摘要:近來金融市場波動較大,為研究中國的金融市場風(fēng)險時候是否有明顯的變化,本文使用t分布下的EGARCH模型計算了近年來上證指數(shù)的VaR,通過計算發(fā)現(xiàn),股票市場的整體風(fēng)險有一定的提升。
關(guān)鍵詞:VaR;EGARCH;t分布。
一、引言
注意金融市場上的風(fēng)險是極有必要的,而波動率則是一個能夠反應(yīng)市場風(fēng)險的指標(biāo)。本文使用在t分布下EGARCH族模型計算波動率以計算VaR,,研究前后市場風(fēng)險是否有明顯變化。
二、模型構(gòu)建
(一)EGARCH模型
本文采用t分布下的EGARCH模型研究近年上證指數(shù)的波動,該模型可表達(dá)如下:
其中, 為序列條件異方差, 為序列收益率, 為待估計參數(shù),下標(biāo)為對應(yīng)時期, 為殘差, 為標(biāo)準(zhǔn)差, 為均值為0,方差為1的白噪聲序列。EGARCH模型的相對優(yōu)勢為它使用了對數(shù)的形式,突破了GARCH模型對待估計參數(shù)一定要非負(fù)的約束性,同時它考慮到了信息的的非對稱性,可以反應(yīng)市場對正面消息和負(fù)面消息的非對成效應(yīng)。
(二)VaR
VaR即風(fēng)險價值,即在給定的置信水平下可能發(fā)生的最大損失,可以用公式表達(dá)為:
其中p為顯著水平,1-p為對應(yīng)置信水平, 為資產(chǎn)或者資產(chǎn)組合的收益損失。
三、實證分析
本文選取近十年來上證指數(shù)日收盤價作為研究數(shù)據(jù),具體時間為2010年12月1號到2020年12月1號。首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,根據(jù)日收盤價數(shù)據(jù)計算出對數(shù)收益率。
通過計算發(fā)現(xiàn),收益率曲線始終是圍繞著0附近震動徘徊,其震動幅度在15年最大,隨后則是在20年年初出現(xiàn)了較大的震蕩。同時明顯的反映出了金融時序數(shù)列的波動集聚性,在一個大的波動后面往往會緊跟著一個較大的波動。通過對收益率序列尾部的觀察以及QQ圖檢驗,該序列顯然非正態(tài)分布,存在厚尾性。
對數(shù)據(jù)進(jìn)行ADF平穩(wěn)性檢驗,統(tǒng)計量為-13.97,顯著小于1%置信水平的t統(tǒng)計量數(shù)值-3.439,p值顯著,拒絕原假設(shè),該時序序列為平穩(wěn)序列。
使用ARCH—LM檢驗數(shù)據(jù)是否存在異方差。檢驗結(jié)果如下,Chi-squared數(shù)值為801.08,p值遠(yuǎn)小于0.01,認(rèn)為該序列存在條件異方差,從而可以建立GARCH模型以解決序列存在的條件異方差。
擬合得知,模型ARCH項,GARCH項參數(shù)估計均顯著,模型擬合的效果較好,同時觀察到,各項系數(shù)參數(shù)估計值之和接近1,這表明過去信息對市場的沖擊是有持久影響的。其gamma項參數(shù)估計結(jié)果顯著,說明收益率序列存在杠桿效應(yīng),市場對正面消息和負(fù)面消息反應(yīng)不同。觀察形狀參數(shù),發(fā)現(xiàn)參數(shù)顯著,使用t分布進(jìn)行擬合上證指數(shù)對數(shù)收益率建模是合理的。
本文結(jié)合GARCH族模型來計算收益率序列的風(fēng)險價值,在GARCH族理論下,VaR的計算公式為:
其中,R為收益率,a為置信水平, 為對應(yīng)置信水平下的分位數(shù), 為用GARCH族模型計算出的收益率序列的標(biāo)準(zhǔn)差。根據(jù)上文的模型擬合,本文選用t分布下的EGARCH(1,1)模型進(jìn)行計算,計算結(jié)果并且回測:
由結(jié)果可知,在95%的置信水平下,去年前六個月的VaR為0.0168,后六個月的VaR為0.022。在99%的置信水平下,前六個月的VaR為0.02759,后六個月的VaR為0.037。通過比較可以發(fā)現(xiàn),后六個月整個上證指數(shù)的風(fēng)險有了一定程度的增加,市場的不確定性加劇。
這里在EGARCH模型的基礎(chǔ)上計算出了對應(yīng)置信水平下的VaR,但該估計值是否是有效的仍然需要進(jìn)一步的檢驗。為此使用Kupiec檢驗和Christoffersen檢驗。kupiec在1995年提出了失敗率檢驗,于是使用Kupiec可以檢驗計算得出的VaR是否有效。由于風(fēng)險常常集聚發(fā)生,Christoffersen則在此基礎(chǔ)上可以判斷VaR的獨立性。檢驗結(jié)果如下:在95%置信水平下,LR統(tǒng)計量的數(shù)值為0.0014,小于對應(yīng)臨界值3.841,故在95%置信水平下計算出的VaR能通過Kupiec檢驗。在95%置信水平下,Christoffersen的LR統(tǒng)計量值為0.77,小于臨界值的5.99,對應(yīng)的p值為0.01,故能通過Christoffersen檢驗。同樣的可以看到,在99%置信水平下,Kupiec檢驗的LR統(tǒng)計值為5.97,低于臨界值6.63,未能通過檢驗。同時,在該置信水平下,Christoffersen檢驗統(tǒng)計值為6.26,小于臨界值9.21,無法通過檢驗。由此可以發(fā)現(xiàn),在95%置信水平下,使用t分布下的EGARCH模型計算得出的VaR數(shù)值準(zhǔn)確性較高,但在高置信水平下,使用該模型計算得出的結(jié)果有效性并不理想。
四、結(jié)論
上證指數(shù)的對數(shù)收益率不滿足正態(tài)分布的特點,存在高峰厚尾的特征,并通過檢驗可以發(fā)現(xiàn)該時序存在波動集聚性。其次t分布下的EGARCH模型可以較好的擬合上證指數(shù)的對數(shù)收益率,刻畫出波動率的波動聚集性和非對稱效應(yīng)。同時,使用該模型計算得出的VaR在95%置信水平下有較為準(zhǔn)確的結(jié)果,但在99%的高置信水平下表現(xiàn)一般。最后,通過計算近來前后六個月上證指數(shù)的風(fēng)險發(fā)現(xiàn),以后上證指數(shù)整體風(fēng)險有所上升,市場的不確定性加重。
參考文獻(xiàn):
[1]馬超群,李紅權(quán),張銀旗.風(fēng)險價值方法在金融風(fēng)險度量中的應(yīng)用[J].預(yù)測,2001,20(2):34-37.
[2]Engle Robert F. Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation[J]. Econometrica: Journal of the Econometric Society 1982: 987-1007.
[3]Bollerslev T. Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity[J]. Journal of econometrics, 1986, 31(3): 307-327.
[4]Nelson D B. Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach[J]. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 1991: 347
畢茂林 男 ?安徽省蕪湖市 漢 1996年6月 碩士 風(fēng)險管理 學(xué)生