论文我国交易所上市公司债宏观市场风险度量是适合不知如何写市场风险方面的相关专业大学硕士和本科毕业论文以及关于市场风险分析及对策论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料下载。
摘要：以我国交易所上市公司债为研究对象,选取2008年6月至2014年6月中证公司债指数的每日收盘数据,基于ARMA（1,1）-GARCH（1,1）和ARMA（1,1）-TGARCH（1,1）模型分别估计了正态分布、t分布和GED分布假设下模型的参数和条件方差,并运用TGARCH对三种分布下的VaR值进行了估计.研究结果表明：在95%的置信水平下,正态分布和GED分布高估了风险值,而t分布低估了风险值,但正态分布给出的估计结果明显优于其他两种分布.在99%的置信水平下,三种分布均低估了风险值,但t分布和GED分布下的结果明显好于正态分布.
关 键 词：上市公司债;市场风险;在险值（VaR）
中图分类号：F830.9 文献标识码：A 文章编号：1006-3544（2014）04-0050-04
一、引言
公司债券作为企业融资的重要工具,在提高资源配置效率、对资本资产风险和收益进行定价和投资者风险管理中起着重要的作用.经过近20多年的发展,我国公司债市场经历了从无到有,再到目前的初具规模.但与国外成熟市场相比,目前我国公司债券市场表现出明显的形式单一、品种单一、结构单一的特征,以及发债主体的集中度过高等特点.
布雷顿森林体系的瓦解加速了全球金融自由化的步伐,经济与金融发展的一体化,更是导致金融市场资产价格的剧烈波动.众所周知,在过去的30多年里世界范围内发生了包括墨西哥金融危机、俄罗斯债务危机、欧洲主权债务危机、美国次贷危机等一些列重大危机事件,巴林银行、长期资本管理公司、雷曼兄弟等国际金融机构的倒闭, 使得人们不得不更加关注市场风险的管理.在所有的金融风险中,市场风险有其特殊的地位, 不仅所有的资产都面临着市场风险, 而且市场风险往往是其他类型金融风险的基本诱因,公司债券作为一种市场交易品种,对其投资者而言, 同样面临利率波动所带来的巨大市场风险.
本文运用J. P. Morgan提出的VaR方法对我国交易所公司债宏观市场风险进行测量和分析,通过选取有效模型来获取波动率, 从而进一步计算出不同置信水平下的VaR值,最后对计算结果进行回测检验.
二、方法介绍
衡量债券市场风险的指标通常包括波动性、敏感性、 压力测试和风险价值等指标, 其中风险价值（Value at Risk,简称“VaR”）指标是用以揭示债券在市场条件下,在给定的置信水平和期限所可能出现的最大潜在损失,用数学公式描述如下：
P（?驻V>VaR?琢）等于1-?琢（1）
其中,P为概率测度,?驻V等于V（t+?驻t）-V（t）表示投资（组合）在未来期间?驻t内的投资损失,V（t）为资产目前的市场价值,?琢为置信水平.
在计算VaR值时概率分布的选择至关重要,由于现实中资产（组合）收益率序列的概率分布比较难确定,为简化计算,常用条件异方差（GARCH）模型来处理波动率,并且通常假定资产收益率服从正态分布.由式（1）可知,当置信水平为?琢,持有期为T的资产收益率序列的VaR值可用下式来表示：
VaRT等于P0 ?滓Z?琢■ （2）
其中,P0为资产初始值,?滓为方差,Z?琢为?琢置信水平下的左分位数.由（2）式可以计算资产未来T个交易日的风险值.然而,资产收益通常存在异方差和尖峰厚尾特征,正态假设估计出的VaR并不精确.因此,本文在正态假设的基础上,加入了学生t分布 ① 和广义误差分布（GED）来拟合收益序列的厚尾性.
由于资产收益率的波动通常具有时变的条件异方差性,由条件异方差GARCH模型族来估计VaR可以提高估计精度.考虑到债券价格的凸性特征,本文采用GARCH（p,q）与TGARCH（p,q）模型来估计收益的条件异方差性.
在GARCH模型中考虑两种设定,分别是条件均值方程和条件方差方程.GARCH（p,q）模型的一般表达式为：
rt等于?滋+■rt-i+at
ai等于?滓i ?着i
?滓■■等于?棕+■?琢■a■■+■?茁■?滓■■ （4）
其中rt为收益率序列,at为残差,?滓■■为条件方差,?着i为独立同分布的随机变量,?着i与?滓i相互独立,u为收益的无条件期望值,?棕>0为截距项,?琢■≥0为滞后期参数,?茁■≥0为方差参数.
GARCH模型描述了资产收益序列的自相关性,反映了市场的时变特性.但资产收益的波动通常呈现出非对称的特征,为了反映这种非对称效应,Zakoian（1990）等提出了门限ARCH（TARCH）模型,其条件方差变为：
?滓■■等于?琢0+ ■（?琢■+?酌■d■）a■■+■?茁■?滓■■ （5）
其中,d■为虚拟变量,当a■<0时,d■等于1;当a■>0时,d■等于0.?琢■、 ?茁■和?酌■为非负参数,满足类似于GARCH模型的条件.从模型中可看出正的a■对?滓■■的贡献为?琢■a■■,而负的a■对?滓■■有更大的贡献（?琢■+?酌■）a■■.若?酌■≠0,则说明信息作用是非对称的,而当?酌■>0时,认为存在杠杆效应.
本文从收益的波动性与分布两方面出发,通过构建VaR-（T）GARCH模型,利用两种不同模型计算出的条件均值和方差,来预测收益和方差以及相应概率分布下的分位数,并计算出VaR值,同时,利用模型对我国交易所公司债的市场风险进行后验测试.
三、数据描述与参数估计
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参考文献：
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