var模型的应用

二〇一五 年 七 月

VAR模型及其在投资组合中的应用

内容提要

20世纪90年代以来，随着金融衍生产品市场的迅猛发展，加剧了金融市场的波动，2008年的金融危机使得大量的金融机构和投资者破产，风险管理再一次成为金融活动的核心内容。基于VaR的风险管理理论也在巴塞尔协议II的推广下开始广泛地被金融机构所运用，成为目前市场上主流的风险管理工具。本文将VaR及其延伸概念边际VaR和成分VaR的风险管理理论运用到证券市场的投资组合风险调整过程中，选取能够覆盖多数行业的40只个股构成一个投资组合，运用蒙特卡洛法分别计算投资组合在95%的置信水平和持有期为1天的条件下组合的VaR，以此来分析投资组合的风险分布及单只个股的风险贡献度；同时将VaR运用均值-VaR的组合优化理论确定投资组合的最小VaR投资组合，对比调整前后的损益走势图来说明VaR在投资组合风险调整优化过程中的有效性。

【关键词】 投资组合 风险管理 VaR 均值-VaR 组合优化理论

一、序言

（一）研究背景及意义

20 世纪 90 年代以来，随着世界金融市场在业务范围和产品规模上的急剧扩张，使得世界各国经济体之间的一体化和联动性不断增强，近些年的金融危机在国家之间的传导也更为迅

应用VAR模型

第２００９年第８期（总第３３２期）

商

业经

济

Ｎｏ．８，２００９ＴｏｔａｌＮｏ．３３２

ＳＨＡＮＣＹＥ．ＩＩＮＧＪＩ

【文章编号】１００９—６０４３（２００９）０８－００６４—０３

应用ＶＡＲ模型计算人民币汇率

风险的实证研究

李

妍

１５０００１）

（哈尔滨工程大学经济管理学院。黑龙江哈尔滨

【摘要】

自２００５年汇改以来，人民币兑换美元汇率不再是盯住美元的固定汇率制，而是以市场供求为基础、参考一篮

子货币进行调节、有管理的浮动。通过利用ＶＡＲ模型对这段期间内人民币汇率风险的大小，进行了实际测算以及得出的具体数值来看，虽然目前我国人民币汇率波动相对稳定．尚未经历极端情形和事件，使用ＶａＲ模型测度风险对结果估算不会产生很大影响，但随着我国人民币汇率不波动幅度的逐步放宽，政府完全可以考虑使用目前在ＶａＲ基础上发展起来的极值理论和压力测试等方法，这些方法对资产损益分布极端尾部事件将会重点研究并加以测量。

【关键词】ＶａＲ模型；人民币汇率风险；实证研究【中图分类号】Ｆ７２０

ｆ文献标识码】Ｂ

ｒ．

一、ＶＡＲ简介

（一）ＶＡＲ的概念

ＶＡＲ是指在一定的持有期和给定的置信水平下，利率、汇率、股票价格等市场风险因子发生变化时可能对某项资金头寸、资产组合或机构造成的潜在最大损失

第２３卷第４期

２００９年７月

山东理工大学学报（自然科学版）

ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｈａｎｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）

Ｖ０１．２３Ｎｏ．４Ｊｕｌ．２００９

文章编号：１６７２—６１９７（２００９）０４—００７３—０４

ＶａＲ－ＧＡＲＣＨ模型在

我国股指期货风险管理中的应用

李基梅，刘青青

（山东科技大学信息科学与工程学院，山东青岛２６６５１０）

摘

要：国内外预测股指期货合约的市场风险基本以ＶａＲ风险评估为主流，计算ＶａＲ的核心与

关键是估计波动性参数．由于金融资产价格涨跌率时间序列具有波动聚集效应、厚尾效应及时变方差效应，故采用对波动性估计具有精度、准确度和可信度较高的ＧＡＲＣＨ模型．基于这一点，构建了ＶａＲ－ＧＡＲＣＨ模型，并以恒生股指期货指数做了实证分析，结果表明ＶａＲ—ＧＡＲＣＨ模型可以很好地控制和预测香港恒生指数的股指期货风险．关键词：股指期货；风险管理；ＶａＲ—ＧＡＲＣＨ模型中图分类号：Ｆ８３０．９１

