基于CAPM-EGARCH模型的金融風險測量及波動溢出研究.pdf

1、風險價值(VaR)是進行金融風險管理的一種工具，它通常用來決定資本充足率。從統(tǒng)計意義上講，VaR本身是個數(shù)，它是指面臨“正?！钡氖袌霾▌訒r“處于風險狀態(tài)的價值”，即在給定的置信水平下，在一定持有期限內，預計的最大損失量。金融風險是由金融資產(chǎn)價格的波動引起的，因此風險測量的核心是對價格波動性的估計和預測。波動率的估計在過去的幾十年里一直是實證金融學和計量經(jīng)濟學最活躍的領域之一，其估計方法得到了很大的發(fā)展。
　　首先，由于不同的模型計

2、算出的結果存在著差異，究竟哪一種模型的精確度高呢？我國股票市場發(fā)展得還不夠成熟，究竟哪一種模型與我國股票市場特點相適應呢？所以針對我國股票市場的特點，有必要設計出一個模型來計算股票的VaR。本文首先以上證綜指的數(shù)據(jù)進行分析，比較一下ARCH模型、GARCH模型、EGARCH模型、Component ARCH、GARCH-M計算出的VaR值，最后得出結論EGARCH模型計算出的VaR值更合理。
　　其次，我們注意到目前國內外文獻對于

3、金融市場回報序列建模時都采用的是隨機游走過程，然而采用隨機游走過程對金融產(chǎn)品或金融產(chǎn)品組合回報建模并未考慮整個金融市場回報對單個金融產(chǎn)品或金融產(chǎn)品組合回報的影響。而大量文獻表明單個金融產(chǎn)品或金融產(chǎn)品組合受整個金融市場回報的影響是很大的。而CAPM模型能很好地解決這個問題。因此，為了解決這問題，采用CAPM-EGARCH模型對股票回報進行建模，并把CAPM-EGARCH模型擴展為CAPM-Duplicate-EGARCH模型，實證表明此模

4、型計算出的VaR值比傳統(tǒng)上使用的EGARCH模型更有效。
　　最后，本文研究了多個金融市場對單個金融市場的共同波動溢出，波動溢出效應是指不同金融市場的波動之間可能存在相互影響，波動會從一個市場傳遞到另一個市場。波動溢出效應可能存在于不同地域的市場之間，也可能存在于不同類型的市場之間，如股票市場、外匯市場、債券市場之間等。本文采用Granger因果檢驗來判斷兩個市場間的波動溢出，并引入因子分析法消除多個國內外證券市場的相關性，使用E