基于股票指數(shù)的金融風(fēng)險(xiǎn)實(shí)證分析

【摘要】隨著資本全球化的發(fā)展，國(guó)際金融市場(chǎng)的聯(lián)系也越來(lái)越密切，隨之而來(lái)的便是金融風(fēng)險(xiǎn)也越來(lái)越受到人們的關(guān)注。在刻畫(huà)金融資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)率方面，高頻數(shù)據(jù)有著低頻數(shù)據(jù)無(wú)法比擬的信息優(yōu)勢(shì)，能夠更準(zhǔn)確的刻畫(huà)出金融市場(chǎng)上波動(dòng)率的相關(guān)特征，從而對(duì)具有金融風(fēng)險(xiǎn)有更準(zhǔn)確的度量。在眾多模型中，VAR模型作為一種廣為應(yīng)用的度量模型，在金融風(fēng)險(xiǎn)度量中起到非常重要的作用，也是本篇論文使用和探討的度量方法。在介紹VaR模型的基礎(chǔ)上，本文將其應(yīng)用于股票實(shí)數(shù)的實(shí)證研究中。

【關(guān)鍵詞】金融風(fēng)險(xiǎn) 高頻數(shù)據(jù) VAR模型 實(shí)證分析

一、引言

隨著經(jīng)濟(jì)全球化、金融一體化聯(lián)系逐漸加強(qiáng)，國(guó)際金融市場(chǎng)對(duì)我國(guó)的金融市場(chǎng)的影響也在逐步加強(qiáng)，我國(guó)的金融市場(chǎng)發(fā)生了根本性變化。Andersen和Bollerslev對(duì)金融高頻數(shù)據(jù)的研究起到了先導(dǎo)性作用，根據(jù)數(shù)據(jù)特征他們提出了“已實(shí)現(xiàn)”波動(dòng)率[1][2]。來(lái)升強(qiáng)[3]等針對(duì)粗集分類(lèi)方法因離散化而損失數(shù)值型變量提供的高質(zhì)量信息，提出一種基于Bayes概率邊界域的粗集分類(lèi)方法，能夠直接處理數(shù)值型數(shù)據(jù)，并將研究成果應(yīng)用到高頻數(shù)據(jù)方面，通過(guò)統(tǒng)計(jì)圖表的方式方便直觀的讓人了解，并沒(méi)有正面討論高頻數(shù)據(jù)。徐國(guó)祥等[4]通過(guò)衡量殘差密度函數(shù)的參數(shù)和非參數(shù)估計(jì)值之間的緊密程度介紹了ACD模型，給出了ACD擴(kuò)展模型，對(duì)采用更好的模型進(jìn)行高頻數(shù)據(jù)的研究工作提供了幫助。唐勇等[5]基于日內(nèi)波動(dòng)特征，給出考了“日歷效應(yīng)”的加權(quán)已實(shí)現(xiàn)極差波動(dòng)，并說(shuō)明了已實(shí)現(xiàn)極差波動(dòng)知識(shí)加權(quán)已實(shí)現(xiàn)極差波動(dòng)的特例，對(duì)于金融資產(chǎn)定價(jià)、投資組合、風(fēng)險(xiǎn)管理有著重要意義。韓冬等[6]研究了流動(dòng)性的“周內(nèi)效應(yīng)”和“日內(nèi)效應(yīng)”后發(fā)現(xiàn)，當(dāng)控制波動(dòng)性、交易量和股價(jià)等對(duì)流動(dòng)性有重要影響的變量時(shí)，效應(yīng)依然存在，在此基礎(chǔ)上，深入分析造成這一現(xiàn)象的原因，并且提出了相應(yīng)的政策建議。對(duì)于股票指數(shù)中的主流品種，如何有效利用股票指數(shù)來(lái)度量金融市場(chǎng)的金融風(fēng)險(xiǎn)顯得尤為重要，是擺在眾多學(xué)者面前的一道巨大難題。本文從高頻數(shù)據(jù)的角度出發(fā)，對(duì)股票指數(shù)進(jìn)行深入研究，對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)的研究和管控有著重要的意義。

二、模型簡(jiǎn)介

VaR是指在一定的市場(chǎng)條件、置信水平及持有期下，某一金融資產(chǎn)或者投資組合可能發(fā)生的最大損失，VaR為：

其中：α為置信水平，t為持有期，rt為可能的損失

則，資產(chǎn)的收益和損失為分布函數(shù)F：

其中：F-1為分布函數(shù)的反函數(shù)，α一般取0.05或0.01

在市場(chǎng)條件Xt下，資產(chǎn)或者資產(chǎn)組合Yt的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值就是條件VaR。在時(shí)間段[t，t+h]中，對(duì)數(shù)收益率為：

