交易量推动的时变系数VaR预测模型中国股票市场实证分析-
VaR方法在我国股票市场中的应用与分析
动 率 为 ００ ３ ９ ．３ ４ ，正 态 分 布 的分 位 数 为 １６ ５ ４ ，可 得 ：Ｖ Ｒ＝３ １ ８２ ａ ８ ６
、 ＝ ｆ ｝ 。． 、 Ｉ 、 ｓ＝ ｉ ｔ
０
ｉ ｌ …，Ｉ …，一一 ＾、
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研 究 所 涉 及 到 的 数 据 ，上 证 指 数 从 ２ ０ 年 １ 月 １ 日￣Ｊ０ ８ 的 １ 月 １ ０７ ２ １ ０年 ２ ２ 日全部 的收 盘 指 数 。 二 、模 型 和 和方 法
此处 的风险度量采用的是参 数法的Ｖ Ｒ ａ 模型。通过Ｖ Ｒ ａ 模型可 以计 算出单个股票的Ｖ Ｒ 以及构造投资组合时的Ｖ Ｒ ａ值 ａ 值。
这里的负号理解 为表示条件正态分布的左尾。多头头寸１千万概率
为ＯＯ ５的Ｖ Ｒ ａ 为
Ｖａ Ｒ＝１ ００ ００ × ０２３ ８ ： ２ ８ ０。 ０ ０ ０ ７ ３７ ００
（ 对（０ ８ ６ ３ ２ ０ １ Ｏ Ｏ ￣数据拟合的模型为 ２） ２ ０ ０ １ － ０ ８ ２ ｌ ）
ｆ 摘 要 ｊ 本文应 用经济计量 方法对上证指数 收益ｖ３ 行估计 Ｒ进
和 分析 ，通过对上证指 数突 变前后股 市ｖ Ｒ大小的 比较 指 出其存在 的 ａ
｛０” ． “ ｌ０ ；０ ＝蚰 －
VaR模型在中国证券市场中的应用研究
VaR模型在中国证券市场中的应用研究作者：丁壮壮来源：《北方经贸》2019年第09期摘要：VaR模型作为一种测量市场风险的工具已成为风险测量和风险监管的主流方法，得到了金融界的广泛应用和认可。
本文主要从金融风险测量的重要性、VaR模型的基本思想、模型的主要计算方法和模型的应用等方面入手;介绍了中国证券市场的现状，VaR模型的应用过程，以“上证指数”为例，进行模型的简单应用;最后对研究状况进行概括。
关键词：VaR模型;风险管理;上证指数中图分类号：F830 ; ;文献标识码：A文章编号：1005-913X（2019）09-0112-03一、引言金融风险一直以来是理论界与实务界关注的焦点，金融风险可分为信用风险、市场风险、流动性风险、操作风险及法律风险。
中国的证券市场波动剧烈，股票投资是一种高收益高风险的行为，而债券是一种低收益低风险的行为，基金作为多种金融资产的组合，其收益与风险居两者之间，期货、期权等金融衍生品在近几年也日益发展起来。
由于评估市场风险的传统方法主要适用于比较简单的证券市场环境下的风险度量，但我国证券市场的规模在不断地扩大，因此传统的测量方法不太适用于当前中国证券市场的风险估量。
与传统的风险衡量方法相比较，VaR仅用一个数字衡量金融机构所面临的市场风险，解决了传统风险衡量方法所不能解决的所有问题。
VaR模型考虑了杠杆、相关性和当前头寸的组合风险的整个观点，因此得到了金融界的广泛应用和认可。
例如：某家投资公司交易组合的日VaR在95%的置信水平下为1000万，也就是说，在有效的市场环境下，100次交易中只存在5次损失超过1000万的情况。
可以看出，VaR风险衡量方法简单明了，直观有效。
同时越来越多的金融机构，如证券公司、保险公司、银行、信托公司等纷纷采用VaR方法来衡量、控制市场风险。
二、VaR理论模型（一）VaR模型基本原理VaR即风险价值，在有效的市场条件下和给定的置信水平（通常是95%或99%）下，在给定的持有期间内，某一投资组合预期可能发生的最大损失。
VaR模型在金融风险预测中的应用--以股票投资为例
VaR模型在金融风险预测中的应用--以股票投资为例VaR 模型在金融风险预测中的应用--以股票投资为例摘要：本文首先介绍了VaR 的含义，然后使用不同的VaR 模型预测一支股票的投资风险。
最后，我们进行了测试，结果表明VaR 模型具有更好的应用价值研究证券投资风险预测。
关键词：风险投资；风险；证券投资一、VaR 的含义VaR 的字面解释是“价值风险”。
特别是，它意味着在置信水平，给定的时间及正常的市场条件下损失最大不超过一个给定的概率。
该公式的估计（1）和（2）：P r (V )1V a R c ?≤-=- (1)()1V A Rf x dx c --∞=-? (2)Pr 代表可能性，V ?代表损失，c 代表置信水平。
