中国股市流动性风险测度研究
中国股票市场风险测度的实证研究
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金融专业毕业论文题目大全
金融专业毕业论文题目大全1、农村金融对农村经济发展的作用机理及作用效果研究2、欧盟碳市场相依结构和风险溢出效应对碳排放权价格波动影响研究3、中国股市流动性风险研究4、基于我国内需结构失衡的财政货币政策协调配合研究5、我国上市公司控制权与资本结构关系研究6、中国货币政策传导机制研究7、出口退税政策对中国出口及经济增长影响之实证研究8、我国商业银行资本监管有效性研究9、中国利率期限结构及应用研究10、我国上市公司股权融资偏好研究11、我国国际收支失衡与人民币汇率的调节研究12、我国上市公司独立董事制度有效性研究13、货币供应量作为我国货币政策中介目标的探讨14、人民币均衡汇率与汇率变动的宏观经济效应研究15、中国农民工养老保险路径选择研究16、中国平安集团并购深发展银行协同效应分析17、我国商业银行中间业务的发展研究18、化妆品行业研究报告19、万福生科财务造假事件案例分析20、黄金价格波动与美元、石油价格波动的联动分析21、基于Logistic模型的商业银行房地产信贷风险研究22、广义虚拟经济视角下金融创新与经济增长的协同度分析23、银行同业业务扩张对我国上市商业银行效率影响24、美国量化宽松政策对中国经济影响的实证研究25、影子银行对中小企业融资影响研究26、我国商业银行结构型理财产品风险研究27、融资融券在我国证券市场的发展现状及问题探讨28、经济转型下我国农村小额信贷发展问题研究29、商业银行内部控制问题研究--以M银行为例30、我国商业银行资产证券化风险管理研究31、商业银行电子银行业务发展模式与风险管理研究32、论利率市场化对商业银行的影响及政策建议33、我国商业银行个人理财产品创新研究34、我国商业银行流动性风险评价研究35、我国房地产信托模式研究36、我国村镇银行存在的问题及对策分析37、我国商业银行操作风险现状与防范38、人民币国际化对中国商业银行的影响39、我国上市公司融资偏好及其影响因素研究40、商业银行个人理财产品影响因素分析41、商业银行柜面操作风险管理研究42、第三方支付平台的定价研究43、科技金融的融合机制及对策建议44、金融支持文化产业发展研究45、全国性股份制商业银行中间业务发展与创新研究46、我国国际融资租赁业发展研究47、我国上市公司股利分配问题研究48、量化交易在中国股市的应用49、我国村镇银行发展对策研究50、我国手机银行的发展现状及监管对策51、商业银行个人理财产品创新研究52、中国外汇储备适度规模研究53、我国村镇银行发展问题研究54、我国商业银行经营模式转型研究55、基于内部控制的我国商业银行操作风险管理研究56、我国中小企业融资方式及融资效率研究57、基于协整的股指期货套利研究58、金融排斥背景下我国农村地区正规金融与非正规金融的联结分析59、我国货币政策的房地产价格传导有效性分析60、全球融资融券模式比较及对中国启示61、层次分析法在中小企业信用评价中的应用研究62、小额贷款的模式与信贷技术研究63、Fama-French三因素模型在国内证券市场的实证研究64、股指期货价格发现作用的实证分析65、基于EV 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A模型的我国上市银行的估值分析231、金融支持实体经济发展的效率研究232、影子银行对我国经济发展影响研究233、我国中小企业信用担保体系运行现状及模式选择研究234、金融脱媒背景下我国商业银行投行业务研究235、我国农村商业银行竞争力研究236、中国商业银行流动性风险管理研究237、农村金融体系研究238、我国大型商业银行中间业务发展研究239、我国商业银行价值评估方法探析240、国内外消费金融公司比较研究241、中国上市商业银行流动性实证研究242、我国民间金融与中小企业融资问题的研究243、中国供应链金融的发展研究244、我国民间金融发展的利弊分析及发展对策245、我国商业银行的投资银行业务发展研究246、环渤海经济圈金融集聚效率评价247、我国农村商业银行运营效率研究248、招商银行投资价值分析报告249、中外商业银行中间业务收入对比及启示250、我国银行理财产品分析报告。
