金融市场风险的定量度量方法及MATLAB实现本科生毕业论文 - 图文

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1 前 言

经过将近快四十多年的改革开放，我国的经济建设成就与成功可以说是令世人瞩目的。在十八届三种全会过后，我国彻底成为一个两方面转型的国度，即一是从以往的原来的以前的计划经济体制完全地彻底地向市场经济体制的转型，二是从传统农业社会向工业社会的转型。两种转型的结合与交汇，是没有前例可寻的。在面对新的历史机遇时候，我们要做好充分的准备。进一步完善和改进金融体系的不足和漏洞。

从二十世纪80年代开始，在全球范围的金融自由化和全球化的进程中，全球的金融发展的稳定性都在逐渐下降，系统性的金融危机、事件也都在不断地频频发生，尤其是在2007年，始于美国房地产行业的次贷危机，在2008年最终导致全球性的金融危机爆发。在此次危机中，世界各国都在努力地为此次金融危机实施相应的救市策略和应对措施。

所以，十分有必要对金融市场风险进行定性与定量的研究，以防在危机来临前做好相应的准备，将危机发生时的损失降低到最小。而本文的主要框架是：第一部分是前言，主要介绍研究金融风险发生的宏观背景；第二部分则是详细介绍金融风险的概念以及种类；第三部分则是介绍测度金融市场风险的方法，本文主要介绍风险价值法VaR和条件风险价值法Co-VaR；第四部分就关于如何使用MATLAB进行数据的处理、函数的调用；第五部分则是选取银行这一市场作为金融市场的代表，实证分析其在金融危机时的银行个体与银行整体之间的风险溢出效应的大小；最后则是本文的总结与展望，利用实证分析的结果，就相关金融监管部门提出自己的建议。

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2 金融风险

2.1 金融风险的定义

在现实的经济生活中，不管是不是经济学界的、还是在金融学界的，总是有很多人会问什么是金融风险。直到今天，仍然没有一个可以对金融风险给出一个统一的概念。在维基百科上，给出的定义是：金融风险是任何有可能导致企业，或者机构财务损失的风险；在百度百科上，给出的定义则是：像金融市场风险、金融产品风险、金融机构风险等与金融有关的风险，都可以叫做金融风险。

在概括的层面上来讲，大多数的人们对金融风险形成的基本认识有着相似之处，即：未来收益的不确定性是风险。金融变量的波动就是金融风险最为重要的特点，金融变量的变动引起资产组合在未来的收益具有不确定性。可以排除任何随机结果产生的可能性就是确定性的特点，而未来可能会产生结果的种类不止一个是不确定性的特点，但是事先是没有办法确定事件在未来发生的概率分布。正是由于风险具有不确定性，才导致了金融风险具有两面性。一方面是高风险具有高收益的特点，这也是许多风险投资专家的至理名言，他们认为要想在一定的资产持有期内赚取更多的收益，就需要冒着风险从事一定的风险投资。往往这些丰厚收益的背后就会存在着巨大的潜在风险；另一方面就是如果对风险处理不当，就会悲剧地导致倾家荡产、血本无归惨淡的局面。所以，本文就是详细介绍金融风险的概念以及相关类型。

所以，金融风险是指由于金融市场相关变量的变动或波动，而引起资产组合在未来的收益具有不确定性。 2.2 金融风险的分类

由于金融风险在各个国家的划分形式、标准尺度不大一致所以也就存在着多种金融风险的划分类型。金融风险的划分主要可以分为两个大类，即：宏观金融风险和微观金融风险。 2.2.1 宏观金融风险

所谓宏观金融风险，指的就是金融整体的风险，比较具有系统性。在一个国家的的经济生活中，主要是从宏观层面进行考察的。比如：人民币汇率大幅度的变化、通货膨胀的严重度、就业率的高低和失业率的高低变化等等。而宏观层面的金融风险可以大致可以划分为三大类：国家风险、制度风险、外在风险。

(1)国家风险

国家风险，指的是由于国家战乱、政局的动荡不安，导致一国的经济发展十分缓慢，甚至到了下滑状态。一般来说，政治动荡的国家往往就会存在着比较大的风险，这样的国家比如叙利亚、伊拉克以及伊朗。

