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基于半参数的金融市场风险测度法研究 　　【摘要】近些年来，随着社会经济的不断发展，金融风险呈现日益增加的趋势，不论是金融机构，还是监管当局，都对金融风险，特别是金融市场风险给予了足够的重视，于是，金融风险的测量方法成则成为社会各界关注的重点。本文从当前金融市场风险的特点出发，对金融风险测量方法进行概述，引出三种半参数方法，并对这三种方法的文献综述进行研究，总结其使用情况及各自的优点和缺点，最后指出半参数方法存在的问题及解决办法，以更好地预测金融市场风险。 　　【关键词】金融市场风险 风险测量 极值理论 分位数回归方法 波动性理论 　　一、引言 　　随着经济全球化和金融工具发展，金融市场呈现出前所未有的波动性。金融市场风险的影响范围之广、频率之高、传染力之强，不仅在微观层面上影响一个企业的兴衰存亡，还更为宏观的掌控一国甚至多国的经济繁荣和稳定发展。所谓金融市场风险，指的是基础金融变量发生变动后，金融资产或者负债的市场价值随之发生变化的可能性，这里所提的基础金融变量，包括市场价格、利率、汇率等。94年的墨西哥金融危机、95年巴林银行的倒闭、97年亚洲金融危机、08年美国次贷危机，这些事件表明，金融市场风险已经严重破坏和干扰了一个国家甚至整个世界的正常经济秩序，因此越来越多的学者投入到市场金融风险定量分析管理研究方法之中。 　　就金融市场风险的特征来看，其具有不确定性、普通性、扩散性和突发性。具体地说，（1）不确定性。即投资者对预期收益具有不确定性；（2）普遍性。金融市场风险是普遍存在的，我们不可能做到真正消除金融市场风险，只能是有效管理、积极防御；（3）扩散性。对于金融活动来说，并不是独立存在的，它的外部效应是广泛存在的，作为整个社会金融活动的中介，金融机构任意一个节点出现断裂，都很可能引发一系列的连锁反应，进而导致金融体系发生动荡；（4）突发性。风险在潜伏期是不易被察觉和识别，一些风险责任人或者金融机构为了寻求转机对潜在的风险进行掩盖，导致金融市场风险不断的积累和扩张，最终以突发的形式体现出来。近些年，我国不断推进市场化进程、衍生金融工具的发展、资本项目的开放以及市场风险呈复杂化态势发展，在一定程度上加剧了金融机构所面临的风险，也加大了对市场风险进行测量的难度。 　　二、传统的市场风险度量方法 　　（一）方差-协方差法 　　方差-协方差法是一种参数方法，它利用市场因子的统计分布VAR进行简化计算。使用参数法有一个前提条件，即以资产收益率所服从的概率分布作为已知条件，通常假定为正态分布，方便相关人员利用置信水平所对应的临界值和收益序列的标准差计算VAR值来获取相应的风险值。 　　虽然方差-协方差法可以使计算得以简化，但是在应用性方面方差-协方差有其局限性。大部分的收益率的分布曲线呈现“尖峰厚尾”的态势，并不是传统的正态标准分布。当收益分布有偏，即厚尾，原有的正态分布假设就变得不再合理，经过方差-协方差法得出的风险值可能会传递误导性信息。因此，此种方法的风险值计算局限于一定条件之下，而并非无条件使用。 　　（二）历史模拟法 　　历史模拟法主要依托市场因子的历史分布数据模拟未来的损益分布，利用分位数得出一定置信水平下的VAR值。历史模拟法简单实用、易于操作，这是一种非参数方法，不需要关心市场因子的统计分布，能够有效的处理市场因子统计分布中的“尖峰后尾”现象，不存在模型风险，弥补了方差-协方差法中对于正态分布假定的依赖性。 　　历史模拟法虽然既简化了操作又解决了正态分布的假定，但是仍然在应用方面存在缺点。首先，历史模拟法需要大量的数据样本，通常不得低于1500个，现实情况中的金融数据难以满足要求，大大削弱了计算的精确性。其次，异常数据的存在可能会导致计算出的风险值波动性大，产生明显的滞后效应。而且，历史的市场因子分布数据不可能完全模拟实际金融市场的变化，有时会产生较大的误差。 　　当前，我国金融业的投资组合受众多因素的影响，且投资组合种类多而复杂，显然，上述传统方法的局限性使得它们并不适用于当前金融业的发展。随着理论的深入探索和研究，一些基于极值理论、分位数回归法、波动性理论的VAR风险测度方法应运而生，这些模型并不直接通过市场因子的分布来获得风险值，而是通过建立其他参数模型，间接的获取风险值估计值。 　　三、半参数市场风险度量方法及其国内外进展研究 　　（一）基于极值理论的半参数方法 　　极值理论的核心是关注市场因子的分布的尾部，对分布的尾部建立模型。极值理论模型有两种，一是传统的分块样本极大值BLOCK模型，二是POT模型。其中，POT方法在风险测量中的应用更为广泛。POT方法的主要思想是针对收益序列选取阈值，超出阈值的部分，定义服从GPD分布，利用极大似然分布估计函数计算参数，根据所得参数计算VAR