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《基于garch模型var方法的銀行板塊風(fēng)險研究的論文》由會員上傳分享,免費在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、基于GARCH模型VaR方法的銀行板塊風(fēng)險研究的論文原文作者:楊國臣,黃翔 【摘要】本文對garch模型和var方法在風(fēng)險管理方面的應(yīng)用先做了介紹,然后通過選取2008年1月2日至2012年11月21日銀行類板塊指數(shù)日收盤價作為數(shù)據(jù)樣本,運用garch模型var方法對我國銀行板塊的風(fēng)險進行了實證分析。實證結(jié)果表明我國銀行股股指對數(shù)收益率序列存在集聚效應(yīng),garch模型能夠很好的描述我國銀行板塊的波動情況,因而測量的var值能較好的反映我國銀行板塊面臨的風(fēng)險程度?! 娟P(guān)鍵詞】garch模型;var方法;銀行類板塊指數(shù);風(fēng)險度量 1.引言 金融是現(xiàn)代經(jīng)濟運行的核
2、心,對經(jīng)濟的支持和調(diào)控有著重大的影響和作用。在我國金融體系中,國有商業(yè)銀行就像“動脈”,支撐著整個國民經(jīng)濟的發(fā)展,中國銀行業(yè)金融機構(gòu)總資產(chǎn)在2011年已突破100萬億元。面對國際金融危機沖擊,我國銀行業(yè)積極改進金融服務(wù),調(diào)整信貸結(jié)構(gòu),強化風(fēng)險管理,為促進區(qū)域經(jīng)濟企穩(wěn)復(fù)蘇和結(jié)構(gòu)優(yōu)化作出了突出貢獻,在區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展中發(fā)揮著越來越重要的作用,而伴隨著中國銀行業(yè)日益的開放和利潤的增長,在日益復(fù)雜的國際金融環(huán)境下,中國銀行業(yè)所面臨的風(fēng)險也越來越引起人們的關(guān)注。本文通過基于garch模型的var方法對中國銀行業(yè)的風(fēng)險狀況進行了評估,希望能對相關(guān)的風(fēng)險研究起一些積極作用?! ar
3、(valueatrisk)字面上的解釋就是“風(fēng)險價值”,其內(nèi)在含義是指:在市場正常波動條件下,某一金融資產(chǎn)或證券組合可能遭受的最大損失。.cOm更確切的是指,在一定置信水平下,某一金融資產(chǎn)或證券組合價值在未來特定時期內(nèi)的最大可能損失。在金融數(shù)學(xué)和金融風(fēng)險管理中,風(fēng)險價值(var)是一種廣泛使用的風(fēng)險測度,特別在測量一個特定的金融資產(chǎn)組合損失的風(fēng)險方面有著廣泛的應(yīng)用。目前國外一些大型金融機構(gòu)已將其所持資產(chǎn)的var風(fēng)險值作為其定期公布的會計報表的一項重要內(nèi)容加以列示?! ?.garch模型理論簡介 近幾年來,金融學(xué)家和計量學(xué)家對發(fā)達國家成熟資本市場的波動性進行了大量的
4、研究,發(fā)現(xiàn)股票收益的經(jīng)驗分布表現(xiàn)出明顯的尖峰厚尾性以及股票價格或指數(shù)的運動服從隨機游走過程,且一般是非平穩(wěn)序列,但是其收益序列通常呈現(xiàn)出平穩(wěn)的特性;另外,收益序列本身幾乎不呈現(xiàn)出相關(guān)性,而收益的平方序列卻表現(xiàn)出比較明顯的相關(guān)性?;谶@些發(fā)現(xiàn),研究人員提出了時變假設(shè),并嘗試通過特定的技術(shù)來預(yù)測金融時間序列的收益波動性。 robertengle于1982年提出自回歸條件異方差模型(arch)。arch模型的結(jié)構(gòu)取決于移動平均的階數(shù)q,但有些收益率序列存在著明顯的異方差性,此時arch模型中的q值很大,致使參數(shù)估計的效率降低,還會引發(fā)諸如解釋變量多重共線性等其它問題。為
5、了彌補這一弱點,bollerslev(1986)提出在arch(p)模型中增加q個自回歸項,擴展成garch(p,q)模型.用簡單的garch模型來代替一個高階的arch模型。使待估參數(shù)大為減少,致使模型的識別和估計都變得容易,較好的彌補了arch模型的不足.通過對股票市場的長期研究發(fā)現(xiàn),股價下跌和上漲相同幅度時,股票價格下跌過程往往會伴隨著更劇烈的波動,為了更好的描述股市的波動,在garch模型中引入非對稱性因子,由此衍生發(fā)展出一些新的arch類模型。[] 2.3其他類型的條件異方差模型 之后又出現(xiàn)了許多garch擴展模型,像engle、lilien和robi
6、ns(1987)的garch平均數(shù)模型(garchin-mean)、nelson(1990)garch指數(shù)模型(exponentialgarch)等。akgiray(1989)比較早地利用garch模型及arch模型預(yù)測了美國股指的波動,并將預(yù)測結(jié)果與傳統(tǒng)的指數(shù)加權(quán)移動平均模型及歷史平均模型預(yù)測結(jié)果進行了比較,發(fā)現(xiàn)garch模型預(yù)測結(jié)果要優(yōu)于其它模型的預(yù)測結(jié)果。paganandscharkov區(qū)制轉(zhuǎn)換模型及3種非參數(shù)模型對美國股票收益率波動進行了預(yù)測,得出egarch模型要稍優(yōu)于garch模型的結(jié)論,而其它模型的預(yù)測性能則較差?! ∧壳?,對我國股市采用garch模型
7、方法所進行的研究,主要集中在對滬、深兩市的收益率進行擬合來檢驗股市的波動性,唐齊鳴、陳健(2001)利用arch類模型對我國股票市場的波動性進行檢驗,發(fā)現(xiàn)我國股市具有明顯的arch效應(yīng)。王玉榮(2002)使用了arch類模型模擬了我國股市收益率波動狀況,指出了中國股市波動存在聚類性和非對稱性。陳浪南等(2002)也對我國股票市場波動的非對稱性做了研究。陳千里(2003)運用garch模型對上證綜合指數(shù)進行分析,結(jié)果顯示我國股市存在顯著的星期一高波動性現(xiàn)象。朱孔來(2005)運用tarch模型進一步分析了日收益率波動的條件異方差性和非對稱性?! ?.4赤池信息準(zhǔn)則