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中小板证券市场VaR估计精度实证研究

2012-09-13花俊洲

当代经济 2012年1期
关键词:方法模型

○花俊洲

(上海金融学院 上海 201209)

一、引言

证券市场是高风险市场,是商品经济、信用经济高度发展的产物,是市场经济中的一种高级组织形态。这是因为证券价格具有很大的波动性、不确定性,并且是由证券的本质及证券市场运作的复杂性所决定的。因此,对证券市场风险的合理度量显得尤为重要。VaR(Value-at-Risk)作为风险度量方法,目前已成为金融机构、非金融企业和金融监管部门测量和监控市场风险的主流工具。但在实际运用中,由于数据抽样、假设条件、建模过程等影响,无论采用哪一种VaR方法都会产生一定的偏差。对于证券市场而言,若VaR方法低估了实际的风险水平,则可能为投资者带来巨大的损失;若VaR方法过于保守,高估了实际的风险水平,可能会使得投资者丧失投资机会,损失部分资金的机会成本。可见,对于VaR方法,无论低估还是高估证券市场风险,都不利于投资者或监管机构进行风险管理。

在运用VaR进行风险管理时,应注意所运用VaR模型的假设与限制,也即注意模型本身的风险。Beder(1995)针对参数方法,如RiskMetrics和加权移动平均法、历史模拟法、蒙特卡罗模拟法等进行研究比较,结果表明:虽然无法确定VaR的最佳估计法,但是实证研究中显示了这三类VaR估计所面临的限制与问题。Jamshidian(1997)则认为证券报酬的非正态分布、政府经济政策的改变、市场发生的突发事件、资产流动性、与潜在的信用风险等,均会造成风险值低估。Panayiotis et al(2011)对基于尖峰厚尾收益分布的APARCH模型进行了估计,分析发现APARCH模型提高了多头和空头头寸的每日VaR预报精度,另外也评估了拟然率计算的各个模型的表现。……

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