基于D藤Copula方法的流動性風(fēng)險研究.pdf

1、流動性，最通俗易懂的解釋為資產(chǎn)迅速變現(xiàn)的能力。在證券市場上，流動性風(fēng)險指市場交易者在市場缺乏流動性時，交易成本上升而遭受經(jīng)濟(jì)損失的不確定性。近年來金融市場波動不斷加大，尤其是2008年美國次貸危機(jī)引發(fā)全球金融海嘯，流動性風(fēng)險是導(dǎo)致此次危機(jī)演變?yōu)槿蚪鹑谖C(jī)的重要因素。投資者為獲取流動性轉(zhuǎn)而投資其他市場的行為轉(zhuǎn)移了流動性壓力，市場恐慌中流動性風(fēng)險在不同市場和金融體系間蔓延。2015年6月中旬至7月初，中國股市在連續(xù)三周的重挫中跌幅高達(dá)30

2、％，蒸發(fā)20萬億人民幣。股災(zāi)引發(fā)恐慌導(dǎo)致場內(nèi)流動性枯竭，快速沖擊其他金融市場，監(jiān)管機(jī)構(gòu)出手救市才及時化解這場流動性危機(jī)。這些慘痛經(jīng)歷證實(shí)流動性風(fēng)險是金融市場的主要風(fēng)險之一，忽略流動性風(fēng)險或缺乏對流動性風(fēng)險的有效管理會使金融市場和金融機(jī)構(gòu)遭受巨大損失。
　　如何準(zhǔn)確度量流動性風(fēng)險并進(jìn)行有效管理是金融界一直積極探索的方向。經(jīng)流動性風(fēng)險調(diào)整的VaR(Liquidity adjusted VaR，La-VaR)是一種包含市場風(fēng)險和流動性風(fēng)

3、險的集成風(fēng)險測度方法，按流動性指標(biāo)可分為價差、持有時限和交易量三類。然而一般的La-VaR忽略了市場風(fēng)險因子和流動性風(fēng)險因子間的相依關(guān)系。Copula理論的出現(xiàn)為上述問題提供了良好的解決方案，其中藤Copula(Vine Copula)方法因能靈活地反映變量間各異的相關(guān)結(jié)構(gòu)尤其是尾部相依性，得到理論界和實(shí)務(wù)界的大力推廣。葉五一等(2015)將藤Copula運(yùn)用于交易量持續(xù)期的自相依結(jié)構(gòu)估計，得到良好的預(yù)測結(jié)果。高江(2013)選用具有尾

4、部分布特征的Pair-Copula模塊構(gòu)建藤Copula模型預(yù)測投資組合VaR。杜子平和張雪峰(2014)基于混合藤測度外匯資產(chǎn)組合VaR，模型效果穩(wěn)健。但基于藤Copula的La-VaR研究領(lǐng)域國內(nèi)尚未有人展開實(shí)證研究。
　　總結(jié)目前La-VaR研究的缺陷在于，對市場風(fēng)險因子和流動性風(fēng)險因子間的相依關(guān)系刻畫不足。對投資組合La-VaR而言，各資產(chǎn)收益之間的相關(guān)關(guān)系測度也較為簡略。眾所周知市場風(fēng)險和流動性風(fēng)險都具有厚尾特征，準(zhǔn)確把

5、握兩兩風(fēng)險因子間的尾部相依關(guān)系將有利于提高La-VaR的預(yù)測準(zhǔn)確性。因此，選用哪種流動性指標(biāo)更為合適，如何選用可內(nèi)嵌藤Copula方法的流動性風(fēng)險模型，同時怎樣設(shè)計一個具備現(xiàn)實(shí)意義和可操作性的藤Copula框架是本文需要解決的主要問題。
　　本文借鑒國內(nèi)外成熟的理論成果和實(shí)證經(jīng)驗(yàn)，擬從研究前沿中選取一個流動性風(fēng)險計量模型，要求符合以下三個條件:(1)不能直接套用國外做市商報價市場機(jī)制下的模型，需適用于我國指令驅(qū)動型市場機(jī)制;(2)

