基于广义谱和MCS检验的VaR模型预测绩效评估

件VaR模型的正确设定检验等价于检验均值化的“撞击序列”是否服从鞅差分序列,然而通常的反馈检验方法只检验了该序列的部分性质。采用对该鞅差分性质进行直接检验的广义谱检验方法,全面考察中国股票市场(香港恒生指数、上证综合指数和台湾加权指数)上各参数、非参数和半参数共22个VaR模型在采用滚动窗口预测机制时的样本外预测绩效。鉴于条件VaR模型正确设定检验无法反映超过某VaR水平的尾部风险信息,为避免极端损失的发生以及增加结果的稳健性,同时采用模型置信集检验方法。研究结果表明,采用通常的反馈检验方法常会得出错误的结论;在1%和5%置信水平,与历史模拟法、极值理论模型、CAViaR模型和CARE模型相比,误差项为t分布的GARCH模型族在金融危机期间具有较好的样本外预测绩效;涨跌停板制度对于选取预测绩效最优的VaR模型具有重要影响。     

石油期货收益率的分位数建模及其影响因素分析

石油期货收益率的分位数反映了收益率分布特征和石油市场风险特征,有必要建模考察分位数的变化模式与影响因素。针对现有研究在模型方法和分析角度上的不足,本文考虑分位数受市场冲击影响而产生的非线性自回归特征,提出门限CAViaR模型并用以分析石油期货收益率的分位数及其影响因素。基于1998-2009年布伦特原油期货价格的研究表明,石油期货收益率的分位数具有自回归特征并受前期油价涨跌的不对称影响,且油价下跌的作用更强。左尾分位数受油价涨跌的共同影响,而右尾分位数仅受油价下跌的影响,二者呈现不同特征。此外,本文通过考察分位数的动态变化模式揭示了油价风险特征,具有重要的风险管理作用。     

基于Skew-t-FIAPARCH的金融市场动态风险VaR测度研究

本文引入FIAPARCH模型刻画金融价格条件波动率特征,引入有偏学生t分布捕获收益率有偏特征,并以此来测度金融市场动态风险VaR;进而运用返回测试和动态分位数回归方法对风险测度模型准确性进行实证检验.结果表明,RiskMetrics和GARCH-N测度金融市场的风险的可靠性差;有偏学生t分布比正态分布、学生t分布更能准确反应金融收益分布实际特征,具有更高的风险测度能力;FIAPARCH-SKST展示出比其它模型具有绝对优越的风险测度效果.     

基于“已实现”波动率ARFI模型和CAViaR模型的VaR预测比较研究

高频金融数据在风险价值VaR度量和预测方面的价值已经引起了学术界和业界的广泛兴趣。计算和预测VaR的方法广义上可以分为两大类:间接法和直接法,在有了高频数据后,两类方法均可行,尤其是由于高频数据导出的"已实现"波动率的出现,使得间接法有明显改进。本文将从间接法中选取基于"已实现"波动率的ARFI模型与从直接法中选取的两个CAViaR模型进行比较,采用沪深300、上证指数、深证成指的5分钟高频数据,根据多种在评价VaR预测模型表现时广泛使用的后验测试,对各模型进行实证检验,结果表明基于CAViaR模型的预测表现优于基于"已实现"波动率的ARFI模型,这对风险管理从业者有一定的参考意义。     

中国股市风险CAViaR建模的稳定性分析

VaR能够方便地度量金融市场的风险水平,已成为众多银行和金融机构监管与防范市场风险的标准工具。VaR模型是否稳定是实际使用者所关注的十分重要的问题。本文介绍了诺贝尔经济学奖得主Engle及合作者Manganelli于1999年最新提出的条件自回归VaR模型（简记CAViaR模型)的理论及实际意义．并采用Chow检验方法重点探讨了中国股市风险CAViaR建模的稳定性问题。通过对上证综合指数与B股指数及深圳成指的实证研究,我们发现．由于中国股市的结构性变化。Engle及Manganelli所力荐的四个参数CAViaR模型用于中国股市风险建模是相当不稳定的．不能很好地适合现实的中国股票市场。忽略中国股市的结构性变化而度量市场风险会低估或高估模型的解释能力。     

