波動(dòng)率的估計(jì)其他ARCH類模型

《波動(dòng)率的估計(jì)其他ARCH類模型》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫(kù)。

1、金融時(shí)間序列模型其它ARCH類模型兩類非對(duì)稱模型GJR模型反映波動(dòng)率的非對(duì)稱性S-1是虛擬變量，如果?t-1<0，則S-1取值為1，如果?t-1?0則S-1取值為0。通過(guò)畫出響應(yīng)曲線，看到市場(chǎng)利空和利好消息對(duì)波動(dòng)率的不同影響GJR模型響應(yīng)曲線EGARCH指數(shù)廣義條件異方差模型?>0同等程度的正擾動(dòng)引起條件方差的變化比負(fù)擾動(dòng)要大；?<0同等程度的正擾動(dòng)引起條件方差的變化比負(fù)擾動(dòng)要小;?=0同等程度的正擾動(dòng)引起條件方差的變化與負(fù)擾動(dòng)相等。對(duì)求對(duì)數(shù)后的條件方差進(jìn)行建模EGARCH模型1）重要特征是引入不對(duì)稱性2）參數(shù)沒(méi)有大于0的約束，因?yàn)閷?duì)求對(duì)數(shù)后的條件方差建模，可以保

2、證方差為對(duì)數(shù)。3）可以假設(shè)?t~廣義誤差分布正態(tài)分布是廣義誤差分布的特殊情形。金融理論表明具有較高可觀測(cè)到的風(fēng)險(xiǎn)的資產(chǎn)可以獲得更高的平均收益，其原因在于人們一般認(rèn)為金融資產(chǎn)的收益應(yīng)當(dāng)與其風(fēng)險(xiǎn)成正比，風(fēng)險(xiǎn)越大，預(yù)期的收益就越高。這種利用條件方差表示預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)的模型被稱為ARCH均值（ARCH-in-mean）或ARCH-M模型。ARCH-M模型ARCH-M模型g()是條件方差的函數(shù)通常是ht，lnht例如ARCH（1）-M模型：的無(wú)條件期望為：的無(wú)條件方差為：證明：其中，證明：其中，由金融時(shí)間序列模型風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值ValueatRisk案例企業(yè)匯率風(fēng)險(xiǎn)利率風(fēng)險(xiǎn)商品價(jià)格金融業(yè)

3、利率風(fēng)險(xiǎn)衍生工具的使用市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)：由于資產(chǎn)的市場(chǎng)價(jià)格變化引起的損失的可能性類型：根據(jù)引發(fā)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的不同因素，分為利率風(fēng)險(xiǎn)，匯率風(fēng)險(xiǎn)，股市風(fēng)險(xiǎn)和商品價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)重要的原因金融市場(chǎng)波動(dòng)增加1973年布林頓森林體系崩潰1979年貨幣政策的控制目標(biāo)由利率轉(zhuǎn)向貨幣供給量80年代兩次石油危機(jī)高通貨膨脹率導(dǎo)致其他數(shù)據(jù)變化加劇1995巴林破產(chǎn)事件案例Barings銀行破產(chǎn)1995年2月26日，233年歷史的巴林銀行破產(chǎn)新加坡期貨負(fù)責(zé)人28歲的里客.尼森，2個(gè)月的時(shí)間損失13億美元，耗盡巴林銀行的股本里客.尼森被判入獄6年半您的位置：世界經(jīng)理人>商業(yè)評(píng)論2>十二月專題>巴

4、林銀行丑聞重演誰(shuí)是中航油的里森2004年誰(shuí)是中航油的里森？中航油事件中國(guó)航油(新加坡)股份有限公司，因從事石油期貨合約交易虧損5.5億美元。這一被稱為當(dāng)年巴林銀行丑聞重演的事件，在當(dāng)?shù)睾蛧?guó)際市場(chǎng)引起震驚。面對(duì)如此巨大的風(fēng)險(xiǎn)，一定要有嚴(yán)格的內(nèi)部控制和外部監(jiān)管機(jī)制。中航油內(nèi)部規(guī)定，如果每筆交易損失超過(guò)35萬(wàn)美元，應(yīng)該報(bào)告公司最高層，如果每筆交易的損失達(dá)到50萬(wàn)美元，則應(yīng)立即中止交易，以控制風(fēng)險(xiǎn)通過(guò)杠桿效應(yīng)進(jìn)一步擴(kuò)大。但不知為什么這一機(jī)制最終失靈了。風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值概念金融機(jī)構(gòu)通常這樣描述：風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值是一定數(shù)額的貨幣，是對(duì)未來(lái)的可能損失的估計(jì)。例如某銀行宣布，“在99%的置信水平

5、下，一天內(nèi)他的資產(chǎn)的VaR是350萬(wàn)元”具體說(shuō)是這樣一個(gè)數(shù)額的貨幣，預(yù)期一個(gè)交易日后，損失超過(guò)該數(shù)額貨幣的可能性是1%P(損失>VaR)=?，?是顯著水平P(損失

6、s1-dayPensionfunds1-month資產(chǎn)組合損失的可能取值損失的概率密度1％風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值應(yīng)用-金融監(jiān)管－資本充足性1988年因?yàn)榈谌澜鐐鶆?wù)危機(jī)巴賽爾協(xié)議出臺(tái)－針對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)，要求資本準(zhǔn)備金1996年“資本協(xié)議市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)充規(guī)定”－根據(jù)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)繳納資本準(zhǔn)備金央行12日宣布，從5月18日起，年內(nèi)第五次上調(diào)存款類金融機(jī)構(gòu)人民幣存款準(zhǔn)備金率0.5個(gè)百分點(diǎn)。本次上調(diào)大約可鎖定商業(yè)銀行3700億元資金。專家認(rèn)為，再度上調(diào)存款準(zhǔn)備金率主要是為了對(duì)沖外匯占款高增長(zhǎng)帶來(lái)的流動(dòng)性壓力。至此，大型商業(yè)銀行存款準(zhǔn)備金率升至21%的歷史高位。風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值度量方法歷史模擬法方差－協(xié)方差法

7、風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值計(jì)算原理初始投資額W0持有期末投資資產(chǎn)的價(jià)值W持有期的收益率RW=W0(1+R)置信水平1－?下，最低的價(jià)值（最小的收益率）W*=W0(1+R*)VaR=W0-W*=-W0R*R*稱為與概率?相對(duì)應(yīng)的收益率的分位數(shù)估計(jì)VaR-單個(gè)股票資產(chǎn)的歷史模擬法假設(shè)有n個(gè)收益率第K個(gè)最小的收益率K=n*?VaR=-S*R(K)，S是初始投資額如果K不是整數(shù)歷史模擬法例2：有6329個(gè)樣本值，估計(jì)5％VaR第一步：由小到大，排序r(1)

8、擬法與31