(天津財(cái)經(jīng)大學(xué) 天津 300222)
風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量是金融風(fēng)險(xiǎn)管理的基礎(chǔ)和核心。目前,金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)量模型和技術(shù)主要包括靈敏度分析、波動(dòng)性方法、VaR模型、壓力測(cè)試和極值理論等,其中VaR模型是目前金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量的主流方法。
VaR指正常的市場(chǎng)條件下,給定置信水平和持有期,某種投資組合可能發(fā)生的最大損失值。例如,某公司的投資組合在置信水平為99%,持有期為一天時(shí)的VaR為70萬元。它說明該公司可以有99%的把握相信持有一天該投資組合的最大損失不會(huì)超過70萬元。換句話說,該公司持有一天該投資組合的損失超過70萬元的可能性只有1%。參數(shù)法可以采用直接法、移動(dòng)平均和指數(shù)移動(dòng)平均3種方法。
(一)數(shù)據(jù)描述
在銳思數(shù)據(jù)庫中,選取茂化實(shí)華(股票代碼:000637)股票,將股票的日收盤價(jià)作為原始數(shù)據(jù),取樣時(shí)間段為2015年1月21日至2017年3月27日,共531條數(shù)據(jù)。將2015年1月21日至2016年3月17日的日收盤價(jià)的日變化率的281個(gè)數(shù)據(jù)作為建模用的歷史數(shù)據(jù),將2016年3月18日至2017年3月27日的收盤價(jià)的日變化率的250個(gè)數(shù)據(jù)作為回顧測(cè)試檢驗(yàn)數(shù)據(jù)。
(二)采用的模型方法及結(jié)果
采用參數(shù)法中移動(dòng)平均法進(jìn)行計(jì)算。
1.數(shù)據(jù)基本描述
表1 2015年1月21日至2017年3月27日股票的描述統(tǒng)計(jì)量
從表1可以看出,2015年1月21日至2016年3月17日,茂化實(shí)華的平均價(jià)格在7.78元/股,最大值13.9元/股,最小值5.53元/股。
圖1 2015年1月21日至2017年3月27日 股票的收盤價(jià)
從股票收盤價(jià)格的走勢(shì)圖來看,從2015年1月21日至2016年3月17日,股票大概可以切分5段,茂化實(shí)華,在2015年1月21-2015年6月,該股票從6.52元一路飆升到13.9元,僅5個(gè)月的時(shí)間,價(jià)格翻了一倍。2015年6月-2015年9月下旬,又以斷崖式下跌,僅3個(gè)月又從13.9跌到1月初的價(jià)格,更有甚者比1月份的價(jià)格還低。經(jīng)過3個(gè)月又攀升到8.8元,在6到9元震蕩,直到2016年6月初,開始穩(wěn)定的趨勢(shì)。
2.移動(dòng)平均法的計(jì)算結(jié)果
設(shè)m為移動(dòng)窗口的寬度,當(dāng)m分別為20,60時(shí),分別計(jì)算出每日的樣本均值、樣本標(biāo)準(zhǔn)差和風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值,將實(shí)際收益率與各置信水平下的VaR比較,得出回顧區(qū)間(共250天)的超下限次數(shù)。
表2 茂化實(shí)華股票各種模型下的超限次數(shù)比較
(三)模型的評(píng)價(jià)與比較
采用回顧測(cè)試法對(duì)各模型即模型參數(shù)進(jìn)行評(píng)價(jià)和比較。
(1)股票采用不同的模型的比較
由表2可知,根據(jù)巴塞爾委員會(huì)和國(guó)際清算銀行(BCBS)規(guī)定的懲罰區(qū),對(duì)于股票茂化實(shí)華而言,置信水平越高,模型的影響越大,置信水平為99%時(shí),對(duì)不同的參數(shù)既有黃燈也有綠燈。而置信水平為95%和97.5%時(shí),各種模型都是綠燈。
(2)不同時(shí)間段對(duì)模型的影響
圖2 茂化實(shí)華收益率的樣本均值和標(biāo)準(zhǔn)差
由表可以看到,股票茂化實(shí)華日變化率的樣本均值在2015年為0.002,而在2016年為0.0002,樣本標(biāo)準(zhǔn)差在2015年為0.044,而在2017年為0.026。不同時(shí)間段的參數(shù)變化比較大。
根據(jù)以上的計(jì)算結(jié)果和分析得出主要結(jié)論。
(一)移動(dòng)窗口類模型受窗口寬度影響。選取合適的移動(dòng)窗口很關(guān)鍵。
(二)不同時(shí)間段的參數(shù)變化比較大,要注意更新模型和參數(shù)。
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