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GARCH-EVT模型：解锁金融资产风险计量的精准密码

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今全球化的金融市场中，金融资产的风险计量始终是金融领域的核心议题。随着金融市场的日益复杂和开放，金融资产价格的波动愈发频繁且剧烈，各种风险相互交织，使得金融市场的不确定性显著增加。从2008年的全球金融危机到近年来局部地区的金融动荡，无不凸显出准确测度金融市场风险的重要性。金融市场风险不仅直接影响着投资者的收益与资产安全，更关乎金融机构的稳健运营乃至整个金融体系的稳定。例如，在金融危机期间，众多金融机构因对风险估计不足，导致资产大幅缩水，甚至破产倒闭，进而引发了经济衰退，给全球经济带来了沉重打击。

传统的风险计量方法在面对复杂多变的金融市场时，逐渐暴露出其局限性。它们往往难以准确捕捉金融资产收益的时变特征和厚尾分布特性，容易低估极端风险事件发生的概率及其潜在损失。而GARCH-EVT模型的出现，为解决这些问题提供了新的思路和方法。GARCH模型能够有效刻画金融时间序列的波动性集聚和时变特征，准确反映金融资产价格波动的动态变化；EVT理论则专注于研究极端事件，对收益序列的尾部进行拟合，可更精确地评估极端风险。将二者结合的GARCH-EVT模型，充分发挥了各自的优势，能够全面且准确地度量金融资产的风险，弥补了传统方法的不足。

本研究深入探讨基于GARCH-EVT的金融资产风险计量，具有重要的理论与实践意义。从理论层面来看，有助于丰富和完善金融风险计量理论体系，为进一步研究金融市场的复杂特性和风险传导机制提供有力的理论支持，推动金融风险管理理论的发展。通过对GARCH-EVT模型的深入研究和应用，能够更深入地理解金融资产收益的分布特征和风险形成机制，为金融理论研究提供新的视角和方法。在实践方面，为金融机构、投资者和监管部门提供了更精准有效的风险计量工具，有助于金融机构合理配置资产、优化投资组合，提升风险管理水平，增强应对风险的能力；帮助投资者更准确地评估投资风险，做出科学合理的投资决策，保护自身资产安全；为监管部门制定科学的监管政策提供可靠依据，加强对金融市场的监管，维护金融市场的稳定，促进金融市场的健康有序发展。

1.2国内外研究现状

在金融资产风险计量领域，GARCH-EVT模型受到了广泛关注，国内外学者围绕该模型展开了大量深入研究。

国外研究起步较早，成果丰硕。Engle在1982年开创性地提出了自回归条件异方差（ARCH）模型，随后Bollerslev于1986年对其进行扩展，提出GARCH模型，这一模型凭借对金融时间序列波动性集聚和时变特征的有效刻画，在金融市场风险分析中迅速得到广泛应用。Aguilar在2000年运用GARCH模型对汇率的波动性进行建模，为汇率风险研究提供了新的思路和方法；Torben在2001年以马克和日元对美元收益率数据为样本，进一步完善了GARCH模型使用过程中对样本分布的限制条件，使其应用范围更加广泛。而极值理论（EVT）在金融领域的应用也逐渐兴起，它专注于研究极端事件，为准确评估金融市场的极端风险提供了有力工具。在将GARCH模型与EVT理论结合方面，众多学者进行了富有成效的探索。如Danielsson和DeVries将GARCH模型与EVT相结合，用于度量金融资产的风险，通过实证研究发现该模型能够更准确地捕捉金融资产收益的厚尾特征，有效提高风险度量的精度。

国内相关研究虽起步相对较晚，但发展迅速。众多学者紧跟国际研究前沿，将GARCH-EVT模型应用于国内金融市场，取得了一系列有价值的成果。惠晓峰在2003年运用GARCH模型对汇率改革后的人民币美元汇率进行建模并预测，取得了令人满意的效果，为人民币汇率风险研究提供了重要参考；沈兵在2005年以美元对日元汇率数据为研究对象，运用不同的GARCH模型考察收益率的风险报酬补偿特征和不对称性，并用VaR对汇率风险进行度量，深入分析了汇率市场的风险特征。王宗润和周艳菊在2010年考虑到金融资产收益序列的时变性和厚尾性，采用GARCH-EVT模型研究人民币汇率风险测度，通过返回检验表明该模型明显优于传统的历史模拟法和极值理论方法，且在低置信水平下，用条件在险值（CVaR）预测汇率风险值更为准确，为人民币汇率风险管理提供了更有效的方法。刘锡标和董耀武针对金融资产收益的异常变化，采用EGARCH-M模型对风险资产的预期收益做风险补偿，并结合极值理论拟合标准残差的尾部分布，建立基于EGARCH（1,1）-M-EVT模型的动态VaR模型，通过对上证综指的实证分析，验证了该模型在度量上证综指收