基于GARCH-EVT-VaR模型的碳市场风险计量实证研究

基于GARCH模型的VaR方法在股市风险分析中的实证研究

Ｋｅｒｓｓｃｒｅｒｋａ（ａｅｔｉ）ＧＣｄｌｙｗｏｄｔｋｍａｔｉ：ＶＲＶｌｓ；ＡＲＨｍｏｅｏｋｓｕａＲｋ
Ｏ引言
近２年来，随着经济的全球化及投资的自由化，金融市场的波动性日益加剧，金融风险管理已成０
为金融机构和工商企业管理的核心内容．７年代以前，由于金融市场价格变化比较平稳，金融风险突０
出地表现为信用风险．然而进入７年代以来，全球金融系统发生了巨大变化，主要表现为全球金融市０
场的变革导致金融市场的波动性日趋加剧，技术进步以及金融创新与放松管制．针对这种情况，金融监管当局、金融机构近年来一直在不断强化市场风险的管理与监管，而市场风险管理的基础和关键在于测
ａｄｇｖｓｎｅａｌｂｕＲａｃｌｔｎｏｓｏｋｍａｋｔｈｎｗｅｃｎｈｖｕｎｉｔｅｍｅｓｒｍｅｔｆｔｃｒｅｎｉｅｘｍｐｅａｏｔａＶａｃｌｕａｉｆｔｃｒｅ，ｔｅａａｅａｑａｔａｉａｕｅｎｓｋｍａｋｔｏｔｖｏｏｒｓｉｋ，ａｄｐｏｉｅｔｅｂｓｓｏｅｉｖｓｅｔｉｎｌｓｓｆｒｕｉｅｓｉｋｍａａｅｎｎｅｇｎｒｌｎｅｔｒｎｒｖｄａｉｆｅｔｎｓａａｙｉｏｓｓｓｎｇｍｅｔｄｔｅｅａｖｓｏ．ｈｔｎｈｍｒｋｂｎｒａｈｉ
文章编号：１０ —３３（０８４０３—５０８２７２０）０ —０５０

基于VaR模型及GARCH族模型的商业银行利率风险实证研究

DOI：10.19699/ki.issn2096-0298.2021.21.101基于VaR模型及GARCH族模型的商业银行利率风险实证研究苏州大学东吴商学院刘田田熊齐扬摘要：随着当前阶段我国利率市场化进程的不断深入，利率波动风险空前地增加了一大批商业银行自身面临的利率波动风险。

本文选取2011—2020年上海银行间同业拆放利率(Shibor)为研究对象，基于VaR模型、GARCH族模型对其中的利率风险进行定量分析和定值研究。

结果显示，对目前中国商业银行的隔夜拆借利率业务而言，该文章选取90%、95%、99%三个不同的置信度，所得到的最大损失分别为11.49%、14.81%和20.92%的资产市场价值。

利率波动风险较之前显著下降，但无法否认的是，我国银行面对的利率波动风险依旧较大，最后本文提出了相应的对策以供参考。

关键词：利率风险；利率市场化进程；VaR模型；GARCH族模型本文索引：刘田田，熊齐扬 .基于VaR模型及GARCH族模型的商业银行利率风险实证研究[J].中国商论，2021(21)：101-104.中图分类号：F832.3 文献标识码：A 文章编号：2096-0298(2021)11(a)-101-04在利率市场化风险问题上，麦金农教授等（1973）于20世纪提出的金融抑制理论，认为利率高昂而受到严格管理控制的金融市场可能会导致资本利用效率的低下，此时资金分配将严重向强势的需求者倾斜，于是更多的资金被分配给了强势的大公司，而被忽视的弱势中小企业无法获得资金，在马太效应的引导下被排除在金融体系之外。

然而，利率市场化也存在弊端，使国家无法像过去一样维持利率的稳定，银行需要面临的利率风险也逐步增加，使得银行日常运作的不确定性加剧。

鉴于当下准确识别、精准管理利率风险的现实需求，本文以上海银行间同业拆放利率(Shibor)为市场利率波动的模拟对象，度量商业银行的利率风险。

1 文献综述在利率风险的研究上，2005年，郭奔宇得出商业银行利率风险主要来自充定价风险以及基本点风险。

基于GARCH—VaR模型对股市风险研究

基于GARCH—VaR模型对股市风险研究【摘要】本文通过介绍GARCH模型、VaR模型以及GARCH—VaR模型的原理，探讨了基于GARCH—VaR模型对股市风险的研究。