加权复合分位数回归方法在动态VaR风险度量中的应用

风险价值(VaR)因为简单直观,成为了当今国际上最主流的风险度量方法之一,而基于时间序列自回归(AR)模型来计算无条件风险度量值在实业界有广泛应用。本文基于分位数回归理论对AR模型提出了一个估计方法--加权复合分位数回归(WCQR)估计,该方法可以充分利用多个分位数信息提高参数估计的效率,并且对于不同的分位数回归赋予不同的权重,使得估计更加有效,文中给出了该估计的渐近正态性质。有限样本的数值模拟表明,当残差服从非正态分布时,WCQR估计的的统计性质接近于极大似然估计,而该估计是不需要知道残差分布的,因此,所提出的WCQR估计更加具有竞争力。此方法在预测资产收益的VaR动态风险时有较好的应用,我们将所提出的理论分析了我国九只封闭式基金,实证分析发现,结合WCQR方法求得的VaR风险与用非参数方法求得的VaR风险非常接近,而结合WCQR方法可以计算动态的VaR风险值和预测资产收益的VaR风险值。     

基于极值理论的风险价值度量

精确度量风险价值(Value-at-Risk,VaR)和以及由此衍生的Expected Shortfall (ES)是对风险管理者的挑战.广泛应用的正态分布不足以描述金融收益的厚尾特征,尤其是风险管理者最为关心的99%或95%分位数.极值理论可以准确地描述分布尾部的分位数.本文利用极值理论计算VaR和ES,并给出它们的误差分析,然后利用深成指数据进行返回检验.两种返回检验方法的结果表明,极值理论方法可以比较精确地度量VaR和ES.     

典型事实约束下的上海燃油期货市场动态VaR测度研究

期货交易的高杠杆率意味着期货市场的高风险特征,而能源市场因其特殊的战略意义一直以来备受关注,因而对能源期货市场的风险测度对投资者和监管者都极其重要。本文对上海燃油期货构建了四个反映不同交割期限的连续价格序列,基于不同的金融市场典型事实分别运用GARCH、GJR、FIGARCH三个模型对波动率建模,并假设条件收益分别服从正态、学生t、有偏学生t(skst)分布进行动态风险价值(VaR)测度,然后运用严格的似然比(LR)检验和动态分位数回归(DQR)检验对风险测度的可靠性进行后验分析(Backtesting),尝试从中提取出在风险管理中最有应用价值的典型事实。研究发现:(1)基于skst分布的波动模型的动态风险测度准确性明显优于其他分布下的相同模型;(2)基于杠杆效应的GJR模型和基于长记忆性的FIGARCH模型并没有表现出比普通GARCH模型更高的精度;(3)远期合约的市场平均收益更高,风险测度比近期合约更准确。     

基于非线性分位数回归模型的多期VaR风险测度

多期VaR主要受到持有期及波动率两个变量的影响,并且其影响模式(线性或非线性)的确定对于准确地进行VaR风险测度至关重要。非线性分位数回归模型,能够克服线性分位数回归模型只能揭示多期VaR及其影响因素之间线性依赖关系的局限,从而提高多期VaR风险测度的准确性。结合波动模型与两个非线性分位数回归方法:QRNN和SVQR,给出了多期VaR风险测度的三类方案:波动模型法、QRNN+波动模型法、SVQR+波动模型法。选取3个股票价格指数作为研究对象,考虑了6种不同形式的波动模型,得到了18个多期VaR风险测度方法进行实证比较,结果表明:波动模型选择影响到多期VaR风险测度效果;SVQR+波动模型法略优于QRNN+波动模型法,并且两者显著优于波动模型法。     

中国燃油期货市场的VaR与ES风险度量

近年来,我国燃油期货市场取得快速发展,但有关该市场波动特征和风险状况的研究却非常缺乏。以上海期货交易所燃油期货价格指数为例,分别在多头和空头两种头寸状况以及5种不同分位数水平下,运用条件覆盖检验、非条件覆盖检验等后验分析方法,实证对比了不同风险测度模型对VaR和ES两种不同风险指标估计的精度差异。研究结果表明:在我国燃油期货市场的风险测度估计中考虑国际燃油价格波动因素有助于获得更为精准的风险测度精度;在综合考虑了模型对价格变化动力学的刻画效果以及对极端风险的测度精度等因素后,FIGARCH_CST-SST模型是一个相对合理的风险测度模型选择。     

