魏鹏乘

(罗切斯特大学 西蒙商学院， 纽约 罗切斯特 14627)

一、引言

在股票市场中，如何度量系统性风险并规避非系统性风险的风险管理问题一直是学者的研究重点。作为现代主流的风险度量模型和新兴的风险管理方法,VaR模型通过指出一定置信水平下的最大损失,能够用最简单的语言描述风险，其描述市场风险简洁明了,适用范围广泛,在理论界与实务界都备受关注。李静从内控机制与分析方法角度指出了证券投资基金在风险管理方面存在的问题，并由VaR模型在优化投资组合、风险绩效评估、风险限额配置以及基金信息披露等方面的应用论述了推行VaR模型的必要性[1]。GARCH模型具有很好地描述金融时间序列的异方差性特征,GARCH-VaR更适用于金融市场中的风险价值度量与分析。任继勤等基于GARCH-VaR方法分析了主板与创业板市场的风险，并运用曼-惠特尼U检验方法进行比较，发现创业板市场的风险显著大于主板；提出了规范信息披露、减少人为政策干预、完善“入市”和“退市”机制是防范金融市场风险的重点[2]。伏明月依据上证指数、深证成指、创业板指三个股票市场指数所反应的股票市场情况，建立股市收益率的AR-GARCH模型，发现上证指数、深证成指与创业板指三者指数显著相关且VaR走势相近，总体而言创业板市场的风险性更大[3]。王儒奇利用GARCH-VaR模型研究中美贸易摩擦与我国股市波动，发现中美贸易摩擦增加了我国股市走势的不确定性，其中上证综合指数和八个板块的样本数据均呈现显著的非对称杠杆效应，且利空消息所带来的冲击更加显著[4]。……