由此可見(jiàn)，要想得出條件VaR實(shí)際就是確定條件分為點(diǎn)的值。

三、實(shí)證過(guò)程

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取滬深300指數(shù)為研究樣本，樣本選取的區(qū)間2016年3月8號(hào)至2016年3月16號(hào)，為1分鐘采樣的高頻數(shù)據(jù)，共1677個(gè)，數(shù)據(jù)來(lái)源于“WIND資訊”。

（二）收益率的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

用Eviews做出收盤(pán)價(jià)價(jià)格走勢(shì)圖（圖4.1）：

從價(jià)格走勢(shì)圖我們可以看到收盤(pán)價(jià)的價(jià)格起伏還是表較大的，單純比較價(jià)格變化情況無(wú)法與前1分鐘的價(jià)格相聯(lián)系，孤立的存在，也不能得出有效結(jié)論。需引進(jìn)一個(gè)更加合適的變量來(lái)反映各個(gè)價(jià)格之間的聯(lián)系和變動(dòng)情況，因此，引進(jìn)“收益率”這一指標(biāo)。

收益率公式：

進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，得出該序列在99%置信水平下該序列是平穩(wěn)序列。

（三）收益率期望值為0檢驗(yàn)

由于樣本數(shù)據(jù)是高頻數(shù)據(jù)，時(shí)間間隔短，對(duì)于收益率r（t）的期望值應(yīng)近似為0。即：

Er（t）=μ=0

因此，可以設(shè)原假設(shè)H0：μ=0，則備擇假設(shè)H1：μ≠0。

在H0為真下，采用T檢驗(yàn)（μ=0），取檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為：

則拒絕域?yàn)?/p>

下面以每一天的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過(guò)計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值來(lái)判斷每一天收益率期望值收益率是否為0。

當(dāng)α為0.05時(shí)，結(jié)果如下：

從表4.2中我們看出，在0.05的置信水平下，表中p值都大于α，即：不應(yīng)拒絕原假設(shè)，認(rèn)為μ=0成立。也就是說(shuō)，每一天的收益率的期望值都為0，與我們前面所說(shuō)的結(jié)論相符。

（四）VaR值與α值的對(duì)應(yīng)

根據(jù)公式：

rt≤VaR的概率為1-α，則rt>VaR的概率就為α，這樣就建立起VaR值與α值之間的一個(gè)對(duì)應(yīng)關(guān)系，而在概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)中，假設(shè)事件A出現(xiàn)的次數(shù)為n，總的事件次數(shù)為N，則將的比值作為事件A發(fā)生的概率。如果將rt>VaR看做事件A，自己設(shè)定一個(gè)VaR值，通過(guò)前面計(jì)算得出的收益率的值，能夠方便的計(jì)算出事件A發(fā)生的概率，也就是說(shuō)VaR值與α值的對(duì)應(yīng)關(guān)系也就找到了。

下面是對(duì)應(yīng)關(guān)系表（N=1677）：

通過(guò)圖4.4，我們也清楚的看到VaR值和α值之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，VaR值越大對(duì)應(yīng)的α值越小。

四、總結(jié)

我國(guó)金融市場(chǎng)迅猛發(fā)展，資產(chǎn)面臨的風(fēng)險(xiǎn)日趨復(fù)雜。采集金融高頻數(shù)據(jù)對(duì)金融市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，有利于了解資產(chǎn)波動(dòng)。本文所做工作主要有：第一，相關(guān)理論知識(shí)介紹。如VaR模型理論知識(shí)。第二，實(shí)證分析。以滬深300指數(shù)為基礎(chǔ)，采用VaR模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行穩(wěn)定性分析，最后給出VaR值和α值之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

在正常市場(chǎng)條件下，基于高頻數(shù)據(jù)的VaR，金融風(fēng)險(xiǎn)的度量具有充分的綜合性以及有效性，成為大部分投資者及金融機(jī)構(gòu)首選的風(fēng)險(xiǎn)度量方法。但是風(fēng)險(xiǎn)價(jià)VaR值是非一致性風(fēng)險(xiǎn)度量模型，本身存在一個(gè)不可忽略的缺點(diǎn)，當(dāng)市場(chǎng)上出現(xiàn)極端事件時(shí)，模型想有效性就大打折扣，失去其有效性和實(shí)用性。對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)度量VaR模型進(jìn)行改進(jìn)，提高風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)效果，可以做更深層次的研究。

參考文獻(xiàn)

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作者簡(jiǎn)介：岳貞貞（1994-），女，山東威海人，山東科技大學(xué)碩士研究生，統(tǒng)計(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)。endprint