卢金荣

闽南师范大学商学院，福建 漳州 363000

引 言

金融是现代经济的核心，金融市场占据着整个市场经济体系的关键地位，而金融危机的多米诺骨牌效应及金融本身存在的高风险性，使金融体系的安全、高效、稳健运行对经济全局的平稳与发展具有举足轻重的作用。股票市场是金融投资的重要组成部分，股市风险的波动直接影响金融体系的稳定与发展[1-4]。

风险价值（Value at Risk）模型（以下简称为VaR）是金融风险评估的重要工具[5-9]，已成为许多金融机构和银行衡量市场风险的一种标准方法。虽然VaR模型能够在一定程度上反映市场的风险，但是VaR的计算方法还是存在一定缺陷，比如：它不能有效地度量尾部事件发生时可能遭受的平均损失的程度。条件风险价值（Conditional Value at Risk）模型（以下简称为CVaR）被大量研究人员认为是一种相比VaR更为有效的风险度量技术[10-13]，有效地解决了尾部风险的度量问题，适应性更强。二者比较，VaR概念简单、计算方便，能够迅速反映一个收益序列在一定时间内面临的市场风险，而CVaR的判断相对而言比较保守。

当前，国内外对于VaR和CVaR模型的研究，主要集中在如何对VaR模型进行改进与修正，以及如何在商业银行和金融行业进行风险度量，但是极少将这两个模型应用于股市领域的风险度量。笔者选取了沪深300指数的收盘价数据，创新性地以股市风险度量的视角对VaR模型和CVaR模型进行深入的实证分析，比对两种模型用于股票市场风险度量的特点，这对股市风险新型度量方法的研究具有较强的理论以及实践意义。……