我国股价指数风险价值实证分析，本文主要内容关键词为：实证论文,股价论文,指数论文,风险论文,价值论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
我国加入WTO之后，开设金融衍生品市场已提到议事日程。在众多的金融衍生品中，股指期货可能是最先推出的品种。对股指期货如何进行风险管理，已经成为业界极为关注的课题。在股指期货正式推出之前，要研究高风险的指数期货就必须对其原生资产——我国证券市场股价指数的风险进行研究。风险价值（Value at Risk即VaR）方法作为目前发达证券市场上测量及管理市场风险的主流方法，一直是我国学术界及实务界探讨能否用来管理我国金融风险的一个焦点。本文使用J.P.Morgan推出的用于计算VaR的Risk Metrics风险控制模型对我国证券市场股价指数进行实证研究，结果表明，Risk Metrics模型的VaR值计算方法对我国股价指数的风险度量及管理有一定的效果。
VaR模型简介及参数设定
VaR的定义是：在正常的市场条件和给定的置信度内，投资组合在既定时期内可能遭受的最大价值损失。用公式表示为：Proh(X＜VaR)=α其中Probability），X为某项资产的损失额，VaR为处于风险中的价值即可能的损失上限，a为给定的概率即置信度。
例如，对某项1亿元的组合投资，根据95%的置信度求得VaR为500万元（假设）。则依据上述定义可得：我们有95%的把握判断该项投资组合在下一个交易日内的损失在500万元以内，或者说损失超过500万元的概率只有5%，平均20个交易日才可能出现一次这种情况。
VaR主要借助概率统计工具进行计算，测量VaR值，首先必须确定以下三个系数。
1、持有期限。它是衡量回报波动性和关联性的时间单位，也是取得观察数据的频率。持有期限应该根据组合调整的速度来具体确定。根据股价指数波动的特点，我们选择持有期限为1日。
2、观察期间。它是对给定持有期限的回报的波动性和关联性考察的整体时间长度，是整个数据选取的时间范围。我们采集样本的观察期间为1年。
3、置信水平。置信水平过低，损失超过VaR值的极端事件发生的概率过高，这使得VaR失去意义。置信水平过高，超过VAR值的极端事件发生的概率可以得到降低，但统计样本中反映极端事件的数据也越来越少，这使得对VaR值估计的准确性下降。根据我国证券市场的特点，我们设定置信水平为95%。
VaR模型通常有如下假设：
1、市场有效性假设（有效性定义：有关证券的各种信息均反映在其价格中）；
2、市场的波动是随机的，不存在自相关性。
根据我国一些学者的实证研究，显示目前我国证券市场为弱有效性。另外，政府对市场的干预以及交易商的投机操纵行为也使得我国证券市场的波动具有自相关性，因此证券市场日收益率的波动不能完全满足正态性。在使用VaR模型计算时，只能将其近似为正态处理。事实上完全满足市场强有效性和收益率正态分布假设的市场是不存在的，其只是为利用数学模型计算而设计的一种理论上的假设。
样本采集
我们选取2001年1月2日至2001年12月31日期间共240个交易目的上证综合指数和深证成份指数收盘价作为数据样本。
计算及分析过程
1、在前述假设条件下计算指数日收益率：
Xt=In(pt/pt-1)
此处利用每日的对数收益率来近似实际的收益率(Pt-pt-1)/Pt-1，其中Pt为t日的收盘价格。然后再根据正态分布的特性计算出给定置信度下的日收益率。
2、做日收益率分布直方图进行正态性检验（由于深沪两市场具有高度相关性，此处仅以上证综合指数为例计算）。结果如图1。
从图1可以看出上证综合指数日收益率分布表现出较强的正态特征，众数附近十分集中，尾部细小。
3、有关上证综指与深证成指日收益率的相关统计结果如下：
上证综指 深证成指
均值（μ）
-0.0010262 -0.00154
方差（σ2）
0.0001898 0.0002109
标准差（σ） 0.0137804 0.0145258
4、VaR的计算：
由于正态分布的特点，集中在均值附近左右各1.65σ区间范围内的概率为0.90，用公式表示为；p(μ-1.65σ＜X＜μ+1.65σ)=0.90，再根据正态公布的对称性可知P(X＜μ-1.65σ)=P(X＞μ+1.65o)=0.05；则有P（X＞卜．L65o）=0.95。根据上面的计算结果可知在95%的置信度情况下；
t日VaR值＝(t-1)日的收盘价上证综指在2001年任何一交易日的VaR值。比如1月3日上证综合指数VaR值为：
VaR=2103.47（1月2日收盘价） 1.65
47.83
其现实意义为：根据该模型可以有95%的把握判断上证综指在2001年1月3日的收盘价不会低于2日收盘价－3日的VaR值，即：
2103.47-47.83=2055.64
实际上证综指1月3日的收盘价为2123.9。
返回检验现在来检验该模型的可靠性。根据上证指数的VaR来预测下一个交易目的指数变动下限，
并将该下限值与实际收盘价比较，看预测的结果与我们期望值之间的差别。
图2、图3是上证指数于2001年1月2日至6月29日和7月1日至12月31日的实际走势与利用VaR预期下限的拟合图形。
图4、图5是深证成指于2001年1月2日至6月29日和7月1日至12月31日的实际走势与利用VaR预期下限的拟合图形。
说明：系列1为相应指数实际走势图，系列2为相应指数VaR下限图。
现将样本区间内实际收盘指数低于预测下限的天数与95%置信度情况下的可能出现的期望天数作一统计对比，结果如下：
上证综指
深证成指
2001年上半年 2001年下半年 2001年上半年 2001年下半年
实际情况3 10
4
9
期望情况6
6
6
6
根据以上实证分析结果，得结论如下：
1、两个市场股价指数均在2001年上半年与VaR模型拟合良好，超过VaR预测下限的次数都小于允许值；而下半年在股市暴跌行情中，超过VaR预测下限值的次数都较多的大于期望值，说明VaR模型对股市剧烈震荡时期的风险控制效果稍差，还需结合压力测试、情景分析等其他技术共同控制风险。
2、分析我国证券市场在2001年下半年剧烈震荡的原因，可以发现存在一些非市场因素，如：人民银行严肃查处违规入市资金、证监会出台国有股减持方案等。这些政府的干预措施，本身就是市场的许多不规范做法长期积淀下来导致的。因此，我国证券市场目前还不够规范，可能是VaR模型预测效果较差的一个重要原因。
3、综观两个市场股价指数全年检验结果，240组数据95%置信度应得期望值为12次，而实际为13次（两个市场全年总和数相等），误差率8.3%，属于巴塞尔委员会承认内部VaR模型有效性的允许误差范围之内（小于15%）。因此，VaR风险控制方法在我国证券市场还是具有一定参考价值的。