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VaR

西南财经大学天府学院

课业论文

论文题目：

VaR风险管理法在股市上的实证研究

学生姓名：

杨梦洁

所在学院：

西南财经大学天府学院

专业：

金融学

学号：

40804630

指导教师：

潘晓萍

2011年5月

摘要：

近些年来，由于受经济全球化与金融一体化、金融理论及金融创新等的影响，金融市场得

得到了迅猛发展，但同时金融市场也呈现出了前所未有的波动性，而作为在初级发展阶段的中国金融市场也必将面临更加剧烈的波动。

特别是处于潜在金融风险最大领域的股票市场，不可避免的成为金融风险管理的重点。

目前，我国金融市场正处于同国际接轨的过程中，与之相伴随的是时刻可能出现的大量金融风险。

然而，我国的金融风险管理体系还不够完善，不管是从理论上还是实际操作中，都存在这很多需要解决和完善的问题。

因此，利用现代风险管理理论对我国的股票市场风险进行实证分析以度量其风险就显得十分必要了。

本文结合VaR基本算法并在一定的假设前提下，以我国股票市场近一年的原始数据为依据进行的实证分析，结果表明，VaR方法能够在一定置信水平下准确的衡量我国股票市场的风险。

关键词：

金融风险风险管理VaR方法

目录

一选题背景和研究意义2

二金融风险管理概述3

1.金融风险简介3

2.证券市场风险4

三VaR方法的基本原理与计算方法4

1.VaR的定义4

2.VaR计算的基本原理4

四VaR方法在我国证券市场上的实证分析5

1.市场指数的风险衡量5

（1）正态性检验5

（2）VaR计算7

（3）验证8

2.个股风险衡量8

（1）正态性检验8

（2）VaR计算11

（3）验证11

五．VaR方法在我国金融风险管理中的重要意义11

参考文献：

12

一选题背景和研究意义

随着经济全球化及投资自由化的趋势逐渐加强，世界各国所处的经济、政治、社会环境日趋复杂，其运作也面临着日益多样且增大的风险，这一点在现代交易最为活跃的金融市场中表现得尤为突出。

所谓金融风险，是指金融机构、非金融企业和个人在经济活动中的不确定性导致的资金在筹措和运用中产生损失的可能。

自上世纪90年代中期以来，国际金融界经受了很多重大的金融灾难，从大范围的欧洲货币危机、墨西哥金融危机、亚洲金融危机以及2008年的金融风暴到日本大和银行、巴林银行和雷曼兄弟的倒闭，金融机构不断经受着各种风险带来的考验。

在国际金融领域频繁发生金融危机的同时，我国金融市场和金融活动中也出现了不少的金融问题和金融危机事件。

在我国，由于旧的体质上的原因，对于各类经济体尤其是金融机构面临的金融风险度量和管理在很大程度上都被忽略了。

但是我国在加入WTO之后，利率的市场化，资本项目的开放以及衍生金融市场的建立在可预见的未来都是不可避免的发展趋势，这无疑增大了我国金融市场所面临的风险，这些都是无法被忽略的。

从3.27国债期货风波导致万国证券的资不抵债导致万国证券的资不抵债、广东国投的破产、南方证券被接管到大连证券关闭、富友证券被托管等等事件，都很大程度上反映了我国金融市场的风险性，并且随着我国资本市场的日益开放、金融机构的进一步发展都会逐步增大我国金融机构所面临风险的复杂性。

一次掌握和创新风险度量和管理的技术和方法显得越来越重要。

金融风险管理的过程十分复杂，一般包括风险识别、风险衡量、风险管理的决策与实施以及风险控制等四个阶段。

其中风险衡量是金融风险管理过程中最重要的一个环节，它包括衡量各种风险导致损失的可能性大小以及损失发生的范围和程度。

与传统的风险衡量方法相比，VaR提供的一种考虑杠杆、相关性和当前头寸的组合风险的整体观点。

由于该方法能简单清晰地表示市场风险的大小，又有概率统计理论作为依托，更重要的是它解决了传统风险衡量方法所不能解决的各种问题，因而该方法得到了国际金融界的广泛支持和认可。

