基于已实现波动率模型的中国股票市场风险测度研究

摘要

近年来，全球金融市场剧烈波动频繁，并发生了一系列造成了重大影响的危机事件。在全球金融一体化趋势下，中国股票市场也不可避免地受到了国外市场的强烈冲击，特别是危机事件对国内市场的冲击不但强烈，而且影响持久深远，这进一步凸显了中国金融市场风险管理的迫切性和困难程度。风险管理的关键在于对风险的准确测度和预测，这就需要构建准确的风险预测模型，传统的低频模型由于数据的匮乏和方法本身的缺陷很难应对复杂多变的市场波动从而预测效果并不理想，因此本文采用高频数据并基于已实现波动率（RV）对中国股票市场的风险进行预测研究，并与传统的低频模型和改进的低频模型进行对比分析。考虑到波动率在风险预测中的关键作用，因此先用不同方法对波动率进行更加精确的建模，然后再基于表现优秀的波动率模型进行风险预测研究。
　　首先，本文分析了基于高频数据计算出的 RV是否能改进传统的低频模型，因此将 RV作为解释变量加入到传统的 GARCH类模型中，加入的方式包括仅在均值方程加入RV、仅在方差方程加入RV以及在均值方程和方差方程同时加入 RV。选择的 GARCH类模型包括 GARCH、GJR、EGARCH、IGARCH、APARCH、FIGARCH、FIEGARCH、FIAPARCH、HYGARCH九个模型在正态、t、广义误差、有偏t四个分布下共计36个模型。最后发现在均值和方差方程同时加入RV能够显著改善模型的拟合和预测效果。
　　其次，运用高频模型对RV本身的动力学特征建模，并基于跳跃（Jump）对模型进行了改进。建模方法包括 ARFIMA等共11个模型。研究发现基于高频数据构建的波动率模型更能反应真实市场的变化，且由于高频数据所包含的日内信息丰富。日内跳跃检验所得跳跃成分能显著改善波动率模型的预测能力，尤其是将跳跃依据收益率的正负性，该结论表明日内跳跃成分相较于日间跳跃检验更能改善波动率模型的预测精度，并且通过稳健性检验也得到了一致的结论。
　　再次，进一步分析了影响波动率预测的四种因素：日收益率、隔夜收益率、午间收益率、成交量以及它们的共同影响，并且考虑到市场环境的复杂多变特征，这些影响因素在不同状态下可能影响作用也有所差异，因而采用含有马尔科夫状态转化机制的因素模型来分析影响因素在不同状态下影响作用的差异性。研究的模型包括前面两个部分中表现突出的波动率模型。研究发现在低频波动率模型中影响因素对波动率的影响并不一致，但总体趋势是一致的，在高频波动率模型中影响因素的影响一致并且显著。通过样本内外的表现发现不论是引入单一因素还是多元因素的 GARCH族模型，都难以显著提高其预测能力，最优的波动率模型都是高频波动率模型。四种因素对未来波动率的影响在不同的波动状态下存在显著差异，即所谓的“非对称性”，并且含有马尔科夫状态转化机制的因素模型具有更高的预测精度。
　　最后，将前面研究中波动率预测精度最高的模型用于对风险价值（VaR）和期望损失（ES）的预测，并且考虑到金融危机对风险管理的严峻挑战分别研究了危机前后风险预测的差异性。研究发现低频模型样本外预测能力显著降低，高频模型样本外的预测能力却极强。金融危机的爆发使得风险测度变得更加困难，市场变得更加的难以预测，特别是对低频模型影响较大，高频模型的表现则并没有明显的降低，说明高频模型在风险管理中的预测能力极为突出，无论是否发生金融危机都能进行较精确的预测。总体来说， MS-HAR-RV-J-JV-D-four模型在多种情况下表现最为出色。
　　本文的创新性表现在以下两点：第一，构建了含正负跳跃的马尔科夫状态转换已实现波动率模型，着重分析了日收益率、隔夜收益率、午间收益率、交易量以及它们共同对中国股票市场波动率的影响；第二，对中国股票市场进行风险测度，并考察了金融危机前后风险测度的变化，为将高频波动率模型应用于风险测度提供了可靠的实证检验。

目录

声明

1.绪 论

1.1 研究背景和意义

1.2 研究目标、内容和方法

1.3 文献回顾及评述

1.4 研究技术路线与创新性

2.我国股票市场风险及风险测度

2.1我国股票市场风险状况

2.2 金融风险的来源与测度方法概述

2.3 市场风险测度理论发展概况

2.4 对VaR和ES测度方法的进一步探讨

2.5 高频数据、高频模型与风险测度

2.6 本章小结

3.已实现波动率对GARCH族模型预测能力的影响

3.1 GARCH类模型和RV简介

3.2 基于RV对GARCH类模型的改进方法

3.3 基于RV对GARCH类模型的改进效果分析

3.4 本章小结

4.基于跳跃对波动率模型的改进

4.1 跳跃及其测度方法

4.2 基于跳跃的波动率模型建模

4.3 基于跳跃对波动率模型的改进效果分析

4.4 本章小结

5.基于马尔科夫状态转换下收益率和交易量对波动率模型预测影响研究

5.1 波动率模型的影响因素探讨

5.2 各种收益率对波动率模型的影响分析

5.3 交易量对波动率模型的影响分析

5.4 对波动率模型影响因素的进一步分析

5.5 本章小结

6.金融危机前后VaR与ES测度及检验7

6.1 VaR和ES的实证模型选择

6.2 VaR测度与预测实证分析

6.3 ES测度与预测

6.4 模型的稳健性检验

6.5 本章小结

7.研究结论、政策建议和展望

7.1 研究结论

7.2 论文在研究时存在的不足

7.3 对各个市场参与者的建议

7.4 未来研究展望

参考文献

附录

致谢

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