6、不僅能測度單一資產(chǎn)，更能有效測度資產(chǎn)組合的經(jīng)流動性調(diào)整的集成風(fēng)險;(3)具備運(yùn)用藤Copula方法的模型結(jié)構(gòu)。隨后，根據(jù)選定的流動性風(fēng)險框架選取風(fēng)險因子和Copula連接風(fēng)險因子的方式?？紤]到高頻數(shù)據(jù)能夠捕捉更多市場波動信息，本文采用股票的高頻分筆數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，計算基于藤Copula的La-VaR值，最后驗(yàn)證模型效果。
　　基于上述思路，本文采用理論與實(shí)證結(jié)合的研究方式。在理論研究設(shè)計上，通過相關(guān)文獻(xiàn)的系統(tǒng)性梳理和分析選擇相對

7、價差和絕對價差作為流動性對比指標(biāo)，選取一個改進(jìn)的BDSS模型作為本文的流動性風(fēng)險測度理論框架。同時分析高頻買賣價差和收益率的風(fēng)險特征為其選定最優(yōu)擬合模型，并根據(jù)風(fēng)險因子間的關(guān)系架構(gòu)選擇藤Copula和二元Copula進(jìn)行相依關(guān)系測度。在實(shí)證方面，本文充分運(yùn)用時間序列方法和計量模型進(jìn)行分析建模。通過構(gòu)建t-GARCH模型捕捉金融市場中收益率和相對價差序列的尖峰厚尾、異方差性的風(fēng)險特性，并運(yùn)用自回歸條件雙泊松模型對離散的絕對價差序列進(jìn)行建模

8、。本文還運(yùn)用對比分析法，通過對比相對價差和絕對價差指標(biāo)下的La-VaR預(yù)測效果，判斷我國證券市場環(huán)境下高頻絕對價差作為流動性風(fēng)險因子的合理性。再將La-VaR與傳統(tǒng)VaR進(jìn)行對比，探究我國股市流動性風(fēng)險特征。
　　全文總共為六章。第一章為緒論，主要引出本文的研究背景，基于理論和現(xiàn)實(shí)背景提煉出本文研究的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義。同時就本文研究的主要內(nèi)容、所用方法以及創(chuàng)新點(diǎn)逐一進(jìn)行闡述。第二章為文獻(xiàn)綜述，劃分為四個板塊。首先為流動性的概述，

9、其次為流動性風(fēng)險測度模型的梳理，再次為藤 Copula領(lǐng)域的研究成果，最后針對已有文獻(xiàn)進(jìn)行簡要評述。第三章為研究設(shè)計，本文根據(jù)國內(nèi)外學(xué)者對流動性領(lǐng)域的理論研究，選取一個符合本文研究目的的再修正BDSS模型，在該框架下對市場風(fēng)險因子收益率和流動性風(fēng)險因子買賣價差（包括絕對價差指標(biāo)和相對價差指標(biāo)）進(jìn)行分析并構(gòu)造擬合模型。隨后對藤Copula模型和參數(shù)估計方法展開研究，并設(shè)定本文Copula測度結(jié)構(gòu)。最后就本文的數(shù)據(jù)選取進(jìn)行說明。本文選取20

10、15年11月21個交易日內(nèi)我國上證A股市場三只股票的五分鐘高頻分筆數(shù)據(jù)。
　　第四章為實(shí)證研究。分別對收益率、相對價差和絕對價差序列進(jìn)行模型擬合和參數(shù)估計。接著測算收益率之間的D藤Copula系數(shù)、相對價差與收益率間的Copula系數(shù)、絕對價差與收益率間的Copula系數(shù)，隨后通過蒙特卡洛模擬法計算風(fēng)險因子仿真序列，進(jìn)而求得La-VaR值。通過與歷史模擬法下的VaR值進(jìn)行對比，判斷市場中流動性風(fēng)險是否存在。再通過Kupiec失敗率