流动性风险的预测分析模型研究
流动性风险的预测分析模型研究一、引言流动性风险是指资产转换为现金或其他可交易资产的速度，以及这种资产的可获得性。
流动性风险可能会导致投资者无法及时出售资产，或者被强制以低于市场价值的价格出售资产，从而使其蒙受损失。
流动性风险是金融市场中一个重要的风险因素，对于投资者而言，流动性风险的控制是非常重要的。
本文将探讨流动性风险的预测分析模型，帮助投资者有效地控制流动性风险。
二、流动性风险的预测分析模型1. VAR 模型VAR 模型是一种基于时间序列数据的多元统计模型，可以帮助投资者分析不同变量之间的关系和影响。
在流动性风险预测中，投资者可以使用 VAR 模型来研究不同的影响因素，如市场流动性、公司财务等。
通过VAR 模型，投资者可以计算出每个因素的贡献度和影响程度，从而进行风险控制。
2. 多元回归模型多元回归模型是一种利用多个自变量来预测因变量的统计模型。
在流动性风险预测中，投资者可以将各种因素作为自变量，包括市场流动性、公司财务、宏观经济环境等因素。
通过多元回归模型，可以得到每个因素的系数，从而计算出因素之间的影响程度和贡献度，帮助投资者制定针对性的风险控制策略。
3. SVM 模型SVM 模型是一种基于机器学习的分类模型，它可以通过样本数据学习出分类规则，从而识别不同类型的数据。
在流动性风险预测中，投资者可以使用 SVM 模型来构建分类模型，将投资标的（如股票、债券等）分为流动性高和流动性低两种类型，从而预测未来的流动性风险。
4. 随机分析模型随机分析模型是一种基于蒙特卡罗模拟的价格预测模型，可以模拟不同的市场情景，帮助投资者进行风险评估和控制。
在流动性风险预测中，投资者可以通过随机分析模型模拟不同的流动性风险情景，从而对未来的风险进行预测和掌控。
三、结论流动性风险作为金融市场中的重要风险因素，对于投资者而言是非常重要的。
通过流动性风险的预测分析模型，可以帮助投资者更有效地进行风险控制和管理。
本文介绍了几种常见的流动性风险预测分析模型，并探讨了它们在流动性风险预测中的应用，希望对投资者进行风险控制提供参考。
中国股市与汇市间风险传染机制、测度与影响因素研究
中国股市与汇市间风险传染机制、测度与影响因素研究中国股市与汇市间风险传染机制、测度与影响因素研究一、引言随着全球化进程的加速和中国资本市场的不断发展，中国股市与汇市之间的关系日益密切。
股市与汇市的联动性使得其之间存在一定的风险传染机制。
本文旨在研究中国股市与汇市间的风险传染机制、测度方法及其影响因素，为投资者和政策制定者提供决策参考。
二、风险传染机制1.直接影响：股市和汇市之间存在直接关联性，汇市的波动会影响到股市的表现。
例如，汇率的贬值会对出口企业的利润产生负面影响，进而影响股市。
另外，国际投资者对股市和汇市具有联动性的投资策略，使得两个市场之间的风险传染机制变得更加紧密。
2.间接影响：股市和汇市之间还存在着间接的影响关系。
经济基本面的变化会引起股市和汇市的波动，进而影响到市场参与者的预期和行为。
这种预期和行为变化又反馈到股市和汇市，形成一个不断循环的风险传染机制。
三、风险传染测度方法1.相关系数法：相关系数可以衡量股市和汇市之间的联动程度。
通过计算两个市场的收益率序列之间的相关系数，可以得到市场之间的关联程度。
然而，直接使用相关系数可能忽略了时间序列之间的滞后效应。
2.VAR模型：向量自回归模型（VAR）可以更准确地测度股市和汇市之间的风险传染机制。