中国原油期货动态风险溢出研究

本文首次量化分析了我国原油期货与国际基准原油、上证指数以及人民币汇率之间的风险溢出关系。通过构建收益率和波动率的静态和动态网络，本文对我国原油期货与国内外市场之间的信息流向的强度、方向和动态性进行了初步的探索。研究发现，我国上市的原油期货与国际基准原油之间的信息关联密切，与股票市场以及汇率市场之间的关系相对较弱。同时，在构建的原油-股票-汇率系统中，我国原油期货处于信息的接收方，国际油价波动信息对我国原油期货市场存在明显的正向冲击作用。     

基于EVT-POT-SV-MT模型的极值风险度量

针对金融资产收益的异常变化,采用SV-MT模型对风险资产的预期收益做风险补偿并捕捉收益序列的厚尾性、波动的异方差性等特征,将收益序列转化为标准残差序列,通过SV-MT模型与极值理论相结合拟合标准残差的尾部分布,建立了一种新的金融风险度量模型——基于EVT-POT-SV-MT的动态VaR模型.通过该模型对上证综指做实证分析,结果表明该模型能够合理有效地度量上证综指收益的风险.     

基于Mean-CVaR约束的股指期货动态套期保值模型研究

本文建立了基于最小化均值-条件风险价值( Mean-CVaR)的股指期货动态套期保值模型.模型的主要特点与贡献在于两方面:一方面,考察了置信水平和可变交易费用对最优套期保值决策的影响;另一方面,利用二元误差修正的时变条件相关GARCH模型估计套期保值比率,优点是不仅考虑了股指期货与现货价格序列之间存在的协整关系,而且更好地拟合了收益残差序列存在的异方差性与相关系数时变性的特征.最后通过对我国沪深300指数期货仿真交易的套期保值模拟与实证测算,得出能够动态调整的股指期货套期保值策略以实时追踪与控制风险.     

尾风险度量与定价能力分析

经典资本资产定价模型假设资产收益服从正态分布或者投资者效用函数是二次型，然而实际中资产收益的分布呈现尖峰厚尾特征，因而无法在均值-方差框架下分析风险与收益的关系。与资产收益正常变化相比，极端变化带来的尾风险会对市场风险和投资者的决策行为产生更为显著的影响，因此研究尾风险的度量方法和定价能力具有一定理论和实践意义。 依据极值理论，基于Fama-French的3因子模型无法解释的收益残差构建尾风险度量模型。选取中国股票市场沪深A股作为研究对象，以历史滑动窗估计尾风险，投资组合分析和横截面回归分析的结果都表明尾风险可以稳定地负向预测股票收益，在控制规模、交易量、非流动性、短期反转、中期动量、特质波动率、特质偏度等股票特征后，尾风险的负向预测能力依然显著。引入融资融券交易，发现融资融券标的股票的尾风险显著低于非融资融券标的股票的尾风险，而且可以消除尾风险的负向溢价，因而中国资本市场尚未完全开放融资融券交易机制可能是产生尾风险负向溢价的主要原因。 通过买多-卖空组合构建尾风险定价因子，发现尾风险因子比投资因子和盈利因子有更高的风险价格，而且并不是相对于Fama-French的5因子的冗余因子。与Fama-French的3因子模型和5因子模型相比，Fama-French的3因子或5因子基础上包含尾风险因子的定价模型对股票横截面收益有更好的解释能力，因而有更高的定价效率。 2008年全球金融危机爆发后，对尾风险定价能力的忽略使已有资产定价模型受到广泛批评。因此，探究尾风险的度量方法以及分析尾风险的定价能力，不仅有助于完善和拓展资产定价理论，而且有助于降低投资者对股票价格的认知偏差，提升市场资源配置效率和维护市场稳定性。     

