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文档简介

1、金融证券VaR模式运用思索 1、我国证券市场风险的实证分析 运用VaR模型，对深证证券市场在选定时间段内的风险进行分析首先确定表达风险的分析指标在这里，我们只考虑简单情形，直接对股票指数进行分析，这样避免了投资组合对市场因子的映射过程为了消除价格序列的非平衡，我们将其转化为收益率序列收益率有一般受益率与几何收益率两种下面的分析都是建立在几何收益率的基础之上在计算证券市场资产收益率时，选择了深证综合指数作为市场指数对Var持有期的选择为一个交易日以95%作为置信度样本选用2010年1月4日至2010年5月10日的深证综指日收盘价数据为简单起见，我们基于GARCH（1，1）模型进行分析。将参数估计

2、结果带入上式即可求出方差，再将方差带入VaR的定义式tt1tVaRPq中就可求得VaR值，其中，tVaR：当天预计下一天深证综指在给定置信度下的最大可能下跌点数，文中取负值；t1P：第t-1天的深证综指指数点数；q：给定置信水平下对应分布的分位数，本文选用GED分布，分位数为1.6448；t：当天预测下一天指数的标准差于是得到了所有的日Var值，据此求得在95%的置信水平下的检验样本的日均Var值为-37.4518，也就是说，在此期间，从平均的角度来说，深证综指在下一天下跌点数超过37.4518的概率为5% 当天的实际损失超过Var值记为失败一天，累计共有3天我们对Var模型进行准确性检验，也

3、称事后检验，是指Var的测量结果对实际损失的覆盖程度由上面的分析可知实际失败率为0.0357，是实际失败天数占所观测天数的比例故简单分析该模型通过了准确性检验当然，也可以对其使用统计量的方法进行检验，常见的是Kupiec失败频率检验规定一些符号，T为观测天数，N为实际失败天数，p为实际失败频率基本思想就是检验假设*pp是否显著，*p为期望失败频率，计算T*(1)假定VaR估计具有时间独立性，失败出现的次数可视为一系列独立的贝努利实验，则在T次实验出现N次的概率为NNTNTCp(1p)，提出的检验统计量：TNNTNN*LR2ln1NTNT2ln1pp在零假设成立的条件下，统计量服从卡方分布，自由度为1，其在95%置信水平下的临界值为3.84当LR>3.84时，我们就拒绝原假设而我们求得的LR值为0.897 2、结论 从上文我们可以看出，GED分布是适合我国证券市场的情况的用VaR模型进行风险评估是可行的，且其结果是可信的但是，Var方法考察的是在正常市场条件下的市场风险状况，并没有考察极端市场条件下或者不可预测事件发生时所带来的风险另外，Var对历史数据的依赖性也受到了很多批判，假设用历史数据可以很好的预测未来的不确定性，然而突发事件的发生会导致基于历史数据的模型失效针对诸多不足，学者们提出了更为合理的方法，诸如条件风险价值，尾风险价值等多种方法。 第 3 页 共 3 页

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