基于VaR-GARCH模型对我国基金市场风险的实证分析

孟根其木格

一、引 言

（一）研究背景

证券投资基金有着规模经济下的专家理财和组合投资的分散风险，发挥机构投资者对上市公司的监督和制约作用，有利于证券市场的健康发展。但证券投资基金仍要面对各种风险。我国基金管理公司需要重视和加强风险管理，特别是要建立起自己的风险管理系统。VaR是当今国际上新近发展起来的一种风险度量模型，已成为经济与金融系统中刻画风险的重要指标，该方法具有更大的适应性和科学性。

（二）文献综述

1. VaR模型研究综述

（1）VaR的含义

VaR的定义为：在市场正常的条件下，在给定的置信度下，特定时期内某一资产组合可能遭受的最大潜在损失值。

Prob(ΔP＞VaR)=1-C(1)

其中，ΔP为资产组合在Δt内的损失，VaR为在置信水平c下处于风险中的价值。

（2）VaR的度量方法——参数法

参数法假设证券组合的未来收益率服从一定的分布，计算过程需要估计分布函数中各参数的值，最后据此计算VaR值。

2. ARCH模型和GARCH模型研究综述

Engle(1982)在研究英国通货膨胀率时提出了ARCH模型。ARCH模型是，若一个平稳随机变量xt可以表示为AR(p)形式，其随机误差项的方差可用误差项平方的q阶分布滞后模型描述。

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则称υt服从q阶的ARCH过程，记作υt～ARCH(q)。其中第一个方程称作均值方程，第二个称作ARCH方程。为保证σ2t是一个平稳过程，有约束0≤（α1+α2+…+αq）＜1。

ARCH(q)模型是关于σ2t的分布滞后模型。为避免υ2t的滞后项过多，可采用加入σ2t的滞后项的方法，于是由Bollerslev(1986)将残差的方差滞后项引入ARCH模型的方差模型中，得到了广义自回归条件异方差模型GARCH(p,q)，即σ2t=α0+λσ2t-1+…+λpσ2t-p+α1υ2t-1+…αqυ2t-q（3）