中国股票市场尾部风险与收益率预测——基于Cpa与极值理论的VaR对比研究.docx

2014年第4期 2014年第4期 厦门大学学报(哲学社会科学版) No．4 2014 (总第224期) JOURNAL OF XIAMEN UNIVERSITY(Arts＆Social Sciences) General Serial No．224 中国股票市场尾部风险与收益率预测 ——基于Copula与极值理论的VaR对比研究 陈 坚 (厦门大学经济学院，福建厦门361005) 摘要：目前，在险价值(VaR)被广泛应用于风险管理与投资组合分析中，在股票市场，它表示 股票收益的尾部风险。相关研究发现地R对未来股票收益具有预测作用。根据Copula方法和极 值理论方法分别构建VaR，考察其对中国股票市场是否具有样本内和样本外的预测能力，实证结 果发现：与传统经济变量作对比，基于极值理论的liar具有较强的预测能力，而基于Copula方法的 VaR的预测效果并不十分显著。 关键词：样本外预测；极值理论；Copula；VaR；尾部风险 中图分类号：17830 文献标识码：A 文章编号：0438一0460(2014)04—0045—10 一暑1÷I口 股票市场收益预测一直是金融学领域的核心问题之一，同时它与投资组合管理、资金成本和市 场有效性等其他金融学问题紧密相关。大量文献围绕这一问题展开了研究。例如，姜富伟等 (2011)发现经济变量可以预测中国股票市场收益。除了传统的经济变量外，Bali等(2009)发现股 票收益的尾部风险同样具有一定的预测能力。针对美国个股收益和国际股票收益，Huang等 (2012)和Galsband(2012)同样发现尾部风险的预测能力。根据Bali(2009)，在险价值(VaR)可以 衡量股票收益的尾部风险。目前，玩R已经被银行、证券公司、基金公司等金融机构广泛采纳，作为 风险管理的有效手段。但是，对于如何构建玩R，却存在不同的方法。现阶段较为流行的两种估计 忆尺的方法是极值法和Copula方法。对于这两种方法在风险管理中的应用，相关文献展开了大量 的讨论，比如花拥军和张宗益(2010)，陈守东等(2007)，韦艳华和张世英(2007)，江涛(2010)，以 及Gupta和Liang(2005)等。 上述两种方法都有各自的优点。由于股票收益往往呈现出具有“厚尾”特点的非对称分布，传 统的正态分布方法计算的％尺会低估极端事件造成的影响，从而使得忆R的估计值出现偏差。而 极值法的VaR可以不用考虑股票收益的整体分布，而只需要关注尾部分布。这种方法充分考虑了 极端事件出现的可能性，例如金融危机造成的股票市场暴跌。Copula方法则是根据上证和深证两 收稿日期：2014—03—10 基金项目：国家自然科学基金项目“基于扇形偏好的一般均衡期权定价方法及其对股价跳跃的应用’’ 作者简介：陈坚，男，北京人，厦门大学经济学院助理教授，经济学博士。 万方数据 厦门大学学报(哲学社会科学版) 厦门大学学报(哲学社会科学版) 2014庄 个交易市场上股票收益率的联合分布，从而构造整体股票市场的VaR。这种方法充分考虑了两个 交易市场的关联，而不是独立地去研究某一个股票市场。 因此，本文通过极值法和Copula方法分别构建地R，并考察其对中国股票市场超额收益的预 测能力。针对中国股票市场，虽然大量文献讨论了VaR在股票市场中的应用，但本文是第一篇从 股票收益可预测性的角度比较两种不同的VaR构建方法。具体来说，我们从三个方面对比极值法 VaR和Copula VaR：样本内预测、样本外预测以及投资组合管理的应用。 首先，样本内分析是通过传统的预测回归模型，分别考察极值法VaR和Copula玩尺对中国股 票市场的预测能力，并与经济变量的预测结果相对比。实证结果显现，基于极值理论的VaR具有 很强的样本内预测能力。其回归模型的尺2达到了4．55％，且统计显著。这种预测能力明显优于经 济变量的预测能力，说明极值法VaR提供了比经济变量更多的可预测未来股票市场收益的信息。 与之对比，Copula VaR对中国股市的预测能力较弱，预测效果没有明显优于经济变量。 其次，我们参考CampbeH和Thompson(2008)与welch和Goyal(2008)的做法，对两种VaR进 行了样本外的检验。结果和样本内的预测结果是一致的。极值法VaR表现出较强的样本外预测 能力，样本外JR2达到了4．31％。这说明使用极值法VaR作为预测变量的模型显著优于使用历史 平均值预测的基准模型。而Copula VaR的样本外预测效果不佳，样本外R2为负，说明其预测能力 没有超过使用历史平均值的预测。与经济变量相对比，极值法VaR的样本外表现明显好于所有经 济变量，而Copula VaR并没有比经济变量提供更多的预测信息。 最后，