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(2)制度风险

制度风险，指的是由于一国制定的经济相关法规、经济政策在具体实施的过程中出现的漏洞，从而导致这个国出现的风险。

(3)外在风险

外在风险，指的是由于一个国家在国内危机出现后，不能够及时地偿还其他国的贷款，从而就会由外部环境的影响而产生的风险。 2.2.1 微观金融风险

在微观金融风险中，又可以将金融风险大抵分成三类：一类是按照风险能不能分散，可以将金融风险分划分为系统性风险和非系统性风险；一类是按照风险驱动的因素，可以将金融风险划分为市场风险、信用风险、流动性风险等；此外，还有汇率风险、利率风险、股票市场风险、大宗商品风险等。下面对这几种风险进行详细的介绍：

(1)系统性风险

系统性风险，又可以叫做市场风险，它会影响资产拥有者的全部资产。系统性风险是不能通过资产的配置、组合来消除的风险。这部分风险是由那些影响整个市场的风险或者说危机所引起的，比如：自然灾害、战争、通货膨胀和通过紧缩、经济周期、政权的更迭、宏观政策调整、能源危机等。

(2)市场风险

市场风险是指由于市场交易中风险因素的变化，可能会导致资产所有者的投资配置、组合或金融衍生品产生损失的风险。当然市场风险的大小与金融市场的成熟度有这十分密切的关系，金融市场越成熟，市场风险就越小，金融市场越不成熟，市场风险就越大。依据巴塞尔委员会的章程，把市场风险又分为四种：利率风险、汇率风险、股票市场风险、大宗商品风险。

①股票市场风险：是指由于股票价格的波动给股票持有者，给持有该资产的所有者带来的亏损。

②利率风险：是指由于利率的波动，致使生息资产如贷款、债券、证券等而要承担价值变化的风险。一般来讲，利率与证券资产价格呈现出反方向变化关系，利率上升时，证券的价格就会下降；利率下降时，证券的价格就会上升。

③汇率风险：是指由于汇率的波动所造成的风险。汇率的波动会影响到一个国家的海外的投资和该国的出口贸易，也有很多人把汇率的波动视为投机套汇的机会。所以，各个国家的中央银行都严格控制本国汇率的波动，以确保本国内部的金融稳定。

④大宗商品风险：指的是由各个大商业银行所拥有大宗商品因为价格发生了不利的变动，从而给商业银行带来损失的风险。此类商品诸如：贵金属(不包括黄金)、大豆，玉米等农产品、以及矿物和石油等。

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(3)信用风险

信用风险指的是交易对手没有能够履行契约中的义务，从而造成的经济损失的风险。信用风险是因为交易双方没能够及时履行借款还款合同，从而引发的风险。信用风险主要包括两个方面的内容：一个是违约程度的大小；二是由于违约而造成损失的大小。前者是由交易对手的资信决定的，后者则是由金融产品价值的高低变动所决定的。

(4)流动性风险

流动性风险是指金融机构、投资者，他们所持有的金融产品能否随时变现的不确定性。在2008年全球金融危机影响中，《巴塞尔协议Ⅲ》将流动性风险监管提上了议程，这就说明了流动性风险已经备受瞩目。这次金融危机也表明了如果流动性不够充足的话，那么就会对金融机构造成致命的冲击。可见，流动性对于金融稳定是十分重要的。最近几年来，资产证券化的浪潮被推高，看起来增加了融资者的流动性，但实际上是增加了流动性的风险。假如金融市场发生了剧烈的波动，人们就会通过狂抛金融产品来远离风险，这就会大大加大流动性的风险。 2.3 金融风险产生的相关理论和假说

在经济发展的过程中，面对金融风险的存在，许多经济学家为此现象作出毕生的努力，提出了各种假说以及相关理论，这就为应对金融风险奠定了理论基础。 2.3.1 金融不稳定理论

以弗里德曼、施瓦茨为代表的货币主义学派认为，金融动荡(金融风险)的基础在于一个国家的货币政策，正是由于货币政策的错误制定与实施，才引发了金融风险的产生、爆发，结果就会使小小的金融风险最终演变为激烈的金融危机、金融动荡。著名学者施瓦茨则以为，把没有随着货币数量明显降低的金融扰动以为为“伪金融危机”。[12]

另外，斯蒂格利茨认为，假如价格上升因为只是投资者确信将来的售出价格会更高[13]，简单来说，就是因为人们的期望使得危机产生了，而基础经济因素却可能不对价格变动产生影响，结果泡沫就产生了。 2.3.2 信息不对称理论