VAR模型基于时间序列数据，可以捕捉到时间序列之间的滞后效应，并进行更加准确的预测和测度。
四、影响因素1.经济基本面因素：股市和汇市之间的风险传染机制受到经济基本面因素的影响。
经济增长、贸易条件、政策变化等都会对股市和汇市产生影响，进而影响两个市场之间的风险传染。
2.市场机制因素：股市和汇市的市场机制也会影响风险传染机制。
市场流动性、交易机制、投资者行为等都会影响两个市场之间的关联性。
3.国际因素：全球经济和金融市场的变化也会对中国股市和汇市产生影响。
国际金融危机、贸易摩擦等事件都会引发全球市场的波动，进而传导到中国股市和汇市。
五、风险传染的影响1.投资者行为：股市和汇市之间的风险传染机制会影响投资者的行为。
我国股票市场流动性风险调整VaR模型的构建
商业文化·学术探讨 2008年2月314我国股票市场流动性风险调整VaR 模型的构建孟祥赫 陈春林（辽宁大学经济学院，沈阳，110036）摘 要：流动性风险是金融资产所面临的主要风险之一。
近年来国内外研究者都试图将流动性风险的度量纳入业已成熟并广泛应用的风险管理体系——VaR 体系中。
本文在归纳总结现有研究成果的基础上，结合我国特有经济条件下股票市场所面临的流动性风险的特点，选取适当指标构建具有直观经济意义的流动性风险度量模型，用以度量单只股票及股票投资组合的流动性风险。
关键词：流动性风险 风险价值（VaR ） 流动性风险调整VaR 模型 中图分类号：F830.9 文献标识码：A 文章编号：1006—4117（2008）02—0314—02一、文献综述VaR （Value at Risk ）是指在市场的正常波动下，在给定的置信水平下，某一金融资产或者证券投资组合在未来特定的一段时间内的最大可能损失。
从统计角度上讲，VaR 的定义如下：p 1))p (VaR Y (P −=≤其中，Y 代表资产（或资产组合）的利润或损失，VaR(p)表示置信水平P 下的VaR 值。
传统的VaR 模型已经广泛应用于度量市场风险和信用风险，而对于流动性风险的考察却一直没有形成规范的体系。
国外研究认为传统的市场风险测度忽略了流动性风险，因此试图在VaR 方法基础上通过融合市场风险和流动性风险形成新的风险管理体系，按研究方法不同可分为两类：（一）基于资产头寸变现期限的市场风险和流动性风险的合成Hisata ，Yamai （2000）将变现时间作为内生变量，分别建立连续时间模型和离散时间模型，提出用最优变现策略来计算L-VaR 。
他们在模型中引入了市场影响这一因素，并应用模型计算在最优交易策略下由于价格波动导致的最大损失。
Shamroukh （2001）提出了另一种流动性风险调整VaR 模型（LA-VaR ）。
他把持有期等分为n 个阶段，将持有期的长度T 定义为一个给定的外生变量，然后在每一阶段等量分批出售持有的头寸。
利率市场化背景下我国商业银行流动性风险测度分析
栏目编辑：梁春丽E-mail:********************利率市场化背景下我国商业银行流动性风险测度分析■ 江西银行 彭瑛琪摘要：本文选取2015-2018年22家上市商业银行表征流动性的变量进行实证测度分析。
分析结果得出，存贷比、流动性比率、流动性覆盖率、同业负债占计息负债比均对商业银行流动性产生影响，且各指标在不同年份表现出大小不等的影响程度，中间业务发展还未改善商业银行流动性。
其中，城市商业银行的流动性较好，股份制商业银行的流动性较差，大型商业银行的流动性居中。
关键词：利率市场化；流动性；测度一、引言利率市场化以后，银行之间的竞争日益加剧，既不利于其盈利能力的提升，又增加了其经营的难度。
挤兑现象会随着竞争程度的增大而加大其发生的概率，从而增加了银行流动性风险，本文主要对利率市场化背景下商业银行流动性风险的情况进行测度研究。
