我国创业板市场的VaR与Es度量及其回测检验

摘要

创业板市场经过近十年的筹划，终于在2009年10月30日正式在深圳证券交易所上市，这是我国资本市场发展的又一里程碑，对于我国经济平稳快速的发展有着重要作用。在上市首日，创业板市场上共有28家企业上市，标志着创业板市场走向正轨。但与主板市场不尽相同，创业板市场主要立足“两高五新”的新兴产业，因企业正处于新设阶段，所以上市规模一般较小，发展相对不成熟，加之上市门槛低，经营不稳健等因素的影响，创业板市场的波动表现较为明显。在上市的第二日，创业板市场便有20只股票处于跌停状态，在随后的交易中，股市一直涨跌不断，其巨大的波动性令人咋舌，波幅明显高于主板市场。因此，对创业板市场的股价波动进行风险测度便显得很有必要。　　无论是理论界还是实务界，对创业板市场的高风险性都达成了共识，如何正确地评估风险对投资者与监管层而言都很重要，关乎投资者自身的利益与整个市场的稳健发展。本文是在研读国内外文献的基础上完成的，通过对风险测度文献的梳理，文章发现在风险测度领域运用较为广泛的当属GARCH族模型与VaR模型，本文在实证研究阶段也采用上述理论模型对创业板市场的风险进行测度。从已有的文献资料来看，对我国主板市场进行风险测度的研究已经很完备，但在创业板市场上，对其进行系统性研究的文章还不曾见到，国内对创业板市场风险的研究仍停留在经验总结与现象描述的文字阶段，因而本文拟对创业板市场的股价波动进行实证研究，以期对创业板市场的发展有所裨益。　　本文研究共分为五部分展开，具体行文思路如下:　　第一章是绪论内容，探讨创业板市场风险测度的研究背景与实际意义，之后对国内外学者研究风险测度的文献进行系统性地梳理与评述，主要从极值理论、分位数回归理论与波动率模型方面对既有资料展开分析，通过对已有资料的研读，深化风险测度的理论认知，为后续研究做准备。随后引出本文的研究思路与方法，规划具体的研究步骤，在本文的分析中会陆续用到比较研究法、模型分析法、金融资产价格波动分析法等研究方法，拟对我国创业板市场的风险测度进行系统性研究并得到有价值的结论。在本章即将结束的时候，开始讨论本文的创新点及不足之处。　　第二章主要研究海内外创业板市场存在的风险以及相关的风险测度理论，共分为三节展开。第一节从系统性风险与非系统性风险层面对我国创业板市场存在的风险进行定性分析，其中系统性风险主要受宏观运行环境的影响，而非系统性风险是由企业自身因素引发的，主要包括技术风险、财务风险、信用风险与投机风险;其后开始介绍海外创业板市场的概况，在此基础上，对海外创业板市场的风险进行解读，主要从以下四个层面展开，即创业板市场股市的波动性、市场更迭性、上市资源贫乏性和监管有效性，上述问题的探讨有助于我国创业板市场日臻完善地发展。第二节是对金融风险理论的阐述，涉及以下四种风险:市场风险、信用风险、流动性风险与操作风险。紧接着第三节开始对风险测度理论进行综述，介绍马科维茨均值方差理论、信息熵风险理论、下偏矩风险计量理论及风险价值理论，为下文研究做铺垫。　　第三章讲述VaR的测度理论并从历史模拟法、蒙特卡罗模拟法与方差—协方差方法的角度对其估计理论进行归纳。针对VaR测度出现的问题，本文提出另外一种测度即预期损失ES的测度方法以对VaR进行修正。其后，介绍了本文所用的波动率模型，以GARCH模型为基础，并加入对杠杆效应与长记忆性的思考，最终确定GARCH、APARCH、FIGARCH、FIAPARCH四类模型作为研究创业板股市波动的理论模型。拟合分布方面，本文的分析并不局限于传统的对称分布，如正态分布、学生t分布与广义误差分布，同时还将考虑偏态的有偏学生t分布纳入考量范畴，以对创业板股市收益率做全面刻画。至此，本文在实证部分所用的风险测度模型共为十六种。在第三部分的最后，本文讲述了风险测度模型的回测检验，共分为以下四类，即非条件覆盖检验、独立性检验、条件覆盖检验和ES后验分析方法，其中前三种检验是针对VaR测度而言，不仅考虑失败率的因素，而且还将失败观测值之间的相关性考虑进去。另外，在以往的研究中，预期损失的回测检验一直存在难度，其原因是不同ES值不只对应一个分位数，对此，本文提出Bootstrap的方法，实现对预期损失的后验分析。　　第四章是本文的核心章节，选用创业板指数收益率序列作为实证的研究对象。首先运用描述性统计分析方法研究创业板指数收益率具备的统计特性，主要从均值、中位数、峰度、偏度及正态性方面进行考量，结果发现创业板指数收益率具有负偏、尖峰肥尾的特征。其后，辅以单位根检验、自相关性检验和ARCH效应检验对此序列作进一步的分析，研究显示指数收益率平稳，存在自相关及ARCH效应，为接下来拟合风险测度模型做准备。在对创业板指数收益率序列做如上探索以后，开始利用风险测度模型对收益率序列拟合，共得到十六种模型的参数及相应的条件波动率，以此为基础计算VaR与ES值。为保证结论的严谨性，共选用五种分位数计算在险价值和预期损失。鉴于收益率序列左尾与右尾形态的不一致，文章在行文中也加入空头的研究。最终，通过前文介绍的后验分析方法评判风险测度模型的精度，回测检验的p值越大越说明此模型更为理想。综合考虑模型的效果与复杂性之后，多头测度本文选用APARCH-SST模型，空头则为GARCH-SST模型。　　第五章对本文的研究进行总结，与此同时提出相应的政策建议及展望。通过对创业板指数收益率的系统性研究本文发现此收益率序列呈现出较为显著的负偏与尖峰厚尾形态，其波动性呈现出聚集特征，在一定程度上带有杠杆效应，同利空消息相比，利好消息将引起更大的波动;对多头的研究发现有偏学生t分布会提高模型的测度精度，杠杆效应与长记忆性均可提升模型的准确性，但考虑杠杆效应之后模型的效果更佳;与多头不同的是，分布选择对空头风险测度模型的改善更为灵敏，但最优的仍为有偏学生t分布，加入杠杆效应与长记忆性的考察对模型帮助不大，反而GARCH模型的效果最好;通过传统的回测检验（非条件覆盖检验与条件覆盖检验）可以发现p值在很大程度上都要超过一般的显著性水平（10％、5％与1％），即风险测度模型在很多时候都能通过回测检验，但不同模型之间的p值大小会有很大差异，对于模型的精确度与适用范围要仔细甄别。在文章的最后，本文提出如下的四类对策以防范创业板市场可能存在的风险。其一，要加强法律体系建设、规范市场行为;其二，需加大信息披露力度、保证市场平稳运行;其三，要建立健全的退市机制、确保市场整体质量;其四，需培养理性投资人与合格的中介机构，保障市场的规范运作。　　本文的创新点主要有以下两方面;　　(1)选题较为新颖。创业板市场成立时间较短，对于此市场的研究，国内多停留在现象讨论与政策分析层面，而借用现代风险测度模型对其波动进行风险测度的研究还较少，但是在主板市场上的此类探讨却很丰富。就目前笔者掌握的文献资料而言，还未曾发现对我国创业板市场的风险测度进行系统性探索的研究成果出现。　　(2)研究方式另辟蹊径。本文研究创业板市场的波动风险共选用十六种测度模型，对于左尾与右尾呈现的不同形态，文章同时考虑了空头的研究，这是以往研究不曾见到的。另外，在传统的回测检验对预期损失无能为力的时候，本文选用自举法完成对预期损失的后验分析。　　当然，由于理论与时间的局限性，本文仍存在一些可以改进的地方，截止至本文研究时，笔者共取得869个创业板指数数据，对于研究有一定限制;另外，在研究中也未能从实证角度对不同测度方法之间的优劣进行判断。在创业板逐渐走向成熟的过程中，测度模型的适用性还有待改进。

