交易量推动的时变系数VaR 预测模型中国股票市场实证分析 -

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1、交易量推动的时变系数VaR预测模型：中国股票市场实证分析指导教师：卢祖帝（博士）专业方向：管理科学与工程申请学位:硕士2005年5月答辩人刘明军1序言交易量推动的时变系数VaR预测模型模型的非参数估计参数化模型及VaR的计算结论及展望目录2国内外VaR研究的状况及进展什么是VaR（ValueatRisk)?背景——世界经济的一体化，金融市场波动的加剧，要求有效地度量市场风险：既要给出未来可能损失的大小还需指明损失发生的概率。定义——在一定的概率水平（置信度）下，金融资产在未来特定的一段时间内的最大可能损失，即

2、：为投资组合在持有期内的损失；为给定的置信度；VaR就是在置信水平下的分布的分位数。应用——用途涉及设定交易商市场风险的限额、评价风险管理者的绩效以及估计承担风险的资本需求量等。应用的单位包括：证券公司、投资银行、商业银行、养老基金及其金融监管部门。第一章序言3计算VaR的常用方法参数方法——假设收益率或者损失的分布，估计出参数，计算应置信水平下的分位数。如RiskMetrics的EWMA方法。非参数方法——不对收益率的分布做限制，如历史模拟法，从历史收益率取样，将过去的价格应用到当前。半参数方法——结合上述两

3、种思想，如极值理论，主要针对极端事件的建模。其他方法——蒙特卡罗模拟法、压力测试法等。以上提到的所有方法都是设法找到收益率或者损失的分布，然后计算其分位数而间接的获得VaR.因此可以被称作计算VaR的间接方法。4国内的VaR研究有关VaR的综述：刘兴权(1999)、郑伟军（1999）、于惠春（1999）、詹原瑞（1999）、王春峰（2000）、宋锦智（2000）、李亚静（2000）、陈之楚（2001）、马超群（2001）、程盛芝（2002）、彭江平（2002）、肖春来（2003）、等5田时新，刘汉中（2002）

4、讨论了用Johnson分布族来计算非线性VaR，汪飞星等（2002）研究了PearsonVII分布在VaR模型中的应用，朱宏泉、卢祖帝、汪寿阳（2002）用非参数和估计的方法通过拟合实际数据过程的分布构造了VaR的估计，王春峰（2000）发展了用蒙特卡罗模拟计算VaR的一种新方法，詹原瑞、田宏伟（2000）和潘家柱、丁美春（2000）讨论了极值理论（EVT）计算VaR的方法，徐山鹰、杨晓光（2001）提出了完全参数方法，吴光旭，程乾生和潘家柱（2004）用改进后的连续时间金融模型给出金融资产收益率的价格密度函数

5、的非参数估计,计算了上证Ａ股指数的VaR。上述方法都是设法找出收益率的分布（进行假设，或通过模拟方法拟合），然后结合适当的波动性模型再计算VaR。故这些方法可称为间接法国内VaR计算方法的发展6计算VaR的新方法：CAViaRCAViaR(ConditionalAutoregressiveValueatRisk)2003年度诺贝尔经济学奖获得者Engle与Manganelli(1999)引入基本思想：直接对分位数序列建模，而不是去对收益率的整个分布建模优点：只要有历史收益率和设置一定的置信水平，通过一定的回归方

6、法和优化算法，在较短时间内可以直接导出一步VaR值7一般模型为：常见的CAViaR模型有：对称绝对值模型（SAV）：对称模型（AS）：间接GARCH模型：适定性模型（Adaptive）：CAViaR模型8分位数回归方法（quantileregression）（Koenker和Bassett（1978））考虑如下模型：CAViaR的估计方法为与分位数对应的概率水平为t时刻的信息，而仅仅是为了保证误差项的第分位数为0White（1994）证明了通过如下的分位数目标函数的最小化可以得到参数的一致估计：9本文的研究本文

7、研究的动因CAViaR模型在中国股市不稳定：黄大山，卢祖帝（2004）《中国股市风险CAViaR建模的稳定性分析》交易量对股票价格波动乃至风险的影响Clark(1973)，Karpoff(1987)，Lamoueux、Latsapes(1990)，彭海伟、卢祖帝（2003）过去间接计算VaR方法的种种弊端对收益率分布的假设、误差项i.i.d.的假设，模型误差我们探讨一种在考虑交易量的情况下直接计算VaR的新方法10本文研究的目的和意义尽可能减少产生误差的因素，提高VaR计算的准确性、使得对风险的度量更加接近真实

8、水平，以便于达到有效地管理风险及优化投资组合等目的有助于透过交易量与股票价格波动之间的具体量化关系来深刻理解股市交易行为的信息传导机制，从而对于健全股市的相关制度以保证股市乃至整个经济的健康发展具有一定的参考意义11研究内容及思路内容：以中国股票市场为背景，基于直接对VaR建模同时考虑到交易量作用的思想，建立一种时变系数风险度量模型思路：1.GARCH模型进行改进，通过把模型中的系数改