在1961年，施蒂格勒在《信息经济学》中首次发把信息这一概念引进到了经济学界。在1977年，他又进一步地指出，应当用不完全信息作为条件来替换完全信息的假定，将以往的市场理论和一般均衡理论进行修正和扩充。该理论运用到金融风险中则是认为贷款者十分清楚地了解自己投资的项目，在未来将会遇到的潜在风险，而借款者因为信息的不完全就不会了解到资金的去向，这就情况就是信息的严重不对称。在信贷市场中，很可能就会出现逆向选择，随之而来的就是道德风险。在逆向选择、道德风险都存在的情况下，信贷市场极易发生金融风险。由于存在逆向选择，就是说在信贷收紧的情况下，信贷市场的贷款利率就

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会高涨，而此时有着良好信贷记录的贷款者就会因为贷款利率的高涨而减少借贷。但是信用记录不好的借款者就会对此时高涨的利率视之若无，反正贷款利率多高，都不一定能够及时还款，还不如就一借到底，这就是2007年美国房地产行业次贷危机爆发的基本原因[14]。另外，由于道德风险的存在，那些信贷记录较差的贷款者就会隐瞒自身的信贷记录，导致借款者就不知道资金的去向。这种信息的不对称，就会使得银行的贷款出现呆账、坏账，从而就会爆发银行金融危机，然后蔓延至整个金融市场，最终金融危机全面爆发。 2.3.3 金融资产价格波动性理论

在金融产品市场中，一旦金融资产的物价凸显出了大幅度的变动动，金融市场就会出现很大金融风险，资产价格的波动和信息的不对称有着密切的关联。信息的不对称会导致金融市场的稳定性失衡，并且金融市场上的资产价格就会出现波动的现象。在金融市场中，不同的金融资产，其资产价格之间的差价就会比较大。而且这些金融资产价格之间也存在也有一定的联系，比如价格和汇率、股价、利率以及通货膨胀都有密切的联系。

(1) 股价波动性理论

股价的波动主要有四个影响因素：过度投机、宏观经济不稳定、市场操纵、市场交易机制。美国经济学学者克瑞普斯提出，在股票市场中，加入投资者的行为缺少理性，那么股票市场就会可能会因此瘫痪。原因在于如果股票市场的前景比较好，那么股票的价格就会一路飙升，直至股票市场崩溃；相反，如果股票市场的前景不是很好，那么投资者的心情就会悲观，甚至出现了恐慌的心里作用。这就会使得他们抛售大量的手中股票来获取现金，以避免资产的严重损失，这就会导致股票市场的崩盘。简单的说来，人们的预期是能够导致金融市场出现金融风险。一旦人们对于前景预期较好，股票就会一路狂飙；一旦人们前景预期较差，股票就会一路狂跌。

(2) 汇率波动性理论

汇率的波动主要有四个影响因素：资本流动、利率变动、心里因素、宏观经济政策。汇率可以分为固定汇率、浮动汇率。而汇率的波动就可以分为规定汇率的波动以及浮动汇率的波动。当货币价值发生波动时，固定汇率波动才会出现。假如一个国度采用的是固定汇率，那么该国家的中央银行就会通过制定相关的货币政策来使得本国的货币、本国的汇率保持在一个正常的水平上。然而，不能与固定汇率水平保持相一致时，此时如果其他国家对该国的货币持有悲观态度，那么就会大幅度抛售该国的货币，导致该国货币严重贬值，外汇就会严重缩水，甚至会放弃固定汇率制度。

浮动汇率的指的是一个国家采用的汇率是浮动的。而浮动汇率的波动是指一个国家的汇率波动超过了正常的水平。经济学家多恩布什认为，在资本市场和商

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品市场调整的速度不一致的时候，就可以对上述现象进行解释了。假如一个国政府降低本国的利率亦或者增加货币的供应量时，市场的价格在短期内不会做出快速的变化，这就是人们所谓的“货币政策的时滞性”，虽然最终会导致物价上升，甚至与通货膨胀，而此时外汇市场对此就会立即做出反映。也就是说，外汇市场中由于本国的货币大幅度的上升，使得本国的货币汇率就会大幅度地下降。使得外汇市场出现会乱，从而会引起国内市场的动荡。

