淺議金融風險測算新技術

時間：2024-07-04 01:09:38 金融畢業論文我要投稿

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淺議金融風險測算新技術

    本文就風險測算的一種新方法Copula理論在國內外的已有研究進行了,較為清晰的勾畫出Copula方法在金融市場風險測算中的過程及應用現狀,在此基礎上,提出了Copula方法對綜合風險度量的可適性及應用前景。
    Copula 金融市場風險綜合風險測算
    隨著全球化和金融自由化的發展,全球金融市場特別是金融衍生品市場得到迅猛發展,呈現出了前所未有的波動性,金融機構和投資者面臨的各種風險日益復雜和多樣化,因此對金融風險的評估和測量也提出了越來越高的要求。傳統的風險計量方法已不能適應金融業的需要。基于此,Copula方法這種全新的測算技術被引入金融風險的計量中。
    Copula函數被稱為“相依函數”或者“連接函數”,它是把多維隨機變量的聯合分布用其一維邊際分布連接起來的函數。Copula理論于1959年由Sklar提出,定義了一個聯合分布分解為它的K個邊緣分布和一個Copula函數,其中Copula函數描述了變量間的相關結構,Sklar定理為Copula方法體系的發展打下了基礎。但直到上世紀90年代末期才被引入金融領域,Nelson(1998)比較系統地介紹了Copula的定義、構建方法,并全面介紹了Copula函數的各項性質以及幾種重要的Copula函數族。Embrechs(1999)把Copula理論引入到金融領域中,把金融風險分析推向了一個新的階段。在我國,對Copula的研究起步較晚,最早是張堯庭(2002)在理論上,主要是從概率論的角度上探討了Copula方法在金融上應用的可行性。Copula方法在金融風險測算中主要具有如下優勢:①Copula理論不限制邊緣分布的選擇,結合Copula函數可以更為靈活地構建多元分布函數;②在運用Copula理論建立模型時,邊緣分布反映的只是單變量的個體信息,變量間的相關信息完全由Copula函數來體現,可以將隨機變量的邊緣分布和它們之間的相關關系分開來研究;③通過不同形式Copula函數的選擇使用,可以準確捕捉到變量間非線性、非對稱的相關關系,特別是容易捕捉到分布尾部的相關關系,這有助于風險管理機構度量出現極端情況下的風險值。
    一、Copula方法在國外金融市場風險測算中的應用
    1.常規模式下Copula方法的應用
    如同任何新方法被應用到新的領域一樣,Copula方法之于金融市場風險管理也經歷了從簡單到復雜,從理論研究到具體實證中的過程。Sklar(1959)到Nelson(1998),對Copula理論起到了奠基性的作用。Embrochts(1999)把Copula作為相關性度量的工具,引入金融領域。Matteis(2001)詳細介紹了Arehimedean Copulas在數據建模中的應用,并運用Copula對丹麥火災險損失進行了度量。Bouye(2000)系統介紹了Copula在金融中的一些應用。Embrechts (2003),Genest(1995)分別于模擬技術、半參數估計、參數估計對Copula的統計推斷作了詳細介紹。Roberto De Matteis(2001)對Copula函數,特別是Archimedean Copula函數作了較為全面地總結。Romano(2002)開始用Copula進行了風險分析,投資組合的風險值,同時用多元函數極值通過使用Monte Carlo方法來刻畫市場風險。Forbes(2002)通過對固定Copula模型來描述Copula的各種相關模式,并把這一個方法廣泛地應用在金融市場上的風險管理、投資組合選擇及資產定價上。Hu(2002)提出了混合Copula函數(Mixed-Copula)的概念,即把不同的Copula函數進行線性組合,這樣就可以用一個Copula函數來描述具有各種相關模式的多個金融市場的相關關系了。上述主要從理論上探討了Copula方法的適用性,并對Copula函數形式的選擇,Copula函數的參數估計方法等展開了較為深入的研究且采用金融市場的數據進行了相關實證說明,但都是在固定時間段內固定相關模式的假設下進行,沒有體現出金融市場風險瞬息萬變,投資組合的風險值動態變化的特征。
    2.動態模式下Copula方法的應用
