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內容簡介

《基於Copula理論和GPD模型的金融市場風險度量研究》綜閤運用金融計量學和數理統計學的理論與方法，通過對金融市場風險度量進行研究，引入描述金融時序收益率尾部特徵的GPD模型和刻畫金融市場相依結構的Copula函數，並基於5個問題對不同金融市場進行實證分析，結閤中國金融市場巨幅波動風險、區域經濟結構升級風險和新興業態個股估值風險的現實問題，剖析當前中國經濟新常態下的金融市場風險機製和度量原理，重點對內外部衝擊引緻金融市場極端風險、區域經濟換檔升級動態風險、戰略新興産業高估值和傳統産業改造升級相依風險三個方麵進行研究，探究金融市場風險度量的內在機製及特徵，為風險管理者和投資者提供理論支持和決策參考，進而為中國金融係統的穩定和相關政策的製定提供科學依據和一定的理論指導。

作者簡介

　　李強，1969年生，河南焦作人，貴州財經大學金融學院副教授，目前承擔的主要課程有《金融工程學》《金融風險管理》《金融計量學》《證券投資學》和《公司金融》等，主要研究方嚮為金融工程與金融風險管理，近年來發錶金融風險度量領域的南大核心期刊7篇，管理科學部指定期刊2篇，主持省部級項目1項，並參與自然科學基金項目和教育部中央高校基本科研基金項目等省部級課題研究工作，在金融風險度量和金融穩定研究領域具有一定的理論知識和實證經驗。
　　
　　周孝華，湖南武岡人，重慶大學經濟與工商管理學院博士，教授，博士生導師，證券研究所所長。中國金融工程學會常務理事，美國瓦布萊索大學、芝加哥大學訪問學者與閤作研究者。多傢企業的獨立董事及投融資管理顧問，多傢金融機構的谘詢顧問，多傢期刊的匿名審稿人。長期從事金融與證券市場、風險管理、資産定價、公司投融資等方麵的研究與教學工作。主持和參與國傢、省部級及企業橫嚮課題30餘項，在國內外及重要學術期刊上發錶論文100餘篇，齣版專著、教材6部。

內頁插圖

目錄

緒 論1
第1章　金融市場風險度量概述14
1.1　金融風險、金融市場風險與風險管理14
1.2　金融市場風險的VaR和ES度量方法16
1.3　本章小結32
第2章　基於GPD模型的金融市場風險度量研究33
2.1　問題的提齣33
2.2　基於極值理論的GPD模型34
2.3　基於GPD的閾值模型39
2.4　極值序列的相關性分析54
2.5　本章小結62
第3章　基於Copula理論的金融市場風險度量64
3.1　問題的提齣64
3.2　Copula函數的概念及其性質65
3.3　Copula函數的類型68
3.4　基於Copula函數的相關性度量71
3.5　Copula函數的參數估計、檢驗與模擬77
3.6　基於Copula函數的中國颱灣和韓國股票市場相關性研究88
3.7　本章小結95
第4章　基於極值譜風險和EV Copula-GPD模型的金融市場風險度量研究96
4.1　問題的提齣96
4.2　極值譜風險度量97
4.3　基於雙參數Copula函數的相關性風險分析100
4.4　EV Copula-GPD模型106
4.5　EV Copula-ASV-GPD模型的風險度量實證109
4.6　本章小結116
第5章　基於多元t -Copula函數的金融市場風險度量研究118
5.1　問題的提齣118
5.2　多元t-Copula模型119
5.3　基於多元t-Copula-ASV-GPD模型的中國外匯儲備貨幣組閤的風險
度量121
5.4　多元t-Copula函數有無美式籃子期權股指組閤的風險度量127
5.5　本章小結136
第6章　動態Copula模型和GPD模型的金融市場風險度量研究137
6.1　問題的提齣137
6.2　時變參數相關的Copula模型138
6.3　變結構的Copula模型142
6.4　基於時變Copula函數的尾部相關性風險度量144
6.5　本章小結153
第7章　基於Copula-ASV-GPD混閤模型的應用研究155
7.1　研究背景及問題的提齣155
7.2　研究問題的進一步思考156
7.3　研究問題模型的構建159
7.4　Copula-ASV混閤模型的構建168
7.5　本章小結223
第8章　研究結論及展望225
8.1　本書結論225
8.2　研究展望229
參考文獻232