通过实证分析和模型应用实例，展示了GARCH—VaR模型在风险预测和管理中的优势。

结论部分总结了研究成果，指出了模型的局限性并展望未来的研究方向。

这项研究具有重要的理论意义和实践价值，为投资者和决策者提供了有效的风险管理工具和参考。

GARCH—VaR模型的应用将在金融领域持续发挥重要作用，为市场参与者提供更加可靠和准确的风险预测和决策支持。

【关键词】GARCH模型、VaR模型、风险研究、股市、模型应用、优势、成果总结、局限性、未来研究、引言、正文、结论。

1. 引言1.1 研究背景股市是金融市场中最具波动性的市场之一，投资者在股市中面临着巨大的风险。

有效的风险管理对于投资者来说至关重要。

在这种背景下，GARCH—VaR模型成为了研究股市风险管理的重要工具。

GARCH模型是用来描述时间序列数据中波动性的模型，具有预测股市波动性的特点。

VaR模型是用来衡量资产或投资组合在给定置信水平下可能的最大损失。

将GARCH模型与VaR模型相结合，可以更准确地估计股市风险。

当前，随着金融市场的不断发展和创新，传统的风险管理方法已经无法满足多样化的投资需求。

基于GARCH—VaR模型对股市风险进行研究具有重要意义。

通过深入研究GARCH—VaR模型的原理和应用实例，可以帮助投资者更好地理解股市风险，提高风险管理的效果。

在这样的背景下，本文旨在分析和评估GARCH—VaR模型在股市风险管理中的应用，并探讨其优势和局限性，为未来对股市风险管理的研究提供参考和借鉴。

部分到此结束。

1.2 研究意义股市风险研究在当前金融市场中具有重要的意义。

股市作为金融市场中最重要的部分之一，其波动和风险直接影响着投资者的利益和整个经济的稳定。

通过对股市风险的深入研究，可以帮助投资者更好地了解市场的风险特征，从而制定更有效的投资策略，降低投资风险，提高投资收益。

基于VaR-GARCH模型对我国基金市场风险的实证分析

基于VaR-GARCH模型对我国基金市场风险的实证分析作者：孟根其木格来源：《北方经济》2012年第11期一、引言（一）研究背景证券投资基金有着规模经济下的专家理财和组合投资的分散风险，发挥机构投资者对上市公司的监督和制约作用，有利于证券市场的健康发展。

但证券投资基金仍要面对各种风险。

我国基金管理公司需要重视和加强风险管理，特别是要建立起自己的风险管理系统。

VaR是当今国际上新近发展起来的一种风险度量模型，已成为经济与金融系统中刻画风险的重要指标，该方法具有更大的适应性和科学性。

（二）文献综述1. VaR模型研究综述（1）VaR的含义VaR的定义为：在市场正常的条件下，在给定的置信度下，特定时期内某一资产组合可能遭受的最大潜在损失值。

Prob(ΔP＞VaR)=1-C(1)其中，ΔP为资产组合在Δt内的损失，VaR为在置信水平c下处于风险中的价值。

（2）VaR的度量方法——参数法参数法假设证券组合的未来收益率服从一定的分布，计算过程需要估计分布函数中各参数的值，最后据此计算VaR值。

2. ARCH模型和GARCH模型研究综述Engle(1982)在研究英国通货膨胀率时提出了ARCH模型。

ARCH模型是，若一个平稳随机变量xt可以表示为AR(p)形式，其随机误差项的方差可用误差项平方的q阶分布滞后模型描述。

(2)则称υt服从q阶的ARCH过程，记作υt～ARCH(q)。

其中第一个方程称作均值方程，第二个称作ARCH方程。

为保证σ2t是一个平稳过程，有约束0≤（α1+α2+…+αq）＜1。

ARCH(q)模型是关于σ2t的分布滞后模型。

为避免υ2t的滞后项过多，可采用加入σ2t的滞后项的方法，于是由Bollerslev(1986)将残差的方差滞后项引入ARCH模型的方差模型中，得到了广义自回归条件异方差模型GARCH(p,q)，即σ2t=α0+λσ2t-1+…+λpσ2t-p +α1υ2t-1+…αqυ2t-q（3）约束条件为：α0＞0，αi≥0，i=1,2…q；λj≥0，j=1,2…p；大量研究表明，GARCH类模型很好地刻画了金融时间序列数据的波动性和相关性。