VaR风险管理模型为金融机构之间衡量风险水平和披露风险信息提供了一直的市场标准，有助于国内信息披露体系之间衡量风险水平和披露风险信息提供了一直的市场标准，有助于国内信息披露体系的建立和监管部门的统一监管，为国内金融机构内部风险管理和外部监管技术跟上世界金融发展潮流奠定了良好的基础。

高风险的证券业一直被认为是潜在金融风险最大的领域，不可避免的走到了金融风险防范的最前列。

股票市场作为我国证券市场的核心，参与投资者最为普遍，涉及的利益最为广泛。

本文详细介绍了VaR方法的相关理论和基本计算方法，并结合我国股票市场的原始数据进行的实证分析，得出了在一定的置信区间下VaR方法能够很好的衡量我国证券市场风险的结论。

二金融风险管理概述

1.金融风险简介

金融风险是由于金融市场因素如利率及汇率等发生变化，其变动对企业现金流产生负面影响，导致金融资产或收益发生损失并最终引起企业价值下降的可能性。

金融风险根据风险发生的范围，可分为系统风险和非系统风险，根据诱发的原因分为市场风险、信用风险、流动性风险、操作风险和法律风险等。

金融风险具有客观性，是无法完全避免的。

而且金融风险中往往还蕴藏着商业机会。

因此，无论是为了规避或控制风险而获取资产的时间价值，或者是通过承担风险获得资产的风险溢价，对待金融风险都应该进行主动积极的风险管理行为，而不是简单的规避、被动接受和无所作为。

事实上在波动性日益剧烈的经济、金融环境下，金融风险管理已成为现代企业生存发展的核心能力之一。

金融风险管理就是指改变企业所面临的金融风险状况而采取一系列的管理行为，使金融体系配置风险的具体表现形式，各企业通过所面临的风险水平和自身风险和承担能力进行决定承担多少风险，转移多少风险，从而实现风险配置功能。

金融风险管理的过程十分复杂，一般包括风险识别、风险度量、风险管理决策与实施，风险控制等四个阶段。

2.证券市场风险

证券市场是金融交易最为集中和频繁的市场，如何进行证券市场风险管理是金融风险管理的重点，也是本文论述的重点。

证券市场风险是指由于某种或多种影响证券市场价格波动的因素发生非理性变化，引起证券市场价格非理性巨幅波动，致使资产迅速贬值，各经济主体遭受损失的可能性，这种遭受损失的可能性是由于证券市场价格难以预期的波动性造成的。

证券市场风险具体表现在证券市场的安全性、证券市场的公平性和证券市场的危机性三方面。

证券市场风险是以证券市场价格波动的不可完全预测性为特征的，证券市场风险除了具有一般风险的特征之外还具有自己所独特的性质，即扩散性、扩大性、危害性和可控性等。

三VaR方法的基本原理与计算方法

1.VaR的定义

VaR即风险价值，指在正常的市场条件和给定的置信水平（通常是95%或99%）上，在给定的持有期间内，某一投资组合预期可能发生的最大的损失；或者说在给定的市场条件和给定的时间段内，该投资组合发生大雨VaR值损失的概率仅为给定的概率水平。

