金融风险管理模型的设定检验(国家自然科学基金)
“金融风险管理模型的设定检验——对VaR和CVaR模型的Portmanteau检验和非参数检验”系国家自然科学基金项目,2014年8月立项,批准文号为71401140,研究期限为3年,课题主持人为西南财经大学经济与管理研究院杜在超副教授。
近几十年来,由于受经济全球化与金融自由化、现代金融理论与信息技术进步、金融创新等因素的影响,金融市场呈现出前所未有的波动性。因金融风险而导致的金融危机时有发生。金融市场风险成为全球金融机构和监管当局普遍关注的焦点。Value-at-Risk(VaR)风险计量技术正是在这种背景下应运而生的一种现代金融风险管理方法。自20世纪70年代由巴塞尔银行监管委员会提出以来,VaR目前已被全球各主要银行、投资公司、证券公司及金融监管机构广泛采用。各主要银行均用此来确定其储备金量。VaR风险度量技术在我国也得到了广泛的应用,并且受到了越来越多的重视。
然而,VaR方法的流行并不意味着VaR是种合理有效的风险计量方法,实际上,研究结果和实践经验都表明,VaR风险计量方法存在严重的缺陷。为了克服VaR的不足,Artzner et al.(1997) 提出了条件在值风险Conditional Value-at-Risk (CVaR),又叫做Expected Shortfall(ES)的风险度量技术。条件在值风险是损失超过VaR时的条件均值,反映了损失超过VaR时可能遭受的平均潜在损失的大小。CVaR克服了VaR的缺陷,更能体现潜在的风险价值,被认为是一个更好的风险度量。因此,一些国内外的金融机构已在逐渐的用CVaR来替代VaR进行风险度量。目前对VaR和CVaR应用的通常步骤是:假设金融资产回报服从某种常用的分布,然后从该模型推出VaR和CVaR的表达式;接下来再根据历史观测值估计出模型中的参数,进而得到VaR和CVaR的估计。
上述做法存在的一个问题是:它建立在模型设定正确的假设之上。如果模型设定有误的话,那么估计出的VaR和CVaR可能与真实值相距甚远。通过一些数据模拟,我们发现如果模型设定不当,那么银行计算出的VaR,进而决定的储备金量,可能比真实值少12%—20%。也就是说,使用错误的模型来估算风险,将导致银行没有足够的储备金来应对可能的突发事件。所以模型设定检验在这里就显得尤为重要。另外,风险度量模型多种多样,如何从中选择正确的模型,也是一个十分重要的问题。如何对VaR和CVaR模型进行设定检验和模型选择是本项目重点解决的问题。
VaR模型设定涉及到条件期望、条件方差、序列独立性、误差项分布假设等。当然,我们可以对这些假设做逐项检验,但若能对所有的这些设定同时做一个检验,将对模型选择有很好的指导意义,这也是本项目的核心内容所在。我们将借助于概率积分变换来解决这一问题。
我们给出两类检验VaR和CVaR模型设定的方法:一类是Portmanteau检验(推广的Box-Ljung-Pierce检验),一类是基于经验分布的非参数检验。第一类检验的优点是简单性,第二类检验的优点是高效能性(拒绝错误原假设的概率高)。
本项目的特色与创新之处有以下几点。
第一,尾部分布的检验,这是本项目最大的创新之处。作为风险度量,VaR和CVaR都是针对收益分布的尾部定义的。但是人们往往先根据整个收益分布来选择模型,然后再用所选模型的尾部分布来估计VaR和CVaR。这种方法可能出现的一个问题是,有些模型用于整个分布并不合适,但是用于尾部分布则特别合适。我们对一些数据的分析初步印证了这一点。我们发现常用的带学生t误差分布的ARMA-GARCH模型并不能很好的拟合一些股指的分布,但是却能很好的拟合股指的尾部分布。这进一步证明了检验尾部分布的必要性。我们将针对尾部分布,而不是整个分布,来调整我们的检验方法。据我们所知,这在以前文献中是不曾有过的。
第二,我们创新地将一大类模型检验问题化为检验广义误差独立性的问题,比如说我们这里用到的对动态条件模型的概率积分变换。另外,在很多模型中,包括位置尺度族,人们通常假设误差项是相互独立的。此假设对于参数估计和统计推断都是至关重要的。我们将提出一套新的检验广义误差独立性的方法。虽然已经有很多检验变量独立性的研究,可是绝大部分只适用于可观测变量,我们将其推广到不可观测量。另外在处理有碍参数项时,我们提出了两种新的方法,一种是简单的改进的Box-Pierce检验,一种是广泛适用的乘子Bootstrap方法。
第三,我们的检验方法适用于非常广泛的模型,包括Hansen(1994)skewed t 模型。该模型拓展了已有的GARCH模型,有着非常广泛的应用,可是现有文献中仍没有对该模型拟合优度的检验。我们的方法将适用于该模型。
2014年11月,课题组在《经济研究》发表“关系,股市参与和股市回报” (执笔人为朱光伟、杜在超、张林)。该文基于中国家庭金融调查(CHFS)2011年的调查数据,研究了“关系”对股票市场的参与、参与程度和回报的影响。利用构建的多维关系指标,发现了关系可以显著地促进家庭参与股市,并且可以显著地提高股市参与的程度。
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