文献标识码：Ａ

ｉｎｔｈｅｒｉｓｋｍａｎａｇｅｍｅｎｔｏｆｓｔｏｃｋｉｎｄｅｘｆｕｔｕｒｅｓ

ＬＩＪｉ—ｍｅｉ。ＬＩＵＱｉｎｇ—ｑｉｎｇ

（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃ

Eviews基本操作指引： 1、ADF检验

双击序列——打开序列数据窗口——View——Unit Root Test ——单位根检验对话框

（1 st difference ，即检验△X ； intercept：包含截距项 ； trend：包含趋势项）

临界值判断：如果ADF检验值小于某一显著性水平下的临界值，则序列在此显著性水平下平稳。

2、根据SIC和AC值确定VAR的滞后期 单位根检验操作的输出结果中

3、建立VAR模型

在workfile里——Quick——Estimate VAR…——对话窗

缺省的是非约束VAR，另一选择是向量误差修正模型。 给出内生变量的滞后期间。 给出用于运算的样本范围。

Endogenous要求给出VAR模型中所包括的内生变量。 Exogenous要求给出外生变量（一般包含常数项）。

结果显示中，回归系数下第一个括号中的为标准差，第二个括号中的为t值。

4、脉冲响应分析（Response of * to * Innovations）/ 方差分解（Variance Decornposition） 在进行脉冲响应函数诊断之前，需要先检验VAR模型的平稳性，用AR根图(Inverse

目 录

引言 ……………………………………………..………………..…………….1 第一章 商业银行风险与风险管理…….………………………………………4 第一节 风险管理的发展背景……………………………………………4 第二节 商业银行风险的分类及定义..…………………………………5 第二章 商业银行风险的度量方法……………………………………………8 第一节 灵敏度分析及其应用….…………………………………………8 第二节 波动性分析………………………………………………………..9 第三节 压力实验…………………………………………………………9 第四节 VaR方法………………………………………………………….10 第五节 VaR方法在金融风险管理中的应用原理…………………….18 第三章 VaR模型在商业银行风险管理中的应用.………………………..20 第一节 VaR模型在人民币业务中的应用 ……………………………20 第二节 VaR模型在外币业务中的应用………………………………22 第三节 VaR模型在金融衍生产品中的应用及其展望..

金融风险管理的VaR方法及其应用

目录

一、VaR方法的产生 ............................................................................................................ 3

二、VaR的定义 ...................................................................................................................... 4

三、VaR的计算 ...................................................................................................................... 5

（一）ω和R 的概率分布函数未知 ............................................................................. 6

（二） ω和R 服从正态分布......................

基于VAR模型的房产税对房价调控效应的实证研究

摘 要：文章运用向量自回归模型对影响房地产价格的多项因素进行分析，选取上海市2011年1季度至2016年1季度的季度数据为样本，建立了影响房地产价格因素的VAR模型，定量分析了各因素对房地产价格的影响程度，并利用方差分解分析各因素对房地产价格的影响时滞、持续时间和作用强度。研究结果表明，短期内房地产价格受房产税影响较大，但长期房地产价格走向仍受制于市场供需的影响，因此实施房产税的同时应完善配套政策设计，从根源上解决房地产市场的供求矛盾，实现房地产价格的良性调控与稳态变化。

关键词：VAR模型；房地产价格；房产税；影响效应 中图分类号：F830.33 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2016）33-0139-06 1 引 言

房产税作为国家或政府以房产为征税对象向房屋的产权所有人征收的一种财产税，在我国主要肩负着抑制房价、调节收入分配、管理房地产市场结构和提高住房使用率的作用。自1998年住房改革以来，房地产行业在市场化的过程中迅猛发展，在显著带动国民经济增长和拉动投资需求的同