可以表示为：

Prob（△P>VaR）=1-c

其中，△P为金融资产组合在持有期△t内的损失，VaR为置信水平c下处于风险中的价值。

2.VaR计算的基本原理

一般分布下的VaR计算

为计算某投资组合的VaR，假定W0初始投资额，R为收益率，则在投资期期末该投资组合和价值W为W=W0（1+R）

令R的期望值和方差分别为

和

，且定义在给定的置信水平下的投资组合的最小价值W*为W*=W0（1+R*）

则VaR（平均值）=E（W）－W*

=W0（1+

）－W0（1+R*）

=－W0（R*－

）

此时的VaR被定义为相对VaR，是对于平均值而言的损失。

有事，VaR也被定义为绝对VaR，即相当于0的损失，与期望值无关：

VaR（零值）=W0－W*=W0－W0（1+R*）=－W0R*

从上面的定义可以看出，只要能确定投资组合的最小价值W*或最小投资收益R*，就能够得到VaR。

如果假定分布是正态分布形式，则VaR的计算就可以大大简化。

在正态分布条件下，可以根据置信水平选择一个相应的乘数，有投资组合的标准差与该乘数相乘，就可以得到VaR。

这种方法是基于对参数标准差的估计，从而不是从经验得到的分布中确定分位数，因此称这种方法为参数方法。

四VaR方法在我国证券市场上的实证分析

证券市场作为金融市场的重要组成部分，其剧烈的波动性和巨大的成交量使其成为风险管理的主体，如何对证券风险进行有效的计量和管理，也是市场各主体亟待解决的问题。

本文将借鉴RiskMetrics风险管理系统计算VaR索依据的参数法对我国股票市场进行实证分析。

在参数法的假设中，资产组合头寸的回报是服从正态分布的，即收益率序列Rt＝ln（Pt/Pt-1）～N（0,

）,则组合也服从正态分布。

但是由于我国证券市场尚未规范，还存在许多问题和不正当操作行为，所以市场指数或股票证券日收益率的波动不可能完全满足正态性。

在下面的实证分析中，将对其做近似正态分布处理。

1.市场指数的风险衡量

目前我国上海证券交易所和深圳证券交易所的市场指数种类很多，如沪深300、上证180、上证指数、深证100、深证成指、深证综指等。

本文将以上证180指数和深证成指为例来分别计算其VaR值，从而测量股市的市场风险。

（1）正态性检验

本文选取2010年1月4日到2011年1月4日的上证180和深证成指的每日收盘价作为实证分析的原始数据（数据来源为上海证券交易所网站）。

首先根据原始数据求出上证180和深证成指的日收益率，然后做出日收益率直方图，如图表1和图表2所示。

图表1上证180指数2010.1.4到2011.1.4日收益率直方图

图表2深证成指2010.1.4到2011.1.4日收益率直方图

用SAS和SPSS统计软件对该段时间被上证180指数和深证成指的日收益率分布进行初步检验，检验统计量结果、QQ图分别如表a、表3、表4所示。

表a指数日收益率正态分布的拟和优度检验

检验

统计量

P值

上证180指数

Kolmogorov-Smirnov

D0.007957073

Pr>D<0.010

深证成指

Kolmohorov-Smirnov

D0.007335356

Pr>D<0.010

图表32010.1.4至2011.1.4上证180指数日收益率QQ图

图表42010.1.4至2011.1.4深证成指日收益率QQ图

通过检验结果可以看出，样本区间内上证180指数和深证成指的日收益率分布基本服从正态分布。

经过计算得到上证180指数的

=0.000133，深证成指的

=0.000215，可以近似看作为0，一次两个序列近似服从于N（0,

）。

（2）VaR计算

根据正态分布下VaR的计算公式，有

VaR=T日的收盘价

a

2011年1月4日的上证180指数和深证成指在4个不同的置信水平下的VaR值如表5和表6所示。

表62011年1月4日上证180指数的VaR

置信水平

上证指数

T日上证180收盘价

上证180VaR

90%

1.28

0.005934

6651.80

50.52

95%

1.65

0.005934

6651.80

65.13

97%

1.88

0.005934

6651.80

74.21

99%

2.33

0.005934

6651.80

91.95

表62011年1月4深证成指的VaR

置信水平

深证成指

T日深证成指收盘价

深证成指VaR

90%

1.28

0.006298

12714.51

102.50

95%

1.65

0.006298

12714.51

132.13

97%

1.88

0.006298

12714.51

150.54

99%

2.33

0.006298

12714.51

189.58

从表中数值可以看出，置信水平越高，风险损失越大。

在实际操作中，不同的投资者会根据自己风险偏好程度来预测风险损失的大小。

（3）验证

上面我们已经计算出了T日市场指数VaR值，接下来就可以估计出T+1交易日市场指数的收盘价，该估计的数值不会低于T日收盘价值减去当日的VaR值，并且这个模型的可靠度程度为选定的置信水平。