二、研究设计（一）流动性风险测度指标结合数据的可得性，本文选取存贷比（Dlr）、流动性比率（Lr ）、流动性覆盖率（Lc ）、非利息收入占比（Nii）、同业负债占计息负债比（Ibr ）等指标来测度我国商业银行流动性风险，见表1所列。
存贷比和同业负债占计息负债比是衡量商业银行流动性的负向指标，本文所指的这两项指标是已经对传统指标取倒数处理后的变量，因此5个指标均为衡量商业银行流动性的正向指标。
（二）方法及模型选择本文采用主成分分析法进行流动性风险测度。
作者简介： 彭瑛琪（1985-），女，江西吉安人，统计学博士，供职于江西银行，研究方向：金融统计。
收稿日期： 2021-01-13变量名称符号指标解释存贷比Dlr 存款余额/贷款余额流动性比率Lr 流动性资产余额/流动性负债余额流动性覆盖率Lc 合格优质流动性资产/未来30天现金净流出量非利息收入占比Nii非利息收入/营业净收入同业负债占计息负债比Ibr计息负债/同业负债表1 商业银行流动性风险测度指标及释义栏目编辑：梁春丽E-mail:********************主成分分析法是将多个具有一定相关性的指标x1，x2，…，x p，重新组合成一组数量较少且互不相关的综合指标z1，z2，…，z m（m≤p），对原有指标进行替代，提取对这些综合指标中能够最大程度反映原变量指标所代表的信息。
中国股市波动性和风险——基于股指收益率序列变点的分析的开题报告
中国股市波动性和风险——基于股指收益率序列变点的分析的开题报告一、选题背景股票市场是金融市场的重要组成部分之一，也是企业融资和投资者理财的重要途径之一。
股票市场的波动性和风险是投资者关注的重要问题，特别是在当前全球经济不稳定的环境下，股票市场风险管理变得更加重要。
因此，研究中国股市波动性和风险对于投资者、学者和政策制定者来说都非常重要。
二、研究目的本研究旨在通过对中国股市股指收益率序列的变点分析，研究中国股市的波动性和风险，从而为投资者和政策制定者提供参考。
三、研究内容和方法研究内容：通过对中国股市股指收益率序列的变点分析，研究中国股市的波动性和风险，探讨中国股市波动性和风险的演变规律。
研究方法：利用R语言对中国股市股指收益率序列进行分析，采用断点回归模型和ARCH模型，分析股指收益率序列中的变点和波动性，并研究影响股市波动性和风险的主要因素。
四、研究意义本研究对于投资者、学者和政策制定者都有一定的意义。
对于投资者来说，可以通过研究中国股市的波动性和风险，制定科学的投资策略；对于学者来说，可以深入了解中国股市的特点和演变规律，拓展研究视角；对于政策制定者来说，可以根据研究结果制定有针对性的股市政策，促进股市的稳定和发展。
五、预期结果预计本研究可以得出以下结果：1. 确定中国股市股指收益率序列中的断点，研究不同时间段的股市波动性和风险。
2. 利用ARCH模型研究中国股市的波动性特征，探讨影响股市波动性的主要因素。
3. 通过对股指收益率序列中的断点进行分析，探讨中国股市的演变规律和趋势。
六、论文结构本研究将分为以下几个部分：1. 绪论：介绍中国股市波动性和风险的研究背景，阐述研究目的和意义，简述研究内容和方法，提出预计结果。
2. 文献综述：梳理国内外关于股市波动性和风险的文献，总结已有研究的成果和不足。
3. 研究方法：介绍本研究所采用的数据来源和研究方法，包括断点回归模型和ARCH模型。
4. 实证分析：利用R语言对中国股市股指收益率序列进行分析，通过断点回归模型和ARCH模型研究中国股市的波动性和风险，探讨影响股市波动性的主要因素。
中国股票市场流动性价值研究——双重上市A、B股经验证据
对 于 中 国的上市 公 司而言 ， 同样 也存 在股 票 双重 上市 问题 。但 是 ， 通 常情 况 下 ， 国上 市公 司境 外 在 中 上 市交 易 的股票 （ Ｈ 股 ） 如 或境 内上 市交 易 的外 资股 （ Ｂ股 ） 即 价格 却 远低 于境 内上 市 的 内资股 （ 股 ） Ａ 价 格， 这与 境外 市场 的情 况相 反 ， 出现 内 、 资股 价格 “ 挂 ” 象 ， 外 倒 现 即便 Ｂ股 市场 在 ２０ 年 ６月正 式对 境 内 ０１