时也日益暴露出房价攀升过快、投机炒作盛行、普通民众难以承担高房价等问题，针

VaR（Value at Risk）一般被称为“风险价值”或“在险价值”，指在一定的置信水平下，某一金融资产（或证券组合）在未来特定的一段时间内的最大可能损失。假定JP摩根公司在2004年置信水平为95%的日VaR值为960万美元，其含义指该公司可以以95%的把握保证，2004年某一特定时点上的金融资产在未来24小时内，由于市场价格变动带来的损失不会超过960万美元。或者说，只有5%的可能损失超过960万美元。与传统风险度量手段不同，VaR完全是基于统计分析基础上的风险度量技术，它的产生是JP摩根公司用来计算市场风险的产物。但是，VaR的分析方法目前正在逐步被引入信用风险管理领域。 基本思想

VaR按字面的解释就是“处于风险状态的价值”，即在一定置信水平和一定持有期内，某一金融工具或其组合在未来资产价格波动下所面临的最大损失额。JP.Morgan定义为：VaR是在既定头寸被冲销（be neutraliged）或重估前可能发生的市场价值最大损失的估计值；而Jorion则把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”。 基本模型

根据Jorion（1996），VaR可定义为：

VaR=E（ω）-ω* ①

式

本文采用1987—2009年海南省年度数据分析国内生产总值、通货膨胀率、旅游收入、城镇居民可支配收入、贷款利率和城市人口总数等因素对海南房地产价格的影响效应。研究结果显示：海南经济增长、通货膨胀率、城镇居民可支配收入和旅游收入是引起海南房地产价格波动的原因;海南房地产价格与贷款利率和城市人口总数之间不存在格兰杰因果关系;经济产出、通货膨胀率、旅游业发展和城镇

21年第 1 01 2期总第 2 7期 7

南偶

N0 1 . 0 1 . 2 2 1 S r lN . 7 e i o2 7 a

HAI NAN I F NANCE

海南房地产价格影响因素的实证研究基于 VAR模型的分析吴学品：明恒。林(.南大学经济与管理学院， 1海海南海口 5 0 2;. 7 2 8 2中国人民银行海口中心支行，海南海口 5 0 0 ) 7 15

摘要：文采用 18 - 2 0本 9 7 0 9年海南省年度数据分析国内生产总值、货膨胀率、游收入、镇居民可支配收通旅城入、款利率和城市人口总数等因素对海南房地产价格的影响效应。究结果显示：南经济增长、货膨胀率、镇贷研海通城居民可支配收入和旅游收入是引起海南房地产价格波动的原因：南房地产价格与贷款利率和城市人口总数之间不海

存在格兰

质量管理

资产定价理论一直以来都是证券市场研究的热点问题。其最经典的模型是Sharp提出的资本资产定价模型（CAPM），但是由于严苛的条件假设和有限的解释效果，后来又被逐渐完善，其中尤为著名的是Fama and French建立的包括市场因素、规模因素、和价值因素在内的三因素模型。

随着中国股市近年来不断发展成熟，国内学界对于CAPM和FF模型及其在中国股票市场的适用性，试图将其应用到中国股票市场的研究越来越多。

本文通过详细介绍CAPM、FF三因素模型的假设，模型方程、解释能力，以及在中国股票市场的适用性分析，得出以下结论：中国股市发展较慢，不够发达，信息披露等方面存在一定问题，属于弱势市场，FF模型比CAPM模型有着更强的解释力，和适应性。

页脚内容1

质量管理

Capm模型、FF模型在我国的适应性分析

一、CAPM模型

资本资产定价模型（CAPM）是现代金融学的奠基石，由威廉.夏普、约翰.林特纳、简.莫辛分别建立了经典资本资产定价模型CAPM。

1.CAPM模型的基本假设是：

（1）市场是均衡的，信息完全。

（2）投资者是风险厌恶的，并且追求效用最大化。

（3）投资者仅依据来自资产组合的期望收益和标准中差做决策。换言之，假定资产收益服从正态分布或投资者具有二次