基于四次幂差修正HAR模型的股指期货波动率预测

股指期货波动率建模与预测是揭示其波动运行规律和市场风险是重要途径。本文基于跳跃、好坏波动率与符号跳跃建立四组HAR模型，提出单级纠偏HARQ类模型和多级纠偏HARQF类模型，实证研究揭示股指期货波动运行规律，并采用MCS检验来评估模型优劣。HAR建模考察连续与跳跃波动、好与坏波动率的两种已实现波动分解。为了降低波动率估计偏差，基于最小化MSE准则确定最优抽样频率，利用已实现核修正的ADS检测法识别跳跃，采用已实现核估计修正好坏波动率与符号跳跃。基于沪深300股指期货的实证研究表明：连续波动比跳跃波动对未来已实现波动贡献更大；好坏波动率具有不对称波动冲击，而符号跳跃对未来波动具有负向冲击；好坏波动率分解优于连续与跳跃波动分解；中位数已实现四次幂差能够显著提升HAR类模型的样本内外预测能力；与样本内预测相反，样本外预测中单级纠偏HARQ类模型优于多级纠偏HARQF类模型；MCS检验得出HARQ-RV-SJ模型表现最佳。研究结论与启示对认识股指期货波动规律和市场风险具有意义。     

极端风险下中国股市的反应特征研究

投资者是否理性在金融理论中至关重要。本文利用日度交易价格数据,对中国股票市场在极端风险下的反应特征进行了统计实证研究。基于2002-2013年的数据发现,中国股票市场在极端风险下会表现出一些有趣且显著的反应特征。具体表现为:1.在股市出现极端下跌情形下,市场会由于过度反应而在接下来的一个交易日内表现出显著的反转特征;而在股市出现极端上涨情形下,市场在接下来的交易日内并没有明显的反应模式;2.与熊市相比,在出现极端下跌风险下,市场在牛市中更容易出现过度反应而表现出反转特征。实证研究结果还发现,基于极端风险构建的投资交易策略要显著的优于有效市场假说的买入并持有策略。本文的实证研究结果不仅表明投资者的非理性特征,而且还表明这种非理性特征已经影响到资产的定价。     

考虑投资者情绪的中国股市自激发效应研究

本文在极值理论中引入行为金融学，结合标值自激发点过程（MSEPP）刻画股指收益率极端值序列的集聚性、短期相依性，并将传统的超阈值模型所描述的齐次泊松过程拓展为非齐次泊松过程，探讨投资者情绪对极端收益率的冲击。运用风险偏好指数的方法，基于沪深300指数成份股合成中国投资者情绪指数（EMSI），进一步构建MSEPP-EMSI模型预测沪深300指数、上证综合指数及深圳成分指数的极端风险爆发概率，并对其进行动态ES风险测度。实证结果表明，沪深股市在短期内股指连续暴跌现象时有发生，投资者极度负面情绪会加剧股市的剧烈动荡，当考虑投资者情绪对极端风险的冲击时，MSEPP-EMSI模型能有效的提高对极端风险的概率预测精度及ES预测精度。     

时变损失厌恶下基于动态CVaR的ETF基金最优资产配置策略研究

首先对静态线性损失厌恶下的最优资产配置策略模型及其性质进行了分析,构建了基于TGARCH-EVT-POT-GPD的动态市场风险测度方法,提出了时变损失厌恶条件下基于动态条件风险约束的ETF基金最优资产配置策略模型,并基于遗传算法进行了求解。实证研究发现：当参考收益率及CVaR置信水平固定时,随着损失厌恶系数的增大,投资者采用大幅调整资产权重的方式来获得盈利的行为将逐渐减少;当参考收益率及损失厌恶系数固定且CVaR置信水平变化条件下,置信水平越高,损失厌恶投资者更偏好风险较低的资产,其对于投资风险的估计将更加敏感,投资策略更为保守;损失厌恶系数较高置信水平固定时,随着参考收益率的增加,单项资产的CVaR逐渐减小;在置信水平较高时,随着损失厌恶系数的增加,即使参考收益率增加,但投资组合的超额损失平均水平降低。     

国际投资汇率风险的综合套保策略研究

国际组合投资涉及多币种汇率风险,分别使用双边货币期货进行套保要承担较高套保成本。参考美元指数期货的实践,本文提出基于人民币指数期货的综合套保策略。实证结果表明,无论对于单个货币资产还是分散化投资的国际股指、债指组合,引入人民币指数期货能够显著降低收益率波动,提高抵御汇率波动的能力,同时拓展收益空间,是有效的汇率风险综合套保工具;人民币指数期货套保效率显著优于货币期货篮子,在发达国家股指市场表现更加突出。采用基于指数加权移动平均模型（EWMA）的动态套保策略,使得人民币指数期货收益对股指或债指市场波动敏感度降低,在市场极端状况时仍能保持相对中性。