4。1  模型建立 15 

4。2  实证分析 16 

4。2。1  分位数回归模型一 16 

4。2。2  分位数回归模型二 17 

5 VaR 模型的事后检验 20 结论  22 致谢  24 参考文献 25 

1 绪论

1。1 研究背景及意义

随着经济的全球化以及投资的自由化，金融市场的风险波动性日益加剧。70 年代以前， 因金融市场价格变化较为平稳，信用风险占据金融风险的主流，然而 70 年代以后，全球范围 内的金融系统产生了巨大的变化：全球金融市场的变革造成了金融市场波动性的日益加剧;现 代金融理论的突破、信息技术发展的巨大进步和金融工程技术的出现及广泛应用 ,所导致的 以衍生工具爆发性增长作为标志的“金融创新”的活动除了提高金融市场有效性，同时也增加 了金融市场的波动性和脆弱性;西方主要发达国家所奉行的“放松金融管制”浪潮又进一步为 金融创新创造了良好的环境。这三股力量和它相互之间的影响造成金融市场前所未有的波动 性与脆弱性 ,市场风险也随之成为了如今最主要的金融风险形式。

尤其是进入 90 年代以后,金融危机发生的次数逐年增多：1992-1993 欧洲的货币危机,1993- 1995 墨西哥金融危机,1997-1998 亚洲金融危机等等,这些金融危机给世界经济及金融市场的健 康发展带来了巨大的破坏。

2008 年，美国次贷危机迅速地向全球蔓延,演变为全球性的金融危机,其过程发展的速度, 以及对经济的破坏性,可以说是人们所没有预料到的，一些国家经济因此受到严重且长时间持 续的影响,此次金融危机对于全球经济稳定繁荣的破坏成为不争的事实。虽然每一次的金融危 机都拥有自己的特点,但我们从中也可以看出他们之间的共同点,那便是风险的预测及监管控 制一直都滞后于金融创新和技术进步,尤其是 08 年金融危机,几乎是自 1929 年以来最为严重 的一次,其中很大一部分原因便在于金融监管、控制的不足。G20 峰会等一系列的国际间对于 金融监管的合作与探讨,引起了人们对于金融监管不力的日益关注：对风险的监管和控制无论 怎样加强重视都不算过份,对金融市场进行实时监控,对预期风险的提前预测、监管、控制,也是 至关重要。因此，为了能够防范金融危机,加强金融监管至此势在必行。

而金融监管不可避免地涉及到了风险的测度问题,以往曾出现过方差、贝塔系数以及 delta 等风险测量技术,但这些方法难以做到全面覆盖各种风险情况。1993 年，G30 小组率先提出了 VaR 的概念，1994 年，J。P。Morgan 银行正式公布了 VaR 系统，随后，巴塞尔银行监管委员会 及国际证券委员会大力推动其发展，至此 VaR 方法渐渐成为了市场风险度量的主流方法,也被 公认成为金融领域中的标准风险测量指标。近年来，尽管一些学者开始认识到了 VaR 方法也 存在一些缺点,但是由于它的概念清晰、操作方便，VaR 方法仍然在各大金融机构的风险管理 中起着广泛的作用,并且随着金融市场的发展以及对金融风险的控制越来越高的重视,  VaR  方

法也取得了长足的发展和进步。

本文主要目的就是试图对 VaR 方法进行一定的模型改进，以期更好的适合我国金融市场。 具体来说就是将分位数回归引入到 VaR 方法,并对分位数回归模型与 GARCH 模型两种计算 VaR 的模型做出初步的比较,希望能够发现两者之间各自的优势及互相补充之处。这不仅仅是 一次对我国的金融市场风险度量的实践行动,也是一次对 VaR 方法比较深入的探讨和学习。