(3) 金融风险的传染性理论

金融危机中的传染理论可以分成两类：一类是接触传染机制，是指金融风险会在经济主体之间会相互传染的一种机制，而该传染机制是由于各种债权债务关系和业务联系而形成的[15]。这种机制主要是来自于金融活动主体之间的复杂的借贷关系，加入一个经济主体由于遭受到风险的影响出现资金链的断裂，那么就会直接传到至资金来往的其他经济主体，这中传染机制一旦扩大，就会引发整个金融市场的动荡。另一种是非接触传染机制，金融恐慌会使得这类金融风险的传染机制产生，使得金融风险在没有相互关系的经济主体之间相互传递[16]。因为这种传染机制认为公众的信心心里是基石，而由于金融机构的不稳定经营就会引发公众的信息下降，使得公众心里恐慌，金融风险也就会随之扩大。

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3 金融风险度量的数学软件——MATLAB

3.1 MATLAB

MATLAB(矩阵实验室)是Matric Laboratory的缩写，它是由美国The MathWorks公司研发，用于商业的数学软件。MATLAB是一种用以算法开发、数据可视化、数据分析、数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。除了可以进行矩阵运算、绘制函数、数据图像等常用功能外，MATLAB还可以用来创建用户界面以及调用其他语言编写程序，比如C语言、C++语言等。 3.2 测度金融风险所需调用的MATLAB指令 3.2.1 数据的导入

(1) Import Data选项直接导入数据

在MATLAB软件中，对大量数据的处理，包括数据的输入、计算以及输出。由于面临的数据量比较大，所以在实施的过程中，不可能机械式地人工手动输入，这就需要调用MATLAB中的相关指令，将大量的数据直接导入MATLAB数学软件中，然后在其指令窗口中进行运算。在本文中，主要介绍两种方法，一是将TXT文件中的数据导入进MATLAB中，二是一是将Excel工作表中的数据导入进MATLAB。

在MATLAB中可以直接把TXT文件中的数据导入到MATLAB中，就是直接点击“Import Data”选项，然后再选择需要导入MATLAB中的TXT文件名，如图3-1、3-2界面中红箭头所示。

图3-1 Import Data 选项界面

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在图片3-2中，红色箭头显示的选项即为选中TXT文件。

图3-2 数据文件选择界面

选择好TXT文件后，会自动跳出3-3数据选择界面，由于输入到MATLAB中的数据既包含数字又包含字符，所以需要选择导入的数据类型是Cell Array，即元胞数组类型，而后选择Import Selection选项下拉菜单中的Import Data即可，如图3-3中红色箭头所示。由于此时输入的数据没有进行变量赋予名称，所以系统默认为“Untitled”，若要改变变量名称，只需在MATLAB工作栏中选中“Untitled”后，修改即可，此处不再赘述。

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图3-3 数据导入MATLAB类型选项

以上的方法也可以用于EXCEL的文件导入MATLAB中，其方法原来与之类似。下面介绍调用MATLAB中的程序来进行数据的处理。

(2) 调用importdata函数读取TXT数据

在MATLAB中，可以通过调用impotdata函数，来读取TXT文件中的数据，其调用函数的格式有主要有如下几种：

A=importdata(filename)

A=importdata(filename，delimiter，headerline) [A,H,D]=importdata(filename)

filename是在MATLAB收索路径下的文件文名；delimiter是指定数据之间的分隔符，比如‘\\t’和Tab制表符；headerline是用来指明文件头的行数，是一个数字。下面以第三种函数方式来输入数据，具体如图3-4所示：

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图3-4 importdata读取TXT文件中数据

从上可以看出，A表示该文件的数据时3×6的矩阵，另外还有2行以元胞数组构成的字符串，D表示读取该文件中数据的分隔符是逗号，H表示该文件的头2行省略读取。此外，还有load、dlmread、textread调用函数，在本文就不过多介绍。

(3) 调用xlsread函数读取Excel数据

将Excel中的数据导入MATLAB时，就需要调用xlsread函数，而xlsread函数可以读取Excel工作表中的数据。xlsread函数的调用格式主要有如下几种：

A=xlsread(filename)

A=xlsread(filename，sheet，range)

filename是Excle工作表的名称，sheet是指定读取工作表的参数，range是指定读取单元格中的区域，下面主要介绍第二种调用函数的用法来输入数据，如图4-5所示。

