極值情況下對我國股市風(fēng)險(xiǎn)度量的實(shí)證分析研究(文件)
【正文】 累托分布： (4。本文采用平均超額函數(shù)法來選取閾值u。用近似，則 (9對數(shù)似然函數(shù)為： (10可得似然方程組： (11對該似然方程組求解，便可得參數(shù)和的極大似然估計(jì)。將日收盤價(jià)取對數(shù)后做一階差分，可近似為收益率，把所得的日對數(shù)收益率作為對象進(jìn)行研究。2007年的“”事件，標(biāo)志中國股市已經(jīng)與全球接軌，因此在此背景下研究金融危機(jī)對中國股市的影響也更有意義。2）2007年10月17日~ 2008年11月6日此時(shí)段上證綜指日收盤價(jià)持續(xù)下跌，中國股市一直處于“熊”市，面對金融危機(jī)，國家也在不斷采取措施緩解國際經(jīng)濟(jì)衰退對我國的影響，2008年11月，中國政府推出的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、保障性住房等財(cái)政刺激政策將進(jìn)一步解決中國面臨的外部失衡和內(nèi)部失衡。 在之前學(xué)者的研究中，主要關(guān)注的是損失風(fēng)險(xiǎn)，對于投資者來說，只要能夠規(guī)避損失獲取收益就是好的投資決策，但是這對于研究整個(gè)市場中收益率的風(fēng)險(xiǎn)是有缺陷的，大的收益和大的損失都造成了股價(jià)的波動和股市的風(fēng)險(xiǎn)，因此，本文對此缺陷進(jìn)行改進(jìn)，把損失和收益都看做是未來收益不確定性的一種表現(xiàn)，統(tǒng)稱為“風(fēng)險(xiǎn)”。表1 各時(shí)段收益率“負(fù)尾”分布函數(shù)的參數(shù)估計(jì)結(jié)果和風(fēng)險(xiǎn)值負(fù)尾2003．5．26~2007．3．122007．3．13~2007．10．162007．10．17~2008．11．62008．11．7~2018．12．31u2232((((((((VaRCVaR表2 各時(shí)段收益率“負(fù)尾”分布函數(shù)的參數(shù)估計(jì)結(jié)果和風(fēng)險(xiǎn)值正尾2003．5．26~2007．3．122007．3．13~2007．10．162007．10．17~2008．11．62008．11．7~2018．12．31u222((((((((VaRCVaR四、對所得結(jié)果的分析和討論2003年5月26日~ 2007年3月12日對于“負(fù)尾” 和“正尾”，尾部指數(shù)參數(shù)的估計(jì)結(jié)果均大于0，說明兩分布都具有“厚尾”的特性，此時(shí)極端事件發(fā)生的頻率較大，收益率大幅波動的概率也較大，因此投資者在股票市場中的投資風(fēng)險(xiǎn)也較大。2007年3月13日~2007年10月16日隨著中國股市與國際的接軌，美國“次貸”危機(jī)所引發(fā)的全球金融危機(jī)也開始波及中國。2007年10月17日~ 2008年11月6日上證綜指日收盤價(jià)在2007年10月16日達(dá)到最高點(diǎn)之后開始持續(xù)下跌，中國股市由“牛市”轉(zhuǎn)為“熊市”。五、總結(jié)經(jīng)過對中國股市上證綜指分時(shí)段擬合收益分布函數(shù)以及風(fēng)險(xiǎn)值的計(jì)算和比較，得到以下結(jié)論：1）股票市場中收益率分布大體上呈現(xiàn)出“尖峰厚尾”的特征，但同一時(shí)段中，“負(fù)尾” 和“正尾”并不一定同時(shí)都是“厚尾”的，特別是金融危機(jī)爆發(fā)之后，“薄尾”現(xiàn)象也普遍出現(xiàn)，這對一般研究中的“尖峰厚尾”性質(zhì)有了更深入的研究，而且“負(fù)尾”“正尾”的不同尾部特征也驗(yàn)證了中國股票市場中收益率波動程度和所含風(fēng)險(xiǎn)的非對稱性。 Mikosch, T. (1997. Modeling extreme events. Berlin: SpringerVerlag.[11] Fama, E. (1965. The behavior of stock prices. Journal of Business, 47, 244280.[12] Gettinby, G. D., Sinclair, C. D., Power, D. M. amp。 Von Weizsacher, J. (1997.Volatilities of different time resolutions — analyzing the dynamics of market ponents. Journal of Empirical Finance, 4, 213240.[24] Zangri, P. (1996. A VaR methodology for portfolios that that include options. RiskMetrics Monitor, First Quarter, 4 12.[25] Zhang, Z.( 2005. A new class of taildependent time series models and its applications in financial time series. Adv. Econom. 20 (B, 323–358.[26] Zhang, Z., Huang, J., (2006. Extremal financial risk model and portfolio evaluation. Comput. Statist. Data , 2313–2338.[27] Zhengjun Zhang, Kazuhiko Shinki. (2007. Extreme comovements and extreme impacts in high frequency data in finance. Journal of Banking amp。 Wingender J. (1990. The distribution of stock returns: new evidence against the stable model. Journal of Business and Economic Statistics, 8, 217223.[18] Longin, F. M. (1996. The asymptotic distribution of extreme stock market returns. Journal of Business, 69, 383408.[19] Longin, F. M. (2000. From value at risk to stress testing: The extreme value approach. Journal of Banking amp。3）研究2
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