罗 葵,陈关武,胡亦钧

(1.深圳职业技术学院工业中心,广东深圳 518055)

(2.武汉大学数学与统计学院,湖北武汉 430072)

1 引言

在当前金融不断创新和环境的快速发展中,金融市场风险已成为现代金融机构监督管理的重点和难点.在银行、证券、保险等各个领域都存在极端风险,即极端事件发生时会遭受很大损失的情况.同时,在股市中,投资者对金融资产价格未来走势的判断以及风险偏好的态度等行为也越来越影响着股票市场.因此,如何构建可以有效反映含有投资者风险偏好的风险模型将是非常值得研究的.

当前国内学者对金融风险度量的研究主要有两大方向:一是研究金融资产收益率时间序列的分布问题.如柳会珍、顾岚[1]用上证综合指数极端日收益率进行实证研究,表明广义Pareto模型能很好地处理日收益率数据,大盘指数日收益率序列具有弱相关性,并且发现涨跌停板的实行,收益率尾部较薄,可以有效降低投资者的收益损失风险;二是研究金融市场风险的有效度量方法.如周开国、缪柏其[2]对香港恒生指数从1985年1月1日到1999年12月31日的对数回报数据进行进行了极值VaR(Value at Risk)的研究,发现在具有重尾分布的市场,用极值方法计算市场风险价值的准确性要明显优于方差-协方差方法.通常,金融资产收益率分布都有尖峰、厚尾的特点,而现有广泛应用的正态分布,与实际金融资产收益率分布存在着较为明显的差距.极值理论中的POT模型仅考虑……