我们取置信水平为95%，验证2011年1月5日（星期三）上证180指数和深证成指的收盘价，结果如下表。

表7验证对比表

上证180指数收盘价预测量最低值

=6651.80-74.21=6586.67

上证指数实际收盘价

6625.33

深证成指收盘价预测最低值

=12714.51-132.13=12582.38

深证成指实际收盘价

12647.63

以上数据表明，VaR方法对该风险的预测性较好。

2.个股风险衡量

大盘走势固然重要，但个股的走势更是倍受投资者走势，那么VaR法是否也能较为准确的预测个股走势，从而使投资者更为有效的管理自己的投资风险呢？

下面本文将以迪马股份和钱江摩托两只股票为例来验证VaR法在个股预测上的准确性。

（1）正态性检验

本文选取2010年1月4日到2011年1月4日的迪马股份（600565）和钱江摩托（000913）的每日收盘价作为实证分析的原始数据（数据来源为上海证券交易所网站）。

首先根据原始数据求出迪马股份和钱江摩托的日收益率，然后做出日收益率直方图，如图表A和图表B所示。

图表A2010.1.4到2011.1.4迪马股份日收益率直方图

图表B2010.1.4到2011.1.4钱江摩托日收益率直方图

同样，对该段时间段两只股票的日收益率分布进行初步检验，检验统计量结果、QQ图分别如下所示。

检验

统计量

P值

上证180指数

Kolmogorov-Smirnov

D0.009433995

Pr>D<0.010

深证成指

Kolmohorov-Smirnov

D0.008142582

Pr>D<0.010

通过检验结果可以看出，样本区间内迪马股份和钱江摩托的日收益率分布基本服从正态分布。

经过计算得到迪马股份的

=0.000591，深证成指的

=0.001047，可以近似看作服从于N（0,

）。

（2）VaR计算

根据正态分布下VaR的计算公式，有

VaR=T日的收盘价

a

2011年1月4日的迪马股份和钱江摩托在4个不同的置信水平下的VaR值如表5和表6所示。

表82011年1月4日迪马股份的VaR

置信水平

迪马股份

T日迪马股份收盘价

迪马股份VaR

90%

1.28

0.001202501

5.04

0.008

95%

1.65

0.001202501

5.04

0.010

97%

1.88

0.001202501

5.04

0.011

99%

2.33

0.001202501

5.04

0.014

表92011年1月4深证成指的VaR

置信水平

钱江摩托

T日钱江摩托收盘价

钱江摩托VaR

90%

1.28

0.008261049

8.07

0.085

95%

1.65

0.008261049

8.07

0.110

97%

1.88

0.008261049

8.07

0.125

99%

2.33

0.008261049

8.07

0.155

从表中数值可以看出，置信水平越高，风险损失越大。

（3）验证

上面我们已经计算出了T日股票价格VaR值，接下来就可以估计出T+1交易日两只股票的收盘价，该估计的数值不会低于T日收盘价值减去当日的VaR值，并且这个模型的可靠度程度为选定的置信水平。

我们取置信水平为95%，验证2011年1月5日（星期三）上证180指数和深证成指的收盘价，结果如下表。

表10验证对比表

迪马股份收盘价预测量最低值

=5.04-0.01=5.03

迪马股份实际收盘价

5.02

钱江摩托收盘价预测最低值

=8.07-0.11=7.96

钱江摩托实际收盘价

8.20

以上数据表明，VaR方法对该风险的预测性较好。

经计算，同样对于股票组合相同的方法也可对其市场风险做一个较好的测定，需要说明的是当投资者要求组合的VaR值小于用上述方法算出的VaR值时，则需要投资者对该投资组合的投资比例进行适当的调整以减小风险。

五．VaR方法在我国金融风险管理中的重要意义

通过上面的计算和分析，我们可以看出VaR方法对我国证券市场风险有一个较为良好的量度，那么将该方法应用到金融中的其它领域如我国金融衍生品交易的中，也将会取得较好的效果，可以帮助我们控制衍生品交易的市场风险。

对于商业银行而言，通过近年来我国资本市场的逐渐开放，许多新的管理理念已融合于我国商业银行管理之中，尤其对于我国商业银行的不良资产问题，VaR方法以其具有的较为良好的测定风险的特点也将会帮助我们控制银行不良资产处理过程中产生的新风险。

随着该方法和更多更好的风险测定和管理方法的引进与运用，我国的监管机制也会越来越完善，并将促进我国的资本市场的健康发展。

参考文献：

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[6]

邵欣炜.基于VaR的金融风险度量与管理[D]吉林大学,2004.

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[12]杜金鑫，VaR风险管理方法在证券市场上的实证研究[D]，天津大学，2007