所 要求 的预期 收益率 较低 ， 资者愿 意 以较高 价格 购买 高流 动性债 券 （ ｍｉｕ ｎ ｎ ｅ ｏ ，９ １ Ｂ ｕ 投 Ａ ｈ ｄａ ｄＭｅｄｈａｄＷｈｔａ １９ ； ａ ｒ，９４ ， 而说 明 流动性 自身 具 有价 值 。在 股 票市 场 中 ， 样存 在 因 流 ｏ ｋ ｎ ｉｌｗ，９ ３ Ｋ ｍａａ１９ ）从 ｅ 同
动｜ 而产生的溢价现象 ， 陛 根据现代公司财务理论 ， 股票 的价格水平 由其 内在价值 （ｎ ｉ ｉ Ｖ ｌ ， 决 Ｉｔｎ ｃ ａ ｅＩ ｒ ｓ ｕ Ｖ）
定 ， 票在公 开 市场 中 的交易价 格是 其 内在价值 的实 现 。同 时 ， 据现 代 证券 投 资 理论 ， 同流动 性 的股 股 根 不
影响。
关 键 词 流动性 价值
流动性 综合 测度
双 重上 市
ＪＬ分类 ． １ ， ２ 中图分类号 ：８０ ９ 文献标识码 ： 文章编号 ： ０ － ４ （０８ ０ ２ ０ ４０５ Ｅ Ｇ ０ Ｇ１ Ｆ ３ ．ｌ Ａ １ ０６ ９ ２０ ） １－ ６ －１ ０ ２ ０
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证券的流动性是指证券的变现能力。
从证券流动性的概念来看，其本质是指在现在价位不变的情况下或在价位波动较小的情况下，能够卖出证券的数量或金额，如果能够卖出的数量或金融较大则该证券的流动性较好。
从另外一个角度来看，流动性还指在现在价位不变或在价位波动较小的情况下，能够买入证券的数量或金额，这也是证券市场比较普遍存在的流动性问题。
个人投资者对流动性的要求较低，而机构投资者则异常关注流动性的风险问题。
如封闭式基金分红、开放式基金面临巨额赎回时都会遇到资产变现的问题，尤其是后者。
中国股票市场波动性较大，在市场上涨时，基金管理者希望提高仓位来获取股市上扬带来的收益；但市场下跌时经常出现交易量急剧减少的情况，如果这时出现较大数额的基金赎回申请，基金需要进行仓位调整，这就涉及到资产的变现问题，基金面临的流动性风险将最终影响单位资产净值。
近期开放式基金扩容速度不断加快，前期市场讨论的封闭式基金转开放的问题也已经浮出水面，基金银丰契约中规定1年后由封闭转开放，届时封闭转开放将会成为市场趋势，这也对目前封闭式基金投资运作中的仓位控制提出了更高的要求。
相应的流动性风险研究、测度就成为各基金管理公司进行风险管理的首要问题。
另外，固定受益证券如国债、企业债相对于股票而言，市场的流动性较低，因此基金在买卖国债、企业债时，较难获得合理的价格或者要付出更高的费用。
本文就是针对这种需求，利用金融工程的有关理论来对基金所面临的流动性风险进行研究的。
文献综述由于交易机制的不同导致流动性的成因也存在差异。
在报价驱动市场（做市商）中，做市商负责提供买卖双边报价，投资者的买卖委托传送至做市商并与之交易，因此做市商有责任维持价格稳定性和市场流动性。
与之相反，在委托驱动市场（竞价交易）中，投资者的买卖指令直接通过交易系统进行配对交易，买卖委托的流量是推动价格形成和流动性的根本动力。
早期欧美证券市场均以做市商制度为主，因此迄今为止的几乎所有流动性研究都是围绕做市商制度展开的。
其中又分为两个理论分支：以证券市场微观结构理论为核心的理论认为，市场微观结构的主要功能是价格发现，而价格是影响流动性问题的实质所在。
kraus和stoll(1972)研究了纽约交易所市场上大宗交易对流动性的冲击；garmam(1976)研究了随机库存模型的价格影响；garbade和silber(1979)研究了市场出清价格与流动性的关系；glosten和milgrom(1985)将信息经济学引入流动性研究，主要考虑了信息成本对流动性的影响。