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图3-5 xlsread读取Excel文件表中的数据

其中A是返回的数据矩阵。 (3) Excel中的宏

除了用函数xlsread调用Excel工作表中的数据以外，还可以利用Excel中的宏，将MATLAB与Excel中的数据进行随意转换。在Excel 2010中，可以选中“文件”，单击“选项”，然后在跳出来的界面中，单击“加载宏”后，再单击“转到”

选择“Spreadsheet Link EX 3.1.3 for use with MATLAB”即可。此后，在打开Excel工作表后，点击“加载项”就会出现startmatlab、putmatric、getmatric、evalstring、getfigure、wizard、preferences等选项。其过程如图3-6、3-7所示。

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图3-6 Excel工作表加载项示意图(1)

图3-7 Excel工作表加载项示意图(2)

在图3-5中可以看到，在Excel工作表加载项成功与MATLAB连接后，在“加载项”下面就出现了startmatlab、putmatric、getmatric、evalstring、getfigure、wizard、preferences等选项。这就说明Excel工作表可以与MATLAB进项数据的

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交互式使用了。

3.2.2 测度金融风险所需函数的调用

在本文的第四节，主要介绍了两种测度金融风险的方法，分别是VaR、Co-VaR。下面就将叙述如何将这两种方法放入MATLAB中运行。在MATLAB中都没有直接可以调用的函数，都是通过编写相应的M文件，来实行。这里主要是介绍如何调用这些函数，以及这些函数中参数的含义。而具体的编码在附录中。

(1)VaR函数的调用

ValueAtRisk=portvrisk(ProtReturn，PortRisk，RiskThreshold，PortValue) 对于函数ValueAtRisk，其中的参数的含义是：ProtReturn代表的是资产组合的收益率；PortRisk代表的是资产组合的标准差；RiskThreshold代表的是置信区间，而在本文则是选择5%；PortValue代表的是组合资产的价值，本文默认为1。

(2)Co-VaR函数的调用 Co-VaR函数的使用格式：

function deltaCo-VaR = deltaCo-VaR(output returns， input returns，lagged factors returns，quantile)

对于Co-VaR函数，在MATLAB中没有直接给出Co-VaR的计算函数，所以是通过编写M函数，然后运行M函数，计算得出deltaCo-VaR的数值。Co-VaR函数是基于Tobias Adrian 和 Markus K. Brunnermeier两位学者关于Co-VaR的论文而编写出来的。 计算得出deltaCo-VaR数值，来反应当一个金融机构陷入困境时，对于另一个金融机构的影响。

在使用该函数中的output_returns指的是一个(n×1)维的金融机构、金融市场的收益向量；input_returns指的是一个(n×1)维的收益向量，该收益向量是我们想要确定的金融机构对于金融市场所占的贡献；lagged factors returns指的是滞后因素的回报，是一个((n+1)×k)的矩阵；quantile是分位数，在本文使用的是0.05。

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4 金融风险度量的方法

4.1 VaR方法 4.1.1 VaR的定义

VaR(Value At Risk,风险价值)，从字面的意思理解，就是说“处在风险情形中的价值”，也就说在给定的某个置信区间下(通常情况下是99%或95%)、一定的持有资产的时间内，某一种金融资产或者某几种金融资产的组合，在未来资产价格不确定的变动中所遭受的最大的损失。

JP.Morgan在二十世纪90年代提出的此概念，将VaR界定成为“VaR是在既定头寸被冲销或重估前可能产生的市场价值最大损失的估计值”，这对风险测度技术和理论产生了革命性的影响，VaR方法也由此成为管理风险领域中的主流的技术了，被各大金融机构、金融监管部门广泛地运用。Jorion这个人，他则把

i就VaR定义为“给定置信区间的一个持有期内的最坏的预期损失”。那么，VaRq可以被定义为q的分位数，公式如下[1]：

PrX?VaRq?q （4.1）

?ii?Xi表示的是某一金融机构持有的资产在持有日期?t内的损失，VaR表示置信水平为1-q时处于风险中的价值。从(4.1)公式中能看出，VaR有两个重要的参数：分别是资产的持有日期?t和置信水平1-q[2]。