    眾所周知,市場投資組合面臨的風險每時每刻都在波動,在模型假設固定的情況下測算往往會低估風險,因此建立動態的,能及時體現市場波動特征的模型顯得更為重要。Dean Fantazzini(2003)將條件Copula函數的概念引入金融市場的風險計量中,同時將Kendall秩相關系數和傳統的線性相關系數分別運用于混合Copula函數模型中對美國期貨市場進行分析。Patton(2001)通過研究日元/美元和英鎊/美元匯率間的相關性,發現在歐元體系推出前后這兩種匯率之間的相關性程度發生了顯著變化。在此基礎上,Patton提出引入時間參數,在二元正態分布的假設下提出了時變Copula函數來刻畫金融資產。Goorbergh,Genest和Werker(2005)在Patton的基礎上設計出新的動態演進方程并用在時變Copula中對期權定價進行了研究。Jing Zhang,Dominique Guegan(2006)開始構造擬合優度的統計檢驗量來判斷樣本數據在進行動態Copula建模時適用的模型結構,也就是時變相關Copula模型與變結構的Copula模型的統計推斷,Ane,T.and C.Labidi (2006)采用條件Copula對金融市場的溢出效應進行了分析,Bartram,S. M.,S. J. Taylor,and Y-H Wang(2007)采用GJR-GARCH-MA-t作為邊緣分布并用Gaussian Copula作為連接函數建立了動態Copula模型對歐洲股票市場數據進行了擬合,取得了較好的結果,Aas,K.,C. Czado,A. Frigessi,and H. Bakken(2008)在多元分布前提下對雙形Copula建模進行了研究。
    二、Copula方法在我國金融市場風險測算中的應用
    1.二元Copula方法的應用
    Copula方法在我國起步較晚,直到張堯庭(2002)才將該方法引入我國,主要在概率統計的角度上探討了Copula方法在金融上應用的可行性,介紹了連接函數Copula的定義、性質,連接函數導出的相關性指標等。隨后韋艷華(2003,2004) 結合t-GARCH模型和Copula函數,建立Copula-GARCH模型并對上海股市各板塊指數收益率序列間的條件相關性進行分析。結果表明,不同板塊的指數收益率序列具有不同的邊緣分布,各序列間有很強的正相關關系,條件相關具有時變性,各序列間相關性的變化趨勢極為相似。史道濟、姚慶祝(2004)給出了相關結構Copula、秩相關系數Spearman與Kendall tau和尾部相關系數,以及這三個關聯度量與Copula之間的關系,各個相關系數的估計方法等,并以滬、深日收盤綜合指數為例,討論了二個股市波動率的相關性,建立了一個較好的數學模型。葉五一、繆柏其、吳振翔(2006)運用Archimedean Copula給出了確定投資組合條件在險價值(CVaR)的方法,對歐元和日元的投資組合做了相應的風險分析,得到了二者的最小風險投資組合,并對不同置信水平下VaR和組合系數做了敏感性分析。曾健和陳俊芳(2005)運用Copula函數對上海證券市場A股與B股指數的相關結構進行分析,發現了與國外市場不同的研究結果:不論市場處于上升期或下跌期,上證A股與B股指數間均存在較強的尾部相關性。李悅、程希駿(2006)采用Copula方法分析了上證指數和恒生指數的尾部相關性。肖璨(2007)則較為全面的介紹了Copula方法應用二元情況下的建模與應用。
    2.多元Copula方法的應用
    只在二元情況下度量金融市場風險并不全面,現實金融市場中的機構投資者和個體投資人通常選擇多個金融資產進行組合投資以降低投資風險,因此如何刻畫多個金融資產間的相關結構,對于規避市場風險更具有現實意義,但如何將二元向多元推廣依然是一個需要解決的難題。這是因為當變量增加時,模型的復雜程度及參數估計難度都將呈指數倍增長,針對二元方法的模型參數估計可能將不再適用,需要研究新的估計方法。
    三、與展望
    Copula方法作為一種測算技術被引入金融領域中,由于其良好的性質和對風險的準確度量受到了理論界和金融機構的廣泛重視,已成為金融風險測算的一種重要方法。本文就國內外采用Copula方法對金融市場風險測算的已有研究進行了總結,可以看到對于市場風險,已有的研究經歷了從理論研究到實證說明,從常規模式到動態模型,從二元基礎情況到多元復雜擬合的一個過程,Copula方法對于市場風險的測算已處于一個較高的水平。

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