另一个分支的研究主要集中在交易量、价格与流动性的关系上；hasbrouck和seppi(2001)通过流动性指标分析得到指令流对收益的影响。
目前关于竞价交易市场中流动性研究的文献极为有限，niemeyer(1993)、hamao(1995)、biais(1995)、hedvall(1997)、ahn(2000)等学者研究了竞价交易下买卖价差和流动性的关系问题。
国内关于流动性的研究文献更少，蒋涛(2001)在总结国外研究的基础上提出了中国股票市场流动性的经验模型，其核心思想是交易量与价格序列是相互影响的，交易量（主要是交易量增量）是通过收益率的波动来影响价格的，因此两者共同决定了股票的流动性。
经验模型首先针对股价收益率序列构造自回归模型，将模型中的残差定义为收益率的波动指标，事实上该残差通常具有异方差性；下一步是针对残差绝对值建模，并将交易量增量引入模型中，其中交易量增量的回归系数即为衡量该股票流动性好坏的指标，该指标越小，表明交易量引发价格的变动小，流动性就越好。
事实上，经验模型主要是建立两部线性回归方程，就每次回归结果来看，由于自变量选择问题，回归模型虽然满足了线性的假设条件，但是模型的拟合优度非常低，即建立模型时遗漏了许多重要的解释变量，因此模型中交易量增量的系数很难准确反映交易量变化导致收益率波动的程度。
上述文献研究的最终结果均是将目标定位在衡量证券流动性好与坏的比较过程中，并未针对具体证券在特定的买卖指令下由于流动性风险存在可能导致的损失情况。
本文试图将var思想引入中国股市的流动性风险研究中来，在分析各证券流动性强弱的同时给出一定置信度下完成特定的交易指令可能担负的潜在流动性风险值，以便机构投资者清楚在特定交易环境与目标下所面临的流动性风险值。
另外，在一个投资组合中，由于某只证券的大幅波动可能导致其他证券价格也随之波动，这样在完成特定减持任务时可能存在证券间的互动，这样会加剧流动性风险，即投资组合流动性风险的研究也非上述研究所涵盖的。
流动性风险指标定义与测度一、流动性风险指标设计衡量流动性的指标主要是买卖报价差与成交量，价差越小表示立即执行交易的成本越低，市场流动性就越好，针对买卖价差的研究推动了微观结构理论的发展。
另外，成交量也是一个重要指标，其可以反映大额交易是否可以立即完成及其对价格产生的影响，在价差较小的情况下成交量越大流动性越好。
这样我们就可以定义流动性风险测度指标l[,t]=[(p[,max]-p[,min])/p[,min]]/v，其中，p[,max]代表日最高价格，p[,min]代表日最低价格，v为当日成交金额。
该指标的分子为股价的日波动率，可理解为日价差；这样l[,t]即可理解为一个交易日内单位成交金额所导致的价格变动率。
该指标用于计算证券的变现损失率：证券（个股或组合）在一日内变现v[,0]的损失金额为lv[,0]。
由于流动性风险指标l[,t]已经包括了价差与成交量两个时间序列，因此我们的核心工作就在于拟合该指标的统计分布问题，在确定了l[,t]的分布后即可计算出在特定置信水平下l[,t]的取值，进而求出证券的流动性风险值。
二、流动性风险值定义参照var的定义来定义证券的流动性风险值(l-var)：市场正常波动下，抛售一定数量的证券或证券组合所导致的最大可能损失。
其更为确切的含义是，在一定概率水平（置信度）下，在未来特定时期内抛售一定数量的证券或证券组合所导致的最大可能损失（可以是绝对值，也可以是相对值）。
例如，某投资者在未来24小时内、置信度为95%、证券市场正常波动的情况下，抛售一定数量证券的流动性风险值为800万元。
其含义是，该投资者在24小时之内抛售特定数量的证券时，因证券的流动性而导致的资产最大损失超过800万元的概率为5%。
5%的机率反映了投资者的风险厌恶程度，可根据不同的投资者对风险的偏好程度和承受能力来确定。
