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时间:2018-03-27
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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
2、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。 VaR及其计算原理 风险价值(或在险价值)(ValueatRisk,VaR)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,Va
3、R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波动σ2,对收益率的波动开方即可得σ。 建立模型 4___________________________________________________________________________________
4、__________________________________________________________________________________________________ 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(1,1)较优,GARCH(1,1)模型如下: (2) 说明:ω是均值;
5、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 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
6、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(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)。 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
7、布呈现尖峰厚尾特点,4_____________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________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,
8、收益率rt序列是平稳序列。本文用GARCH(1,1)模型,且假设收益率服从广义t分布是合理的。 实证结
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