基于GARCH—VaR模型对股市风险研究

基于GARCH—VaR模型对股市风险研究一、引言股市是一种充满风险的投资方式，投资者在进行股市投资时，除了要关注收益外，更需关注股市的风险情况。

股市风险的研究对投资者进行风险管理和决策提供了重要的依据，而GARCH—VaR模型是一种用来研究股市风险的重要工具。

本文将基于GARCH—VaR模型对股市风险进行研究，以期为投资者提供有益的参考。

二、GARCH—VaR模型的理论基础GARCH模型是Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity的缩写，是对时间序列数据中的异方差性进行建模的一种方法。

GARCH模型假设时间序列数据的波动率在时间上是变化的，并且与之前一段时间内的观测值的波动率相关。

而Value at Risk （VaR）则是对金融资产或投资组合未来一段时间内可能出现的最大损失进行估计的一种方法，在风险管理中被广泛应用。

GARCH—VaR模型将GARCH模型和VaR方法结合起来，通过GARCH模型对股票价格的波动进行建模，再结合VaR方法对未来投资组合的风险进行预测。

通过GARCH—VaR模型，投资者可以更加精准地估计未来一段时间内可能出现的最大损失，以此来进行风险管理和决策。

1. 数据准备在使用GARCH—VaR模型进行股市风险研究之前，首先需要对相关数据进行准备。

通常会选择某一只股票的历史价格数据，或者选择某个股票指数的历史价格数据。

数据的选择应该充分考虑到所研究的股市风险的具体情况，并且应该包含足够长的时间跨度，以便能够充分反映股市的波动情况。

2. GARCH模型的建立在选定了需要研究的股票或股票指数的历史价格数据后，下一步是建立GARCH模型。

GARCH模型的建立是对股票价格波动的建模，通常可以使用计量经济学中的相关软件来进行估计。

通过对历史价格数据的建模，可以得到GARCH模型的参数，这些参数将会成为后续进行VaR预测的重要依据。

基于GARCH-VaR模型的股票市场风险估计

基于GARCH-VaR模型的股票市场风险估计基于GARCH-VaR模型的股票市场风险估计概述随着股票市场不断发展壮大，投资者对于市场风险的关注度也越来越高。

风险估计是投资决策中至关重要的一个环节，对于投资者来说，了解当前市场的风险水平，有助于制定合理的投资策略和管理风险的方法。

本文将介绍一种被广泛应用于股票市场的风险估计模型——基于GARCH-VaR模型的方法，并探讨其原理、应用以及优缺点。

一、GARCH模型的原理GARCH模型（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model）是一种用于描述金融资产收益率波动性的经济计量模型。

它的基本思想是通过对条件异方差进行建模，从而更准确地估计资产收益率的波动性。

GARCH模型主要包含两个方程：平均方程和波动方程。

平均方程用来刻画资产收益率的均值，通常选择AR （AutoRegressive）或者ARMA（AutoRegressive Moving Average）模型。

这些模型能够很好地刻画资产收益率的自回归特征，也较好地解决了资产收益率序列相关的问题。

波动方程则用来描述资产收益率的条件异方差。

GARCH模型假设资产收益率的波动性与历史波动性以及残差的平方成正比。

以GARCH（1，1）模型为例，方程形式如下：```σ²(t) = α₀ + α₁e²(t-1) + β₁σ²(t-1)```其中，σ²(t)表示第t期的条件异方差，α₀、α₁、β₁为参数，e²(t-1)代表第t-1期的残差平方。