为了人们可以较好的理解公式(4.1)，本文就简单的举个例子，即：假设取q=95%，则公式(4.1)的含义就是说：我们拥有95%的概率可以认为使投资组合在

i，i是在95%的概率水未来某一特定的时间内遭受的损失可以小于VaRq因此VaRq平下投资配置、组合有可能会出现的最大亏损。由此就可以看出，VaR对于亏损承担能力比较小的投资者、金融机构来说就是一个十分有意义的参数。选择数值小的VaR投资组合，就会将投资者、金融机构在正常情况次下(比如在95%的概率水平下)的最大亏损可以控制在一个较低的水平，这就可以有效的制止住投资组合的下行波动风险。

金融机构所持有的资产持有日期?t，则是由它们所持有资产、资产组合的特点来决定的。因为如果具有不同的资产、资产组合，那么持有的日期就会有很大的不同。例如，银行持有的资产、资产组合的流动性越强，那么相应持有该资产、资产组合的日期就会越短；银行持有的资产、资产组合的流动性越弱，那么相应持有该资产、资产组合的日期就会越长。而置信水平的确定，则是反映金融机构对于金融风险的讨厌程度。置信水平数值越大，那么金融机构对于金融风险的讨厌水平就会越大；置信水平数值越低，那么金融机构对于金融风险的讨厌水

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平就会越小。对于相同的金融机构来说，如果它们持有的资产组合不同，并且选取的置信水平也不同的话，那么它们将得到的风险价值VaR的数值也会不同。一般情况下，不同的国家、不同的地区所采用的置信区间水平是不一样的。如美国银行和J.P.Morgan采用的置信水平通常情况下就是95%，花旗银行采用的置信水平是95.4%，而巴塞尔委员会则是采用的99%的置信水平作为测度金融风险的参数值。所以，不同的地区，即使具有相同的金融机构，但是由于这些机构所采用的置信水平不同，他们测度出的金融风险也是不一样的[3]。

VaR方法从发明出来，一直到现在就被得到了广泛的运用，尤其是在过去的几年中，很多银行和法律法规的制定者、决策者，逐渐都把VaR方法当做全行业测量风险的一种标准来看待。VaR技术之所以让很多人着迷应用的原因是在于，VaR技术它把银行的全部资产组合风险概括总结成为了一个简单的数字【4】，并且以美元计量单位来表示风险管理的核心——潜在风险。VaR技术的优势主要体现在三个方面：第一，能够采用简单的、明了的方式表示市场风险的大小，单位则是用美元或者其他种类的货币表示。而且VaR方法不需要很强很高的技术能力，VaR数值也可以被没有任何专业背景的投资者、管理者加以运用，来对金融风险进行有效的评论和判断。第二，可以预先计算风险，与以前的风险管理方法不同，以往的测量方法是事后测量金融风险的大小。第三，VaR方法不仅能够测算出单个金融工具的风险，而且还可以测度由多种金融工具组成的投资组合风险，而传统的金融风险管理方法对于这一点却做不到[4]。

每一见事情都是具有两面性的，当然VaR方法也没有特例，也是它的局限性。第一，VaR方法只可能能测量一般情况下市场市场条件下的资产或者资产组合存在的潜在风险，不能测度极端性质的金融市场、金融机构。如在金融危机期间的金融市场。因为在金融各危机期间，这就导致了VaR技术在金融危机期间，没有办法捕捉到各个金融机构之间的这种风险溢出效应。为了能够充分理解，在本文中举出一个简单的例子，即：在公式(4.1)处，我们解释了在一般情况下即95%的置信水平下，我们有95%概率的把握可以确定认为投资组合的损失不会超过VaR，但是毕竟存在5%概率的可能会使得我们的投资组合损失比VaR要大，一旦这种情况出现的话，我们就说VaR方法在极端情况下就会失灵无效。第二，VaR方法对于反常规的事件，并不能作出精而准的度量。这是因为在VaR方法中的一个假设条件认为：以往的数据可以可在将来复制其发展规律。第三，VaR模型本身就有一定的风险。对于同一组的数据来说，选择不同的模型和不同的方法得到的VaR的风险价值就会有很大的不同[5]。

综上所述，对于这种传统的测量金融风险的方法，选择较小的VaR数值，就成了各个金融机构、金融市场的优先选择。但是，VaR方法缺少一个客观的统一的衡量标准，尤其与Co-VaR方法比较起来，这就使之显得稍有逊色。