11、檢驗(yàn)驗(yàn)證模型有效性，判斷價差指標(biāo)優(yōu)劣并總結(jié)原因。第五章為結(jié)論，總結(jié)實(shí)證結(jié)果并根據(jù)我國證券市場現(xiàn)狀提出相關(guān)建議，最后對文章的不足之處和研究展望進(jìn)行論述。
　　實(shí)證結(jié)果表明，來自不同行業(yè)的股票的收益率具有一定程度的對稱尾部相依性，而各只股票的收益率和買賣價差間也存在一定的尾部相依關(guān)系。在投資組合風(fēng)險測度中這些風(fēng)險因子間復(fù)雜各異的相依結(jié)構(gòu)不容忽視，而豐富的Pair Copula函數(shù)族為準(zhǔn)確捕捉資產(chǎn)組合內(nèi)部相關(guān)關(guān)系的差異性提供了有利條件。

12、基于D藤Copula方法的相對價差La-VaR大于歷史模擬法的VaR值，以此算得流動性風(fēng)險占集成風(fēng)險的5％-10％，說明我國市場流動性風(fēng)險顯著存在。La-VaR通過了Kupiec失敗率檢驗(yàn)，說明相對價差指標(biāo)是有效的流動性風(fēng)險因子，在一定程度上能捕捉到我國股票市場的流動性。而絕對價差指標(biāo)的La-VaR'預(yù)測效果不佳，原因可能在于絕對價差的高頻數(shù)據(jù)噪音較大，難以準(zhǔn)確捕捉下一刻絕對價差的信息。ACDP模型作為條件自回歸模型，其時變均值可有效預(yù)

13、測未來趨勢，但對大額價差沖擊的捕捉不夠，而流動性風(fēng)險恰好來自這樣的沖擊。因此，對絕對價差指標(biāo)的建模和數(shù)據(jù)頻率選取還有待改進(jìn)。
　　本文的創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下三點(diǎn)。第一點(diǎn)，大多數(shù)股市流動性指標(biāo)測度為日度數(shù)據(jù)，而本文選用五分鐘高頻數(shù)據(jù)作為研究對象，能夠更有效地把握股市的流動性和信息不對稱程度。第二點(diǎn)，本文在一個改進(jìn)的買賣價差流動性風(fēng)險模型基礎(chǔ)上引入一個新的流動性因子——絕對價差指標(biāo)，并運(yùn)用國外成熟的時間序列計數(shù)模型對其進(jìn)行建模，再與原

14、模型的相對價差指標(biāo)對比，通過La-VaR結(jié)果判斷絕對價差指標(biāo)在國內(nèi)市場的適應(yīng)性。這是前人所沒有的嘗試，是對我國證券市場流動性風(fēng)險測度的一次探究。第三點(diǎn)，國內(nèi)少有人將藤Copula方法投入到綜合風(fēng)險管理中。因此本文的創(chuàng)新在于，對多元收益相依關(guān)系和價差-收益相依關(guān)系分別選擇藤Copula函數(shù)和二元Copula函數(shù)進(jìn)行刻畫，使得Copula理論更好地服務(wù)于La-VaR模型，為市場投資組合交易者提供了一種可借鑒的風(fēng)險測度工具。
　　本文的

15、不足之處在于，首先，基于買賣價差的La-Va模型仍然存在其局限性，僅僅考慮了流動性的寬度和外生流動性風(fēng)險。因此本文的方法和結(jié)論還不足以為金融投資機(jī)構(gòu)采納，他們進(jìn)行的大額交易往往伴隨不可忽視的內(nèi)生流動性風(fēng)險。其次，本文對收益率與價差選用一一對應(yīng)的二元Copula函數(shù)進(jìn)行相依關(guān)系測度，相對獨(dú)立于藤Copula框架。事實(shí)上，這種方法沒有充分發(fā)揮藤Copula結(jié)構(gòu)對高維變量進(jìn)行相依關(guān)系測度的優(yōu)勢。
　　本文未來的研究方向有以下兩方面:首要