VaR=0V -V *=0V -0V (1+r *)= -0V r *(0V >V *) （3）计算价值风险等于计算最小的“V ”或“R ”的回报率。
VaR 的方法主要有解析法，历史模拟法和蒙特卡罗模拟。
A.解析法利用数理统计的方法，且历史数据符合统计分布，如正态分布，“T ”分布，广义误差分布等,通过分布参数估计在某一置信水平下R 的最小值。
B.史模拟基本的想法是，历史会重现，明天的情况可能是历史的一个案例。
历史模拟法属于非参数方法，它不需要估计的均值和方差。
c.monte-carlo 模拟蒙特卡罗模拟法也是一种非参数方法，原理与史模拟相似。
但不同的是，分布的估计取决于大量的随机数而不是历史数据。
这有利也有弊，在不同的假设下，使用不同的参数设置和不同的措施可能产生不同的结果。
根据特征，选择适当的参数估计和模型去衡量价值风险。
（二）VaR 模型的应用本文以B 公司的股票进行了实证研究。
A.样本数据VaR 的计算与测试需要两个数据集，同时，考虑时效性，我们选择了B 公司2011年1月4日至2012年5月31日的股票日收益数据为原始样本，从2012年6月1日到2012年12月31日的数据为测试样本。
SV_GED模型在中国股市的VaR与ES度量及分析
第15卷第1期 2006年2月系统工程理论方法应用SYST E M S EN G I N EER I N G-TH EOR Y M ETHODOLO GY A PPL I CA T I ON SV o l .15N o.1 Feb .2006 文章编号:100522542(2006)0120044205SV -GED 模型在中国股市的VaR 与ES 度量及分析李付军(东南大学经济管理学院,南京210096)【摘要】从分析中国股市指数收益率的统计特征入手,以SV 模型为基础,在多种分布情形下测算了沪深两市时变风险值V aR 及ES 。
结果表明:基于GED 分布的SV 模型(SV 2GED 模型)较好地刻画了高频时间序列的尖峰肥尾性及波动集聚性与持续性等特性,并对两市指数进行较准确的预测,ES 相比V aR 能够较准确地估计尾部风险。
关键词:随机波动模型;V alue 2at 2R isk ;广义误差分布;Exp ected Sho rtfall 中图分类号:F 830.91 文献标识码:AM easur i ng VaR and ES of Stock M arket Based on SV -GED M odelL I F u 2jun(Schoo l of Econom ics and M anagem en t ,Sou theast U n iv .,N an jing 210096,Ch ina )【Abs tra c t 】T he statistical characteristics of index retu rn s rati o s in the Ch inese stock m arket are analyzed and the V aR and ES of Shanghai and Shenzhen Stock Exchange .M arket based on SV m odel are m easu redunder differen t distribu ti on s .It show s that SV m odel based on GED can give better esti m ati on to the indexof tw o m arket w hen fat 2tailed den sities ,vo latility clu sting and vo latility p ersistence are taken in to accoun t in the conditi onal variance .In additi on ,ES can give better esti m ati on to tail risk than V aR .Ke y w o rds :stochastic vo latility m odel ;V alue 2at 2R isk ;general erro r distribu ti on ;Exp ected Sho rtfall 收稿日期:2004211227 修订日期:2004212216作者简介:李付军(19772),男,博士生。