目录

声明

摘要

1．绪论

1．1研究背景和意义

1．2国内外相关研究的文献综述

1．2．1国内风险测度文献综述

1．2．2国外研究理论

1．2．3对以往研究的评述

1．3研究的基本思路与方法

1．3．1研究的基本思路

1．3．2本文所用研究方法

1．3．3本文的创新点及不足之处

2．市场概况及风险测度的相关理论

2．1海内外创业板市场概况

2．1．1国内创业板市场的风险研究

2．1．2海外创业板市场概况

2．1．3海外创业板市场存在的问题研究

2．2金融风险理论

2．3风险测度方法理论研究

3．风险测度的相关指标及模型介绍

3．1风险测度基本研究

3．1．1风险测度VaR的基本理论

3．1．2 VaR值的估计

3．2预期损失ES的计算

3．3金融市场风险测度模型

3．3．2波动率模型

3．3．3风险测度模型的有关分布

3．4风险测度模型的回测检验

3．4．1 Kupiec检验

3．4．2独立性检验

3．4．3条件覆盖检验

3．4．4 ES后验分析方法

4．实证分析

4．1数据的选取及基本统计特征

4．2风险测度模型实证结果分析

4．2．1风险测度模型的拟合结果分析

4．2．2风险测度模型的后验分析结果

5．1研究结论

5．2政策建议

参考文献

后记

致谢