精彩書摘

　　《基於Copula理論和GPD模型的金融市場風險度量研究》：
　　20世紀90年代以來，隨著投資自由化的不斷深入，經濟全球化和金融一體化、虛擬化步伐的加快，金融衍生産品的急劇膨脹，結構型金融商品市場的快速發展，以及信息技術的高速發展帶來瞭金融交易成本不斷下降。現代金融理論和金融工程技術的突破性發展，不僅顯著提高瞭資金和信息的流動效率，還擴大瞭其規模，使得全球金融市場發生瞭根本性變化，而且促使瞭世界各國經濟、金融係統從最初的孤立分散係統整閤為如今各子係統間存在較強耦閤作用的世界經濟係統。這增強瞭各國之間的經濟聯係、促進瞭經濟發展，但同時各種創新型的金融衍生工具所蘊含的風險結構也使得全球金融市場的波動性和風險不斷增大。
　　在過去的20多年中，隨著金融一體化的進程日益加快，世界各國的經濟開放程度逐漸提高，金融全球化加深瞭金融市場之間的依存性和聯動性，投資自由化改變瞭金融市場的資本配置和運行模式，而資本的持續流動在推動金融深化、擴大金融規模和提高金融市場效率的同時也帶來瞭金融波動及金融市場危機頻繁爆發等問題。例如，1987年美國的“黑色星期一”大股災，1990年的日本股市危機，1992年的歐洲貨幣危機，1994年底的墨西哥比索危機，1997年的亞洲金融危機、1998年拉美金融危機和俄羅斯金融危機引緻美國長期資本管理公司（long-termcapitalmanagement，LTCM）瀕臨破産，2001年“911”恐怖襲擊使得全球股市巨幅震蕩，等等。特彆是2007年由美國次貸危機所引發的全球性金融危機，其波及範圍之廣、影響程度之深、衝擊強度之大，為20世紀30年代以來所罕見，導緻瞭全球金融市場的動蕩，使各個國傢遭受瞭百年一遇的經濟衰退，隨後迪拜債務危機和歐洲債務危機引發瞭世界經濟再次麵臨衰退的局麵。這些金融極端事件的發生給世界經濟和金融市場的健康發展造成瞭巨大的破壞，同時也使人們進一步意識到金融風險管理的必要性和緊迫性。這就使得金融風險的防範與管理越來越受到理論界與業界的高度重視，從而導緻風險管理、投資組閤及資産定價等問題成為當今金融界研究的熱點問題。因此，有效地防範、抵禦與化解金融風險有賴於對風險狀況的準確度量，風險度量在風險管理係統中占據核心與基礎地位。
　　金融風險的定義是未來收益的不確定性，其産生的根源是金融收益序列的隨機波動性。傳統的金融度量方法主要是以波動率方法為代錶，波動率方法建立在Markowitz（1952）的均值-方差理論基礎之上。傳統的金融度量方法的局限性較為明顯，波動性隻描述收益偏離的程度，而未能描述偏離的方嚮及損失的具體水平，其適用範圍也僅局限於市場風險，對不能通過盯市觀測的金融資産的價格波動，難以直接測量方差。20世紀70年代以後，新古典經濟學（newclassicaleconomics）占據瞭經濟學研究的主流地位，構建瞭基於信息和不確定性的經濟分析框架。同時，Fama的“有效市場假說”（efficientmarketshypothesis，EMH）、Sharpe和Lintner的“資本資産定價模型”（capitalassetpricingmodel，CAPM）、Ross的“套利定價模型”（arbitragepricingtheory，APT）及Black-Scheoles的期權定價理論等一係列經典金融理論和模型，使金融學作為一門獨立學科的地位得以確立。上述經濟和金融理論的確立，為金融風險管理理論和方法的發展奠定瞭堅實的理論基礎。隨著信息技術的迅猛發展，學術界轉而運用數學模型和仿真模擬等手段來解決各種金融風險管理問題，從而直接導緻瞭20世紀80年代金融工程學（financialengineering）這一新興學科的産生和發展。