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。