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4.1.2 VaR的实现

在本文中计算VaR的数值主要是直接调用MATLAB中的portvisk函数，这在MATLAB的金融风险测度函数中有详细的介绍。下面则是给出其调用的形式：

ValueAtRisk=portvrisk(ProtReturn，PortRisk，RiskThreshold，PortValue) 4.2 Co-VaR方法 4.2.1 Co-VaR的定义

2008年，Adian和Brunnermeier两位专家，共同提出测度金融风险价值的新方法Co-VaR方法，即条件风险价值。对于金融机构、金融市场来说，加入了风险溢出效应后的VaR，也就是Co-VaR方法，则能更为精准的衡量实际中的风险，从而可以避免风险被低估或者高估，进而就可以提高风险管理决策的准确性和及时性。对于整个金融系统风险的监管当局来说，由于Co-VaR方法可以准确有效的反映单个金融机构、金融市场对系统性风险的影响，监管者、决策者就可以很方便地知道各个金融机构、金融市场在系统性风险中所占的比例。从而对于那些占有比例高的金融机构、金融市场实施更为严厉的监管和惩罚，就可以确保整个金融机构、金融市场的稳定性。可以说，Co-VaR为监管者、当局者管理金融机构、金融市场提供了一种全新的思维和方法。

ijCoVaR表示的是当金融机构、根据Adian和Brunnermeier两位专家的定义，

qi水平时，金融市场j的收益率处于VaRq金融机构、金融市场i的风险水平，因此，ij是i关于j的条件VaR，CoVaR反映了当机构j处于极端不利的情况时，i所面

qij临的风险水平是多少。因此，CoVaR可以定义为，当给定机构j时的无条件VaR

qij时，机构i的VaR。所以，CoVaR也可以用条件概率分布的q分位数来进行定

q义，公式如下[6]：

ij PrXi?CoVaqR|?j?Xj?RVa q (4.2) q?在公式(4.2)中，0

ij险溢价值也就是剔除了零风险价值，我们把溢出风险价值定义为?CoVaR，其

q公式为[7]：

ij ?CoVaR?q16

ijCoVa?Rqi V a R (4.3) q天津科技大学2014届本科生毕业论文

ij在公式(4.3)中，计算出CoVaR和零风险价值VaR的溢出率，?CoVaR表示

qijij?CoVaR需要进行标准化的处理，?CoVaR的是j对i的风险溢出大小，所以，，

qq是不能充分地反映金融机构、金融市场j对i的风险溢出的程度。可是由于不一样的金融机构的零风险价值VaR的数值相差很大，其公式为：

??ijijij%CoVaR???CoVaR/VaRi?*100%???CoVaR?VaRi?/VaRi?*100% (4.4) ????q?qq?qq?q???而这种做法的优点在于：可以让持有各个不同的无条件价值的金融机构、金

ij融市场之间的收益数据标准化。%CoVaR的作用在于可以消除单位量纲的约

q束，能够真实地反映j发生风险事件时对i的风险溢出水平。CoVaR方法则是把风险溢出效应和以往的VaR方法结合起来，风险水平就可以得到准确的反应。那么更进一步，那么，这就会对关注整个金融系统风险的监管当局者、决策者来说

ij都是是意义非凡的。因为如果?CoVaR可以准确而且有效的反映单个金融系统、

q金融市场对系统风险的影响，那么监管当局者、决策者就可以很容易地知道各个

ij金融机构、假如我们用i代表整个金融系统，?CoVaR能够捕捉j发生风险事件

q时系统风险的变化。金融市场对系统风险的溢出风险所占的比例，从而可以对于那些风险溢出水平高的金融机构、金融市场采取更为严格的措施，来确保整个金融系统的长期稳定性[8]。

4.2.2 Co-VaR的实现

VaR函数在MATLAB中可以直接调用，其调用形式在本文的第4节有详细的介绍，以下则是Co-VaR函数的调用方式：

function dcovar = delta_co_var(output_returns, input_returns, ... lagged_factors_returns, quantile)

%-----------------------------------默认的q分位数为0.05---------------------------------%

if nargin < 4 quantile = 0.05; end

if nargin < 3

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lagged_factors_returns = []; end

num_periods = size(output_returns,1); median_percentile = 0.5;

