方法首先建立风险因子的分布模型,然后根部分,会舍弃大量历史数据,浪费大量的信息。此外,据该分布随机抽样,对资产组合的价值(或收益率)文献[7]和[8]给出了在险价值在风险管理方面的成进行模拟,其中历史模拟方法以历史数据构成的经功应用,但都只是基于传统在险价值的度量方法。验分布作为收益率真实分布的近似,MonteCarlo方近年来国内也有大量的关于在险价值度量和应法选择经验分布以外的其他收益率分布模型,模拟用的研究,如文献[9]研究了广义条件异方差模型和[10]方法从理论上看应比方差-协方差方法更

5、适用,其具有杆杠效应模型的在险价值实证比较。文献关键在于风险因子分布的选择。传统的研究通常不研究了机会约束下的均值-VaR投资组合,但仍然考虑一个问题,即在资产的未来价格过程中,可能会采用的是正态假设。有关这些研究均未考虑事件风因一些重大的信息或发生重要事件引起价格产生不险对在险价值计算的影响。连续的波动。现实中这种不连续波动却时有发生,基于这些问题,本文用跳跃-扩散过程来描述比如1987年美国的股市崩盘;文献[3]也列出了中价格收益率过程,以其中的跳跃成分描述市场中的国沪市指数中大量的异常波动,这些异常波动大多事件风险,然后用模

6、拟方法来计算在险价值。在此都是由于各种重大信息或事件造成的,是一种不同框架上,以上海股票指数为例进行计算,并与不考虑于通常情况的市场波动,称其为事件风险。显然,如事件风险的在险价值结果进行比较,为金融机构的风险管理提供借鉴。收稿日期:2004-06-10;修订日期:2005-03-02作者简介:辽宁省自然科学基金资助项目(002012)2收益率模型作者简介:张利兵(1975-),男(汉族),四川沪州人,东北大学工商管理学院博士,研究方向:金融工程1211事件风险模型#114#中国管理科学2005年222在现实的金融市场中,由于一些

7、重大信息的到Ri=a+bei-1+cRi-1(2)来或重大事件的发生,往往会使得股票等金融资产其中,ei表示(1)中的残差部分,当不存在跳跃时,ei的价格出现不连续的波动。比如就上海股票指数来=Xi,而当存在跳跃时,ei=Xi+(Ci-H)。由于方说,由于特大洪水等事件,使得1998年8月17日收差为正,故限定系数a、b、c总是非负值,而如果b+c益率为-813577%,由于新股发行方式改革的重大小于110,则方差是稳定的。回归系数之和(b+c)信息,使得2000年2月14日的收益率为表示过去的数据对现在变量值的影响。当c为091

8、05147%等等[3],这些数据在上海指数收益率形[4]时,就是Engle的ARCH(1)模型。成的序列中,呈现出显著偏大或显著偏小。这种由GARCH模型认为当期的方差和过去的残差和于重大信息或重要事件引起的事件风险,在价格序方差都有关系,这就能够

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