VaR模型在中国股票市场风险评估中的应用
２ 实际数据计算
本文采用的样本数据是上证 Ａ 股、上证 Ｂ 股、深综 Ａ 指、深综 Ｂ 指股价指数每日
Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ Ｈｅｒａｌｄ
ＶａＲ 模型在中国股票市场风险评估中的应用
杨霞 （广州大学松田学院基础课部 广州 ５１１３７０）
摘 要：本文介绍了 ＶａＲ 模型，利用 ＲｉｓｋＭｅｔｒｉｃｓ 方法计算了中国四个主要股票指数的 ＶａＲ 值，并利用失败率检验法进行 ＶａＲ 模型的准确
不断寻求各国会计实务统一的过程会计领域中的国际化行为在业内简称为会计国际化它是指由于国际经济发展的需要客观上要求各国在制定会计政策和处理会计事务中逐步采用国际通行的会计惯例以达到国际间会计行为的相互沟通协调规范和统一亦即采用国际上公认的会计原则和方法来处理和报告本国的经济业务
财 经 论 坛
科技创新导报 ２００８ ＮＯ．２３
最大与最小值差别较大，因为股票价格瞬息万
变， 对股市风险估计应保持实时性， 应根据最
新的波动信息计算 ＶａＲ 值。
３ ＶａＲ模型的检验
Ｖ ａ Ｒ 模型的准确性检验是指 Ｖ ａ Ｒ 模型的
测量结果对实际损失的覆盖程度。模型有很多
种检验方法，在这里天数为 T， 失败天数为 N， Ｖ Ａ Ｒ 的置信度为α， 失败率为 P。假定 Ｖ Ａ Ｒ
的估计具有时间独立性，则失败天数 N 服从参 数为 T 和的 P 二项分布， 即 N~B（T ，P ）
沪深股市VaR的实证分析
不服从正态分布，因此不能用该分布对其进行模拟。该分布的 峰度峰度(Kurtosis)为 5.900137，显著大于标准正态分布的峰度 说明了该序列分布的“尖峰”性质。
从图 3.2 的柱状图中不难看出，虽然该序列{R2}分布图总 体形状与正态分布类似，但其尾部具有更多的值，即具ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ“厚 尾”性质。其次，该序列的 Jarque-Bera 统计量为 293.5612，相伴 概率为 0.000000。根据 JB 统计量与其 P 值，拒绝零假设，该序 列不服从正态分布，因此不能用该分布对其进行模拟。该分布 的峰度(Kurtosis)为 5.067087，显著大于标准正态分布的峰度说 明了该分布的“尖峰”性质。同序列{R1}的柱状分布图与描述性 统计量相比，序列{R2}总体情况和序列{R1}较为接近。
（3）自相关性检验。取最大滞后期为 24，序列{R1}和{R2}自 相关性检验结果如下：
图 3.1 {R1}的描述性统计量及分布图 图 3.2 {R2}的描述性统计量及分布图
从图 3.1 的柱状图中不难看出，虽然该序列{R1}分布图总 体形状与正态分布类似，但其尾部具有更多的值，即具有“厚 尾”性质。该序列的的 Jarque-Bera 统计量为 582.9456，相伴概率 为 0.000000。根据 JB 统计量与其 P 值，拒绝零假设，即该序列
（2）平稳性检验。利用 ADF 检验法对序列{R1}和{R2}的平 稳性进行检验，检验结果如下：
图 3.3 {R1}的平稳性检验结果 图 3.4 {R2}的平稳性检验结果 检验结果显示：{R1}和{R2}的 ADF 检验值其绝对值均显著
大于各置信水平下临界值的绝对值，因此上证综指对数收益率 序列{R1}与深圳综指对数收益率序列{R2}具有平稳性。
基于VaR的中国股指期货风险实证研究
基于VaR的中国股指期货风险实证研究随着中国股指期货市场的不断发展壮大，风险管理成为投资者和机构关注的重点。
VaR（Value at Risk）作为一种常用的风险测度方法，被广泛应用于金融市场中。
本文旨在通过对中国股指期货市场的VaR风险实证研究，探讨该方法在中国股指期货市场中的适用性和有效性。
首先，本文通过收集中国股指期货市场的历史数据，计算了其VaR值。
VaR是指在一定置信水平下，投资组合或资产在未来一段时间内可能面临的最大损失。
通过计算VaR值，投资者可以对自己的投资组合或资产的风险水平有一个相对准确的估计。
其次，本文将计算得到的VaR值与实际市场的风险表现进行对比分析。
通过比较VaR值与实际损失的关系，可以评估VaR 方法的准确性和可靠性。
