- 相關(guān)推薦
淺談?dòng)肰aR方法分析中國A股市場(chǎng)的風(fēng)險
【摘 要】本文首先介紹了近期A(yíng)股的風(fēng)險性，然后研究了在股票價(jià)格隨機游走的假設下，計算了A股市場(chǎng)在不同置信水平下的風(fēng)險值，并與實(shí)際投資收益做了對比。最后得出用VaR方法度量A股市場(chǎng)的風(fēng)險是可行的。
【關(guān)鍵詞】滬深300指數;VaR;置信水平;A股
一、研究背景介紹
2014年下半年中國A股市場(chǎng)開(kāi)啟了一波罕見(jiàn)的大牛市，一時(shí)間全民炒股成為了一股熱潮，尤其是新股民甚至產(chǎn)生一種錯覺(jué)，只要炒股就能掙錢(qián)。但是15年六月中旬開(kāi)始，A股開(kāi)始暴跌，在短短十幾天時(shí)間里，上證指數從最高的5000多點(diǎn)一路猛跌至3300多點(diǎn)，一時(shí)間千股跌停。至此一些新股民開(kāi)始聞股色變。然而僅僅過(guò)去一個(gè)多月，A股又緊隨外圍股市開(kāi)始暴跌，史稱(chēng)“股災2.0”。進(jìn)入2016年，上兩次的股災還未遠去多久，A股在新年首個(gè)交易日就兩次觸發(fā)熔斷伐，提前休市，1月7日更是創(chuàng )紀錄的30分鐘就休市。這一切的一切無(wú)疑都告訴我們，股市絕對不是提款機，股市是有風(fēng)險的，而且風(fēng)險來(lái)時(shí)更是猛如虎!而我們的這篇文章就是要用VaR方法分析中國A股市場(chǎng)的風(fēng)險。
早在2000年，中國科學(xué)院科技政策與管理科學(xué)研究所的范英就研究了VaR方法在深圳股票市場(chǎng)的應用問(wèn)題，在股票價(jià)格隨機游動(dòng)的假設下計算了深圳股市在不同置信水平下的風(fēng)險值，并與實(shí)際投資收益做了對比。本文就是基于范英的研究方法對2014年下旬到2016年初的中國股市的風(fēng)險進(jìn)行分析，另外為了更好地分析，本文選取了滬深300指數作為分析的標的。
二、實(shí)證分析
因為這輪牛市大抵是從2014年的下半年開(kāi)始的，因此這篇文章選擇從2014年9月17日到2016年一月初的A股數據，為了更好地體現整個(gè)A股市場(chǎng)，本文選擇了滬深300指數作為分析的標的。要特別說(shuō)明的是，本文的所有圖表數據均來(lái)自Wind。
VaR，即風(fēng)險價(jià)值度(value at risk)，當考慮VaR的測度時(shí)，我們所關(guān)心的是如下的問(wèn)題：在給定時(shí)期，有x%的可能性，最大的損失是多少?
假設滬深300綜合指數在時(shí)間t的取值是，時(shí)間間隔為1天，
=ln()-ln()=ln(1+)，
≈ (1)
這里計算VaR的方法采用方差協(xié)方差方法，當已知時(shí)，假設服從獨立異方差的正態(tài)分布，這里考慮了方差的時(shí)變性。
=ln()-ln()～ N(0，)
= -αW (1) (2)
對方差的估計采用周期為20天(T=20)的移動(dòng)平均法，即
= (3)
根據(2)式，考慮1天的持有期，令W=1，對應的VaR值為風(fēng)險值占整個(gè)投資額的比例。對置信水平的不同取值c，對應的分位點(diǎn)為α，可以計算出相應的風(fēng)險值VaR。
本文對置信水平的4個(gè)不同取值分別計算每天的VaR值，表1列出了本算例的主要結果。從表中數據分析可以看出，置信水平越高，風(fēng)險值越大。對風(fēng)險規避者來(lái)說(shuō)，對風(fēng)險的預期比較大，在量化風(fēng)險時(shí)需要較高的置信水平，以降低投資的風(fēng)險;而對于風(fēng)險偏好者來(lái)說(shuō)，對風(fēng)險的承受能力比較大，在計算風(fēng)險時(shí)設置相對低的置信水平，相應的風(fēng)險值比較低，有利于做出積極的投資決策，從而期望獲得較高的利潤。
表1最后一行顯示了收益率為負的超過(guò)VaR的天數與總天數的比例，通過(guò)觀(guān)察我們可以發(fā)現，當置信水平是90%時(shí)實(shí)際損失超過(guò)VaR的比例為9.33%，這個(gè)比例與相應的置信水平是基本吻合的。但是隨著(zhù)置信水平的不斷增大，實(shí)際損失超過(guò)VaR的比例與相應的置信水平就不是那么精確的吻合了。因此對于95%、97%、99%的置信水平，所計算的VaR值略低估A股市場(chǎng)的風(fēng)險。
本文繪制了對于90%的置信水平所反映收益率和風(fēng)險值的對應曲線(xiàn)圖，圖1是滬深300指數每日收益率的變動(dòng)曲線(xiàn)，圖2為相應時(shí)間每日風(fēng)險值的VaR曲線(xiàn)。通過(guò)圖1和圖2的對比我們可以看出，當每日收益率變化較大時(shí)，相對應的VaR曲線(xiàn)也變化較大。
三、結論
通過(guò)以上分析可知，用VaR方法能較好地度量A股市場(chǎng)的風(fēng)險，且VaR方法使用表單，通俗易懂。隨著(zhù)A股市場(chǎng)的不斷完善，其人為的影響也會(huì )越來(lái)越小，相應的市場(chǎng)化會(huì )越來(lái)越高，因此用VaR方法來(lái)度量A股的風(fēng)險也會(huì )相應的更加準確。當然這也僅僅是個(gè)方法而已，市場(chǎng)是隨時(shí)變化的，市場(chǎng)的風(fēng)險當然也是變化莫測的，在投資A股的同時(shí)要時(shí)刻防范風(fēng)險，這是我們每一位股民都應該牢牢記在心里的。
參考文獻
[1]范英：《VaR方法及其在股市風(fēng)險分析中的應用初探》[J]，《中國管理科學(xué)》，2000年第3期
[2](加)約翰.赫爾;王勇、索吾林譯.《期貨、期權及其他衍生產(chǎn)品》.機械工業(yè)出版社
[3]王志誠，唐國正，史樹(shù)中：《金融風(fēng)險分析的VaR方法》[J]，《科學(xué)》，1999，51(6)：15-18
【淺談?dòng)肰aR方法分析中國A股市場(chǎng)的風(fēng)險】相關(guān)文章：
基于La―VaR模型的中國國債市場(chǎng)流動(dòng)性風(fēng)險研究03-24
淺談受力分析的方法03-23
淺談審計風(fēng)險03-20
淺談中國三大旅游市場(chǎng)03-07
中國物流市場(chǎng)供求分析與對策03-21
關(guān)于市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)風(fēng)險分析及成因的相關(guān)論文01-26