二、VaR模型的原理VaR（Value at Risk）是一种用于衡量投资组合或资产风险的指标。

它描述了在一定置信水平下，某个时间段内的损失可能达到的最大值。

VaR模型的基本思想是通过建立投资组合或资产的收益率分布函数，然后在该分布上计算出置信水平下的损失阈值，该阈值即为VaR。

基于GARCH—VaR模型对股市风险研究

基于GARCH—VaR模型对股市风险研究股市风险是指股票价格可能波动的程度，主要包括市场风险和公司风险两种。

股市风险建模的重要手段之一是VaR模型。

VaR（Value at Risk）即风险价值，是用于衡量投资组合可能遭受的最大损失的一种风险度量方法。

VaR模型能够对股市风险进行定量化评估，是投资风险管理中最常用的工具之一。

GARCH-VaR模型是一种基于GARCH模型的扩展方法，可以更准确地估计股市风险。

GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型是一种广义自回归条件异方差模型，它的特点是能处理时间序列数据中的异方差现象。

GARCH模型通过对过去的数据进行分析，来预测未来股票价格变动的风险。

与传统的VaR模型相比，GARCH-VaR模型能够更加准确地估计风险价值，并控制风险水平。

GARCH-VaR模型的核心思想是，通过对历史数据进行建模，来计算未来可能发生的最大损失，以此来度量投资组合的风险。

具体地，该模型通过对时间序列数据进行拟合，来估计投资组合的波动率，然后根据波动率计算出VaR。

其中，投资组合的波动率是由GARCH 模型来估计的。

GARCH-VaR模型适用于股市中的多种投资策略，包括股票、期权、期货等。

该模型在实际应用中已被广泛使用，例如，用于衡量离线服务行业公司的股票风险，以及用于对外汇市场进行风险管理等。

此外，GARCH-VaR模型还可以与其他风险度量方法结合使用，例如，将VaR与现实测度结合使用，以提高风险管理的效果。

总之，GARCH-VaR模型为我们提供了一种更加准确的股市风险度量方法。

通过对历史数据进行拟合和预测，我们可以对未来股市的波动进行更加精准的掌握，以此来做好风险管理和投资策略的制定。

未来，随着股市的不断变化和发展，GARCH-VaR模型将更加成熟和完善，为投资者提供更好的决策支持。

基于GARCH—VaR模型对股市风险研究

基于GARCH—VaR模型对股市风险研究股市风险是指股票和股票投资基金价格波动程度的不确定性和严重性。

股市风险是目前金融领域的一项永恒主题，因为高度波动的股价是金融市场最引人注目的东西之一，它可以产生高收益，但也带来了巨大的风险。

因此，股票投资者和市场分析师需要一种强大的风险管理工具来识别并测量股市风险，从而更好地保护他们的投资组合。

本文基于GARCH（Generalized Auto Regressive Conditional Heteroskedasticity）-VaR（Value at Risk）模型研究股市风险。