如果VaR值与实际损失相符合或接近，说明该方法对于风险的测度是有效的；反之，则需要进一步调整和改进。
最后，本文将对不同时间段的VaR值进行比较，以探讨中国股指期货市场的风险水平是否存在明显的变化。
如果不同时间段的VaR值相差较大，说明市场风险存在较大的波动性，投资者需要更加谨慎地进行风险管理。
通过本文的实证研究，旨在为中国股指期货市场的投资者和机构提供一个风险管理的参考。
VaR作为一种常用的风险测度方法，在中国股指期货市场中也具有一定的适用性和有效性。
然而，需要注意的是，VaR方法也存在一些局限性，例如对极端事件的预测能力较弱。
因此，在使用VaR方法进行风险管理时，投资者应该结合其他方法和工具，进行综合性的风险评估和管理。
总之，本文的实证研究对于中国股指期货市场的风险管理具有一定的参考价值。
通过对VaR值的计算和分析，投资者可以更好地了解自己的投资组合或资产的风险水平，并采取相应的风险管理策略。
希望本文能为中国股指期货市场的投资者和机构提供有益的建议和指导。
基于VAR模型的股票价格预测
基于VAR模型的股票价格预测股票市场的波动一直以来都是投资者非常关注的话题，因为投资者可以通过研究市场上不同的股票行情，制定出适合自己投资风格的投资策略。
而股票价格的预测也是研究股票市场的重点之一，能够帮助投资者更加准确地预估股票未来的价格变化趋势，从而提高投资的成功率。
而本文将介绍基于VAR模型的股票价格预测方法。
一、什么是VAR模型VAR指的是向量自回归（Vector Autoregression），它是一种多元时间序列模型，常用于分析自变量之间相互关系以及对因变量的影响。
VAR模型是通过建立一组互相交互的回归方程，来研究多个变量之间的动态关系。
VAR模型的数学表达式如下所示：Yt = c + A1Yt-1 + A2Yt-2 + … + ApYt-p + εt其中，Yt是一个k维向量，代表t时刻的k个变量；c是截距项；Ai是k*k的系数矩阵，代表t时刻的变量与其前i个时刻的变量之间的权重关系；p是滞后期数，代表对变量的影响延迟p期；εt表示误差项。
二、如何基于VAR模型对股票价格进行预测首先，我们需要确定需要预测的股票价格和它们的影响因素。
以沪深300指数作为示例，其受到诸多影响因素，如人民币汇率、外盘市场、行业整体情况、经济形势等等。
这些影响因素可以通过观察数据分析出对股票价格变化的影响，然后作为VAR模型的自变量进行建模。
其次，我们需要对原始数据进行预处理，包括平稳化处理、差分处理等。
为了使数据满足VAR模型建模的假定条件，我们需要对原始数据进行差分处理，使其达到平稳状态。
同时，我们还需要对差分后的序列进行自相关图、偏自相关图的分析，确定合适的滞后期数p。
最后，我们可以使用VAR模型进行股票价格的预测。
根据已有数据，建立VAR模型，对下一期的股票价格进行预测。
同时，通过对方差分解、脉冲响应函数进行分析，可以研究不同因素对股票价格的影响程度，并针对性地进行投资策略的制定。
三、 VAR模型的优缺点VAR模型具有以下优点：1. 充分考虑相互作用：VAR模型能够同时考虑多个变量之间的相互作用，更为准确地预测股票价格。
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本文的研究
本文研究的动因 •CAViaR 模型在中国股市不稳定：黄大山，卢祖帝（ 2004）《中国股市风险CAViaR建模的稳定性分析》
上述方法都是设法找出收益率的分布（进行假 设，或通过模拟方法拟合），然后结合适当的波 动性模型再计算VaR 。故这些方法可称为间接法 6
计算VaR的新方法：CAViaR
CAViaR (Conditional Autoregressive Value at Risk)
2003年度诺贝尔经济学奖获得者 Engle 与Manganelli(1999) 引入
yt qt t Quant (t t ) 0
为与分位数对应的概率水平 t 为t时刻的信息，而
t
Quant (t t ) 0 仅仅是为了保证误差项的第 分位数为0
White（1994）证明了通过如下的分位数目标函数的 最小化可以得到参数的一致估计：
基本思想： 直接对分位数序列建模，而不是去对收益率的整个 分布建模
优点： 只要有历史收益率和设置一定的置信水平，通过一 定的回归方法和优化算法，在较短时间内可以直接 导出一步VaR值