近些年來，金融計量學（financialeconometric）廣泛應用於金融實證研究中，即通過對金融市場各種變量（各類資産價格、收益率、成交量等）進行統計分析和計量建模，同時將現代統計和計量經濟分析技術嵌入到金融理論中，推動瞭金融理論研究和金融實證研究的發展。金融計量學發展過程中影響**、具有裏程碑意義的貢獻之一是以自迴歸條件異方差（autoregressivecondictionalheteroskedasticity，ARCH）模型和隨機波動率（stochasticvolatility，SV）模型為代錶刻畫時變波動的金融波動模型（Bollerslevetal.，2002）。20多年來，金融波動模型的研究與應用發展迅速，已成為金融計量學和金融時間序列研究的重要分支和前沿領域之一。特彆是近年來直接以金融波動為標的金融衍生産品市場發展迅速，波動的特徵將直接影響金融衍生品的設計、定價與風險管理。
　　基於對波動運動過程假設的不同，金融波動模型分為ARCH簇模型和SV簇模型，兩者的主要區彆在於前者假設波動服從一個確定性的變化過程，而SV簇模型假設金融資産的波動服從某個不可觀測的隨機過程。同時基於模型描述金融資産維數的不同，金融波動模型可分為一元和多元金融波動模型。鑒於先前對金融波動模型的研究主要集中於一元金融波動模型，而多元金融波動模型的研究進展相對遲滯（Bollerslevetal.，2002），因而對傳統多元金融波動模型的研究和改進是金融計量學未來發展的重要方嚮之一（Engleetal.，2004）。近年來，多元金融波動模型在資産定價、投資組閤構建與評估、期權定價和風險管理等金融領域都得到瞭廣泛的應用。
　　在上述基本理論與方法的基礎上，自20世紀80年代起，風險管理研究開始體現客觀性和科學性，風險管理多采用定量分析技術，大量運用數理統計模型來識彆、度量和監測風險。新經濟形勢下的風險的復雜性也對風險管理提齣瞭新的挑戰與要求，風險管理研究以其自身交叉學科的性質，得到瞭學術界的重視。我國在風險度量實務和風險管理理論方麵處於起步階段，應在引進、消化和吸收國外先進的風險管理理念和實踐經驗的基礎上，結閤我國的國情，在理論和方法創新方麵，積極探索適閤我國風險管理的模式，以應對國際金融市場的風險衝擊。
　　隨著科學技術的飛躍，許多自然科學的成果也逐步應用到風險度量中，為風險的準確度量奠定瞭堅實的技術基礎，形成瞭以在險價值（valueatrisk，VaR）為風險管理的國際標準方法，該方法與傳統的風險度量技術（如到期時間、持續期及缺口分析等）相比有更強的適應性和科學性。然而VaR方法仍然存在一些嚴重的缺陷，其中比較引人注目的是它忽略瞭極端損失值，即難以描述損失分布左尾極值（extremevalue）的信息；VaR方法的另一個重大缺陷是不滿足次可加性，這一缺陷也是導緻其估計結果不一緻甚至偏差較大的重要原因。針對VaR方法存在的缺陷，衍生齣預期不足（expectedshortfall，ES）及根源於ES的譜風險度量（spectralmeasuresofrisk）符閤一緻性風險度量為代錶的現代金融風險度量方法。譜風險度量被認為是閤理的風險度量。研究如何將譜風險度量應用於金融風險管理，以期在給定收益水平下使投資風險最小化，或者在給定的投資風險水平下使投資的收益**化，進而使其某些性質得到數學上的闡釋以加深其經濟含義，具有重要的理論意義。
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