GARCH模型是一种常用于资产价格波动性建模和风险测量的时间序列模型。

它可以估计在不同市场和资产条件下波动性的变化，并预测未来价格的波动性。

VaR是对资产价格下降可能性进行度量的一种方法。

VaR表示在市场风险出现时，某个特定的资产、投资组合或资产类别在给定置信水平下所出现的最大损失。

因此，VaR可以用来确定资产价格下跌的风险大小。

本文使用历史模拟法计算VaR，历史模拟法基于历史价格数据，通过对每个在过去相同时间段内的价格变化计算预测。

随着时间的推移，历史模拟法可提供一组有关资产价格波动性的预测，并将这些预测应用于确定最小可能损失，即VaR。

GARCH模型和VaR模型的组合可以通过评估股票价格的波动性和可能损失来提高风险管理能力。

它们可以帮助投资者识别和管理股市风险，从而更好地保护他们的投资组合。

本文将使用这些模型来研究股市风险并识别风险最大的股票。

在股市风险研究中，数据的选择至关重要。

为了应用我们的GARCH-VaR模型，我们需要市场数据。

我们将使用美国标准普尔500指数的日收盘价数据，时间跨度为2012年1月1日至2021年1月1日。

对这些数据进行统计分析，确定历史价格变化的波动性，建立GARCH模型，估算未来价格的波动性，并使用历史模拟法计算VaR值。

在我们的分析中，我们假设有一个基于S&P500指数的股票投资组合，该组合保持上市公司股票和ETF的权重。

基于GARCH—VaR模型的ETF基金市场风险的实证分析

决策的参考。
ｆ：ｘｔｔｐ
ｌ：ｏｉ＋ｈｏ卓奎．＋ｉ
ｉ１＝】ｌ：
ｌ模型建立
１１ＶＲ介绍．ａ
其中，ｈ＝，ｐ，ｑ；％＞０ｉ０＝１ｔ ≥ｏ＞０，ｑ，ｉ，…
１９７月，Ｇ０集团在研究金融衍生品种的基础９３年３上，提出了度量市场风险的ＶＲ（ａｅａＲｓ）方法，ａＶｌｔｉｕｋ并首次对ＶＲ进行了较为详细的介绍。ＶＲ是当前最主ａａ流的风险度量方法。菲利普・瑞（ｈｉｐ・ｏｏ）给出乔ＰｉｅＪｒｎｌｐｉ
ｑｊ，＝，…，，ｃ；ｏ ≥０ｊ１Ｐｔ口Ｎ（，ｏ）０｝。
（）基于收益风险补偿的ＧＲＨ—Ｍ模型：金融理２ＡＣ
论表明收益应当与其风险成正比，较高的风险的资产可以获得更高的平均收益。这种利用条件方差表示预期风险的模型被称为ＧＲＨ—Ｍ模型（ＡＣＡＣＧＲＨ—ｉｎ—ｍａ）ｅｎ，
球金融市场在９代以来的最成功的金融创新产品之ｏ年
一
其中，ＡＰ表示资产在持有期ｔ内的损失，Ｃ给定是
的置信水平。现实中我们常用的公式为：
ＶＲ＝一Ｗｏ＝Ｗｏ￣／ｌ △）ａＲ（ｏ￣一且ｔ △
。
ＥＦ是以复制和追踪某一市场指数为目的，通过充Ｔ

分分散化的投资策略，降低非系统风险和通过被动的投资管理方式，最大限度地降低交易成本，从而取得市场

基于GARCH(1，1)模型的我国商业银行市场风险研究

假设市场变量每天的百分比变化服从正态分布，那么可以简化ＶａＲ计算过程。用正态分布代替一般分布，可得到，ＶａＲ＝μ＋σＮ－，简化可得ＶａＲ＝σＮ－，其中Ｘ为置信水平，对应于展望期的交易组合价值变化的标准法，Ｎ－１为累积标准正态分布的反函数上述公式假设均值为０，在考虑市场风险时，通常先计算一天展望期的ＶａＲ然后再推算其他展望期的ＶａＲ。
ＡＲＣＨ模型即自回归条件异方差模型，由ＡＲＣＨ模型延伸出的广义ＡＲＣＨ模型，即ＧＡＲＣＨ模型。在测度市场风险时，ＡＲＣＨ模型可以更好地处理金融时间序列数据，即处理异方差和厚尾的能力。目前在市场风险的计量中，ＧＡＲＣＨ（１，１）模型得到了广泛的应用。
ＧＡＲＣＨ（１，１）模型的表达式为：σ２ｎ＝γＶＬ＋αμ２ｎ－１＋ βσ２ｎ－１，其中，γ对应于ＶＬ的权重，α对应于 μ２ｎ－１的权重，β 为 σ２ｎ－１的权重，因为权重之和为１，所以 γ＋α＋β＝１，令 ω＝γＶＬ，可得 σ２ｎ＝ω＋αμ２ｎ－１＋βσ２ｎ－１，α＋β＜１。
２３目标区间的选择一般来说，银行在计算市场风险时，通常选择１天作为
目标区间。文章采用现今银行的一般做法，先计算一天的展望期下的ＶａＲ，再计算其他展望期的ＶａＲ。基于独立同分布
的假设，Ｔ－ｄａｙＶａＲ＝槡Ｔ１－ｄａｙ。２４置信水平的选择
置信水平又称为置信度，是指对样本进行总体估计时，用概率表达事件结果的可靠度。为了严格监管要求，巴塞尔委员会选取了９９％的置信度，从而减少银行因流动性问题导致破产的可能性，从而实现安全稳健的运行。２５ＶａＲ的估计方法２５１历史模拟法
３基于ＧＡＲＣＨ（１，１）模型的中国农业银行市场风险测度