基于扭曲風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度的上證指數(shù)收益率分析.pdf

1、隨著經(jīng)濟(jì)全球化程度的不斷深入，影響重大的金融危機(jī)事件頻繁發(fā)生，人們所面臨的風(fēng)險(xiǎn)也愈來(lái)愈復(fù)雜，于是，研究我國(guó)股價(jià)指數(shù)的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題也就有著重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。上證指數(shù)的變化反映著我國(guó)整個(gè)股票市場(chǎng)行情的變化，對(duì)這一指數(shù)進(jìn)行分析研究，有利于深入了解股票市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)，最直接的做法就是對(duì)其收益率進(jìn)行研究并有效地度量風(fēng)險(xiǎn)。
　　本文在歸納總結(jié)國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，從擬合收益率分布和引入新的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度方法兩方面入手，運(yùn)用扭曲風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度方法來(lái)度量上

2、證指數(shù)收益率的風(fēng)險(xiǎn)，并和VaR、CVaR模型下的風(fēng)險(xiǎn)值進(jìn)行了對(duì)比分析。該方法一方面通過(guò)扭曲函數(shù)對(duì)收益率分布進(jìn)行變換修正，從而更好的刻畫(huà)尾部風(fēng)險(xiǎn)；另一方面，為了更好的反映收益率的分布情況，以使得到的風(fēng)險(xiǎn)度量值更加準(zhǔn)確，本文在對(duì)收益率分布進(jìn)行估計(jì)時(shí)運(yùn)用了參數(shù)方法和非參數(shù)方法。最后對(duì)五種風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度方法進(jìn)行了回測(cè)性檢驗(yàn)，并利用曲線擬合求出實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)的大致范圍。根據(jù)實(shí)證結(jié)果，分析得出以下結(jié)論：
　?。?）基于扭曲風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度模型，非參數(shù)核密度估計(jì)的

3、預(yù)測(cè)效果要優(yōu)于參數(shù)最小二乘估計(jì)、非參數(shù)95％VaR、參數(shù)95%VaR和CVaR，是度量上證指數(shù)實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)水平的理想模型；
　?。?）參數(shù)最小二乘估計(jì)下的扭曲風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度受股市波動(dòng)影響較大，表現(xiàn)為值略高估實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)，但是它能通過(guò)參數(shù)的大小反映投資者態(tài)度的特點(diǎn)也很有現(xiàn)實(shí)意義，對(duì)謹(jǐn)慎的投資者是一個(gè)不錯(cuò)的選擇；
　?。?）在正態(tài)分布假定、置信水平95%的前提下，CVaR的預(yù)測(cè)效果僅次于非參數(shù)核密度估計(jì)下的扭曲風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度，說(shuō)明在衡量超過(guò) VaR

4、估計(jì)值的實(shí)際損失時(shí)是比較準(zhǔn)確的，很大程度上彌補(bǔ)了VaR模型的不足；
　?。?）在VaR和扭曲風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度模型下，非參數(shù)估計(jì)方法均優(yōu)于參數(shù)估計(jì)方法，能提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。
　　通過(guò)本文的研究分析，驗(yàn)證了扭曲風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度模型度量我國(guó)股市風(fēng)險(xiǎn)的可行性，為風(fēng)險(xiǎn)管理者提供了一種新的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度方法，在一定程度上彌補(bǔ)了傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度方法的不足，對(duì)研究股市風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題具有一定的現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。在實(shí)際應(yīng)用中，人們可以根據(jù)不同的情況來(lái)選擇適合自己的風(fēng)險(xiǎn)度量模型，進(jìn)