%--------------------------计算金融个体的0.5分位数回归-------------------------------%

X = [ones(num_periods,1) lagged_factors_returns(1:end-1,:)]; y = input_returns;

betas = quantile_regression(y,X,median_percentile,0); if nargin<3

%-----------------------------延迟收益回报为零的情况------------------------------------%

median_input_state = betas(1); else

median_input_state = [1 lagged_factors_returns(end,:)]*betas; end

%---------------------------计算金融个体处于金融危机的数值--------------------------%

betas = quantile_regression(y,X,quantile,0); if nargin < 3

% lagged_factors_returns is empty distressed_input_state = betas(1); else

distressed_input_state = [1 lagged_factors_returns(end,:)]*betas; end

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%------------------分位数回归的输出机构或系统滞后因素输入机构----------------%

X = [ones(num_periods,1) input_returns lagged_factors_returns(1:end-1,:)]; y = output_returns;

betas = quantile_regression(y,X,quantile,0);

%----------------------------------计算deltavar数值-------------------------------------------%

dcovar = betas(2)*(distressed_input_state - median_input_state);

5 金融危机前后银行之间风险的溢出效应

5.1 数据的选取和处理

我国共有14家上市的商业银行，其中4家是国有商业银行：中国工商银行、中国建设银行、中国银行、中国农业银行；9家股份制商业银行：交通银行、招商银行、中信银行、浦发银行、民生银行、兴业银行、光大银行、华夏银行、深圳发展银行；3家城市商业银行：北京银行、宁波银行、南京银行。下面截选14家在上海证券交易所上市的银行名称以及相应的代码、上市时间。

表5-1 上海证券交易所银行上市代码及时间

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天津科技大学2014届本科生毕业论文

银行名称 工商银行 建设银行 中国银行 农业银行 交通银行 招商银行 中信银行 宁波银行 上证金融 上市时间 2007-9-25 2006-7-5 2010-7-15 2007-5-15 2002-4-9 2007-4-27 2007-7-19 2009-1-9 代码 601939 601988 601288 601328 600036 601998 002142 000038 银行名称 浦发银行 民生银行 兴业银行 光大银行 华夏银行 深发银行 北京银行 南京银行 内地银行 上市时间 1999-11-10 2000-12-19 2007-2-5 2010-8-18 2003-9-12 1991-4-3 2007-9-19 2007-7-19 2005-1-4 代码 600000 600016 601166 601818 600015 000001 601169 601009 000947 2006-10-27 601398

本文选取的数据是从2007-10-8到2012-12-28期间的数据，在此期间我国经历了200年的全国金融危机以及欧洲债券主权危机，其数据对研究金融个体与金融系统之间的风险比较有意义。

以每周五的收盘价为基础，若是遇到周五收盘价不存在的时候，就选取前一日的收盘价为准。本文的数据时来自我国上市的16家商业银行的日线数据中。由于中国农业银行光大银行上市均在2010之后，则不选取该两家银行的数据。而我国上市的商业银行大多是在上海证券交易所上市的，这就把宁波银行、深证发展银行的日线数据从剔除掉，留下12家银行的日线数据以为样本数据。银行的总体反映情况则是选取内地银行作为银行业的整体参考指数，即是银行的系统。而上证金融较内地银行上市晚，数据不够充分，所以不选择上证金融作为整个银行的股票指数。

下面则是以中国银行的股票收益率为单个金融系统，而以内地银行的股票收益率为银行的整个金融系统。在现有的数据进行了筛选，选取每周五的收盘价，若是周五没有数据，则选取前一日的收盘价，则每一只股票的数据有310组。当MATLAB软件读取数据后，会出现数据缺失的情况，则对其可以进行线性差值，使其数据保持完整。

5.2 单个银行和整个银行收益率的计算

现在选取的股票指标有每日的开盘的最高价、最低价、开盘价、收盘价、成交量以及收益率。在金融市场领域，通常不用价格作为指数，而是用其收益率作为研究的对象。其中某银行股票收益率的计算公式为某银行股票每周周五收盘价的一阶差分值，为了方便计算，则是对其取对数，然后扩大100倍。由于只是倍数的扩大，所以并不影响对问题的分析。其计算公式为：

第n周收益率=100*Ln(第n周收盘价/第n-1周收盘价)[9]

通过运用MATLAB软件，将数据导入MATLAB编辑页面，进行计算、分析和作图。其单个银行的股票价格、收益率以及作为银行整体的内地银行的股票价格、收益率走势图分别如5-1、5-2所示。其中，各大商业上市银行均以汉字

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