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    基于ARMA—GARCH模型的VaR方法對(duì)中小板股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)分析

    2012-12-31 00:00:00徐君戈張杰
    2012年23期

    一、問題的提出

    我國(guó)中小板股票市場(chǎng)自2005年建立以來已經(jīng)成為唯一完全流通的股票市場(chǎng),其建立的目的是為了建立創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)做鋪墊(2009年深圳創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)已經(jīng)建立)。我國(guó)中小板市場(chǎng)處在發(fā)展初期,市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的無序性、信息的壟斷性、運(yùn)行機(jī)制的不完善等原因,造成中小板股票市場(chǎng)呈現(xiàn)出極強(qiáng)的波動(dòng)性和高風(fēng)險(xiǎn)特征。VaR即在險(xiǎn)價(jià)值,是銀行等金融機(jī)構(gòu)測(cè)度金融風(fēng)險(xiǎn)管理的有用工具。本文使用方差-協(xié)方差方法的VaR方法測(cè)量金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn),發(fā)現(xiàn)可以正確描述金融資產(chǎn)波動(dòng)序列分布的尖峰厚尾特征。因此本文認(rèn)為基于ARMA-GARCH類模型的VaR方法能夠有效消除序列相關(guān)性、捕捉其聚集效應(yīng)和條件異方差現(xiàn)象,可以較好的反映我國(guó)中小板股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn),是理想的風(fēng)險(xiǎn)度量工具。

    二、文獻(xiàn)綜述

    實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)GARCH類模型可以很好的反映時(shí)間序列動(dòng)態(tài)變化特征并捕捉其聚類和異方差現(xiàn)象,特別是金融時(shí)間序列。劉毅、陳佳、吳潤(rùn)衡(2007)在《基于TARCH模型的VaR方法對(duì)上海股市的分析》中利用上證綜指發(fā)現(xiàn)上海股票市場(chǎng)具有顯著的杠桿效應(yīng),即股市受到利空信息的影響大于利好信息;馮科、王德全(2009)研究發(fā)現(xiàn)我國(guó)銀行間同業(yè)拆借利率序列存在顯著的反杠桿效應(yīng),正態(tài)分布和GED分布可以較好的反映同業(yè)拆借利率序列的右尾特征,但左尾不行;而t分布則不能很好的描述同業(yè)拆借利率序列尾部特征。

    基于ARMA-GARCH模型的VaR的計(jì)算。我國(guó)股市不能進(jìn)行賣空交易,所以我們所計(jì)算的是多頭頭寸的VaR為:VaRt(a)=rt(1)+Vaσt(1),a為顯著性水平,rt(1),σt(1)分別為上述模型中rt的條件均值和條件標(biāo)準(zhǔn)差的向前一步預(yù)測(cè)值。

    三、實(shí)證分析

    樣本數(shù)據(jù)的選取及說明。本文以我國(guó)中小板市場(chǎng)指數(shù)(399005)作為研究對(duì)象,數(shù)據(jù)選取自2006年1月24日至2011年1月24日間中小板指數(shù)(399005)每日收盤價(jià),共1210個(gè)樣本觀測(cè)值。數(shù)據(jù)來源:RESET數(shù)據(jù)庫(kù);數(shù)據(jù)處理運(yùn)用軟件EVIEWS6.0。

    首先,通過Eviews的實(shí)證檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)中小板市場(chǎng)收益率序列是平穩(wěn)的,存在自相關(guān)以及條件異方差特性;其次,通過對(duì)各模型的AIC、HQC和R^2的表現(xiàn)比較,本文選擇ARMA(1,1),ARMA(2,2),并且比較ARMA-GARCH模型的SIC、HQC值、殘差檢驗(yàn)伴隨概率,認(rèn)為 ARMA(2,2)-GARCH模型的SIC、AIC、HQC值的表現(xiàn)均要差于ARMA(1,1)-GARCH模型,所以,最終判斷滯后階數(shù)(p,q)=(1,1)時(shí),擬合效果最好。最后發(fā)現(xiàn)ARMA(1,1)-GARCH(1,1)模型能夠較好地反映我國(guó)中小板市場(chǎng)股指收益率序列的自相關(guān)和異方差現(xiàn)象,進(jìn)而準(zhǔn)確地估計(jì)其波動(dòng)特性。并以此作為估算VaR的模型及在不同的置信水平下選擇最優(yōu)模型,在90%的置信度下,基于不同模型的VaR預(yù)測(cè)效果,我們應(yīng)該選擇ARMA-GARCH-N模型和ARMA-GARCH-T模型;在95%、99%的置信度下,基于不同模型的VaR預(yù)測(cè)效果,各模型均高估了風(fēng)險(xiǎn),過于保守,都不可采用。

    四、本文結(jié)論

    本文從中小板市場(chǎng)收益率的波動(dòng)性與分布兩方面出發(fā),建立基于ARMA-GARCH模型的VaR模型,結(jié)果發(fā)現(xiàn):

    第一,我國(guó)中小板市場(chǎng)收益率時(shí)序平穩(wěn),顯著尖峰厚尾,存在自相關(guān)、條件異方差特性,所有這些條件均符合建立ARMA-GARCH模型。

    第二,ARMA-GARCH模型可以有效地刻畫中小板市場(chǎng)股指的非線性動(dòng)態(tài)波動(dòng)特性。經(jīng)過AIC和SIC準(zhǔn)則和比較分析,我們選擇ARMA(1,1)-GARCH(1,1)模型作為下文進(jìn)一步分析的模型。由于GARCH模型擬合用的是MLE方法,所以基于不同的分布將模型分為ARMA(1,1)-GARCH(1,1)-N,ARMA(1,1)-GARCH(1,1)-T,ARMA(1,1)-GARCH(1,1)-GED。

    第三,在不同的置信水平下選擇最優(yōu)模型。在90%的置信度下,基于不同模型的VaR預(yù)測(cè)效果,我們應(yīng)該選擇ARMA-GARCH-N模型和ARMA-GARCH-T模型;在95%、99%的置信度下,基于不同模型的VaR預(yù)測(cè)效果,各模型均高估了風(fēng)險(xiǎn),過于保守,都不可采用。

    參考文獻(xiàn)

    [1]馮科,王德全.同業(yè)拆借利率的ARMA-GARCH模型及VaR度量研究[J].中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào),2009(11):36-40

    [2]劉毅,陳佳,吳潤(rùn)衡.基于TARCH模型的VaR方法對(duì)上海股市的分析[J].北方工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2007,19(1):66-69

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