用公式表示为： prob(δa＜l-var)=α其中，prob：资产价值损失小于可能损失上限的概率；δa：某一金融资产(asset)在一定持有期δt的流动性损失；l-var：置信水平α下的流动性风险值——可能的损失上限；α：给定的概率——置信水平。
利用l-var值可以明确给出在一定置信水平下、特定的时间内，由于特定的减持任务而导致的流动性成本。
由于该结果更加直观、量化，因而比较适宜与投资者沟通基金的风险状况。
三、流动性风险值计算通过上面的定义我们知道，对某一证券或证券组合的流动性风险进行测度时，先要拟合时间序列l[,t]的分布问题。
从结构来看l[,t]为一个复合指标，即日最高最低振幅与成交金额之商。
为处理上简便，考虑对l[,t]取自然对数，这样可将两个指标的除法转换为减法。
重新定义l[*]t=1n(l[,t])=l[,n][(p[,max]-p[,min])/p[,min]]-1n(v)，这样对l[,t]的分布拟合就转化为对指标l[*]的分布拟合了，然后依据其统计分布来计算各证券在一定置信水平下的流动性风险值(l-var)。
已知t时刻l[*,t]的分布以及分布参数，根据l[,t]与l[*,t]的函数关系可推导出l-var。
具体推导过程如下： p(δl[*]＜l[*]-var)=95% 在l[*]正态情况下可知p(l[*]＞μ-1.65σ)=95% 由l[*]与l之间的一一映射关系可知：p(in(l)＞μ-1.65σ)=95% p(l＞e[μ-1.65σ])=95% 则相对于均值的l-var可定义为：l-var=e(l)-l[,α]，其中e(l)为l的均值，l[,α]为置信度为α下的最低值。
当α=95%时l[,α]=e[μ-1.65σ]；e(l)=e[μ+1/2σ2]（具体推导过程略）。
∴l-var=e[μ+1/2σ2]-e[μ-1.65σ]。
四、流动性风险值含义假设置信度为95%情况下，指数化投资组合每亿元的流动性风险值为1.019%。
该指标解释为：当抛售价值为1亿元市值的一揽子指数投资组合时，由于流动性风险造成的经济损失超过0.01061%（或10612.47元）的概率仅为5%。
这里测度出的流动性风险值是每减持1亿元市值所导致的损失，将每亿元的流动性风险绝对值定义为一个风险值基数。
当减持金额为n亿元时，其所导致的风险价值损失幅度会相应增加n倍（0.010612%×n），这时抛售市值为n亿元指数组合的流动性风险绝对值为：0.010612%×n×n×100000000元。
即此时的流动性风险值（绝对值）为基数的n[2]倍。
一旦流动性风险损失额度超过了要变现资产的10%时，则说明在目前实行涨跌停板限制的情况下无法在当日实现变现目标。
流动性风险值的计算一、样本选取与计算过程从“分析家系统”提取2002年1月4日至2002年8月13日共143个交易日上证综合指数、深证成份指数以及沪深两市代码分别为000001～000056、600600～600649区间的95只股票的每日开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量、成交金额。
关于流动性指标的具体计算过程如下： 1.填补缺失数据。
对于因故停牌的股票我们采用sas系统缺省的方法进行缺失数据填补，即将上一个交易日的数据默认为当日的数据。
2.分别计算各证券的1n[(p[,max]-p[,min])/p[,min]]-1n(v)，并对该指标序列进行描述性统计。
3.在上述指标正态性检验不成立的条件下，检验该时间序列的自相关性和异方差性。
4.在自相关性与异方差性存在的情况下，借鉴j.p morgan的riskmetrics模型来处理时间序列的异方差性，此时对处理后的时间序列进行正态性检验。
5.如果此时正态性成立，则可以计算其在某一置信水平下的var，如果正态性不成立则考虑其他分布的拟合与检验的问题。
6.针对投资组合流动性风险的计算，由于各证券之间的波动存在相互影响效应，这样就需要引进一个协方差来处理组合流动性风险问题。