7
CAViaR模型
一般模型为：
qt, 0 q1 t1, l( 2 ,..., p , rt1 , qt1, )
适定性模型（Adaptive）：
VaRt (1) VaRt1(1) 1 [1 exp( G[rt1 VaRt1(1)])]1
8
CAViaR的估计方法
分位数回归方法（quantile regression） （Koenker和Bassett（1978））
考虑如下模型：
交易量推动的时变系数 VaR 预测模型：
中国股票市场实证分析
答辩人 刘 明 军
指导教师：卢祖帝（博士） 专业方向：管理科学与工程 申请学位: 硕 士
2005年5月
1
目录
序言 交易量推动的时变系数VaR预测模型 模型的非参数估计 参数化模型及VaR的计算 结论及展望
2
第一章 序言
非参数方法——不对收益率的分布做限制，如历史模拟法，从 历史收益率取样，将过去的价格应用到当前。
半参数方法——结合上述两种思想，如极值理论，主要针对极 端事件的建模。
其他方法 ——蒙特卡罗模拟法、压力测试法等。
以上提到的所有方法都是设法找到收益率或者损失的分 布，然后计算其分位数而间接的获得 VaR.因此可以被称 作计算VaR的间接方法。
常见的CAViaR模型有： 对称绝对值模型（SAV）：
VaRt ( ) 1 2VaRt1( ) 3 rt1
对称模型（AS）：
VaRt ( ) 1 2VaRt1 ( ) 31(rt1 0) 41(rt1 0)
间接GARCH 模型：
VaRt ( ) (1 2VaRt21 ( ) 3rt21 )1/ 2
国内VaR计算方法的发展
田时新，刘汉中（2002）讨论了用Johnson分布族来 计算非线性VaR，汪飞星等（2002）研究了Pearson VII分布在VaR模型中的应用，朱宏泉、卢祖帝、汪寿 阳（2002）用非参数和估计的方法通过拟合实际数据 过程的分布构造了VaR的估计，王春峰（2000）发展 了用蒙特卡罗模拟计算VaR的一种新方法，詹原瑞、 田宏伟（2000）和潘家柱、丁美春（2000）讨论了极 值理论（EVT）计算VaR的方法，徐山鹰、杨晓光（ 2001）提出了完全参数方法，吴光旭，程乾生和潘家 柱（2004）用改进后的连续时间金融模型给出金融资 产收益率的价格密度函数的非参数估计,计算了上证Ａ 股指数的VaR。
P为投资组合在持有期内的损失； 为给定的置信度；
VaR就是在置信水平下的分布的分位数。
应用—— 用途涉及设定交易商市场风险的限额、评价风险管
理者的绩效以及估计承担风险的资本需求量等。
应用的单位包括：证券公司、投资银行、商业银行、
养老基金及其金融监管部门。
3
计算VaR 的常用方法
参数方法 —— 假设收益率或者损失的分布，估计出参 数，计 算应置信水平下的分位数。如RiskMetrics的 EWMA方法。
•交易量对股票价格波动乃至风险的影响 Clark(1973) ，Karpoff(1987) ，Lamoueux、Latsapes (1990) ，彭海伟、卢祖帝（2003）
•过去间接计算 VaR方法的种种弊端 对收益率分布的假设、误差项i.i.d.的假设，模型误差
我们探讨一种在考虑交易量的情况下直接计算VaR 的新方法
4
国内的VaR研究
有关VaR的综述： 刘兴权 (1999) 、郑伟军（1999）、 于惠春（1999）、詹原瑞（1999）、 王春峰（2000）、宋锦智（2000）、 李亚静（2000）、陈之楚（2001）、 马超群（2001）、程盛芝（2002）、 彭江平（2002）、肖春来（2003）、 等
5
10
本文研究的目的和意义
•尽可能减少产生误差的因素，提高VaR计算的准确性、 使得对风险的度量更加接近真实水平，以便于达到有效 地管理风险及优化投资组合等目的
•有助于透过交易量与股票价格波动之间的具体量化关系 来深刻理解股市交易行为的信息传导机制，从而对于健 全股市的相关制度以保证股市乃至整个经济的健康发展 具有一定的参考意义
国内外VaR研究的状况及进展
– 什么是 VaR（Value at Risk)?
背景——世界经济的一体化，金融市场波动的加剧，要求有效 地度量市场风险：既要给出未来可能损失的大小还需 指明损失发生的概率。
定义—— 在一定的概率水平（置信度）下，金融资产在未来 特定的一段时间内的最大可能损失，即：
P(P VaR) 1
11
研究内容及思路