E1.氛.~~暨南总守在频it据伪股捕风险~~、俄损测房振明，玉春峙，付医余(天津太学管现学院，天撑3阴阳币2)摘盛:以离婚事生据坤品础，本式比较研究T股指风盼价值的预喇问瘾阳通过构边曰"e.费现"啤动.并建立时41"已提.11':标准品的ARFlMA模型，进而构边高频风除价恤琐删模型。同时，该模型崎能够#事非对#性和4史记忆峨的APA且CH模型进行比枝。研克结果在明，高精风险价值预制模型具有明显的优势，能够盖好的预删风险。关键词:风险价值巳#i混"就动，ARFIMA模型:预删中图分自挂号:F百文献标识码:A文章编导:1创>2-6487(2007) (J9...(用89-02ARCH樊模型和SV~胜模型均J!i于t时刻的恼息集来预。引商测忡1时刻的波动廓，然而"已实现"波动事是在t时刻信息集的事在础上E配置t时刻的波动惑，阁此这种波动事称为"巳般指期货等金融衍生品推出在郎，鹅于衍1':产品的各种实现"激动(RealizedVolatility), 对冲、投机、辈期保值等交晶策略也必然会主导来牵市场的 "巳~观"啤动于西唰风险价值构造交羁主流，网而针对盘融衍生品的风险测量和预测技串的研根据文献[213][4]可知"果用高频数据构造阳已实现"波动究变得非常i且饲。方法具有简明、综合的优点.能够将市具有以下性质，(1)鼠然日收益是尖崎肥愿形恋，倪矗采用场风险概指为一个数字，从附便于简房管现者和服管机构现"e实现"标准提标准化后的日I!'I:tt却i丘似绿ïE~性;(2)鼠解和按制，目前该1;法已经成为一种标准的风险测量技术。然"已实现"标准缓和"已实现"1;续都是高度非正巍的，但缝目前常用的VaR计算方法主要包指·蒙特卡罗模拟戳，历史对数现实标准蓬却近似垦正态分市，(3)对姓"已实现"标准模拟渣和分析方法。其中分析方法利用市场因子的统计分布敷具高显著的伏期记忆性和非对称性。为此，l1j果用"已实俯化了VaR的计算，故此得到广泛地应用。现"拨动寨的方法预测风险价值的过程中必须寺虑这畴性质的影响。1 ~辑用两蝙敝姗预测风险价值樵型框躲设且在始日收放为目，离锁收tt计算的现实际再重量在为RS"辈辈该标准羡修iE的日收族为r，"，IR轧，假，州(μ忡。为了 ~频41捺构波"巳#i现"班动串适底"已实现"搅动的位记忆蚀，我们选梯采用分艘移动平均假定每个交岛日可以划分为N个相等的时间段，并且1设模型ARF1MA(I，<1，1)来对对数现实标准是建棋，并.l'i寻|人沸r.表示第t个交岛日内第i个时间段的凶报率.N司是添一天后H收益等虑不对称性，ø~: 中的来样频串，则定义第t个交易日的"已实现"波动率为:法阳"守，"叫问个(1--<lt'L)(I-L)电InRS，寸步斗5，几「仰伊，并(1+~H)e， (2) l12VThuE2ZU叫川飞a川t日的序川量剧"脚严制叫价制制WMhM2其中e，-N仰，吟，lnRS为t日的r;!lf数现实标准浆，民为tU且果仆仆伯平阳佑回'可先是满果盘如·各电动波接说的川激如值现为斟零酌M瞌靠相咽关从侧不第则即便得样分项为日用焰动山于呼明日的收按:当r，>Û时r，等于等，当刑。，正等于r，。而陈二为向"吨，♂视收理穷凶J-Al最计方计卅气刷刷川L'制酌制吼叫叫之叫忡果忡被队后近…步刚预测值，其预测阳为hjo根据公式(2)，可知RS，服叫被日的元σ'从对数正态分布，故此有2为凝想大讪MM误的而罪被F算呵，叫(刷刷叫(3)-Lt"叫叫树Nh根据VaR的定义，证彝市场股指的风险价值可以具体。ErlJ积转化为如下形式zMetV此斗，邸:I+z".;.盹(4) 1叫w州其中马为标准正态分布的1阪阳分位敬。11I盘项因:回事品出青年科学基金贵助嘀目σ022500功辑计与快'院2阳7年9月(到理论版)89 ??췲랽쫽뻝俒믹랿⣌햪뚯릻쏷맘훐컄막뛔붻뺿뎡뷢쒿쒣볲ㆲㆣ룟볙벸榣죧?䔨ꆮ놻죕뗄컞爱噯䅈닢벯쪵룹뻟ꆣ좻닮쿖짨뺭쫊뫳⠱䩫⠲웤듓뻇⠳噁⠴춳御룹웤긱쿗긱污펰볆튪ꎮ뾼쿔볼좦헂횸돥틗뇤럧뫍잰쓢뮯욵뚨뇭뗄맻쫓쫕샭쟮뷰䍈琫쿖긲뻝폐틑ꆰ쫽뻟ꆱ풭펦탍죕ꆣ?뛔튻짓污룃훐䥌헱ꎺ뻝뛖뇪瑩쿬폫ꇆꎺ늢달뗄듊럖뇠웚ꆢ훷뗃쿕뿘뎣램쇋뷌쎿쪾닉죕캪틦쿫듳쿮샠泊믹ꆱꆰ컄틔쪵틑쿖폐늨쪼ꆣ䅒쫕튻쫽늽噡ꇫ?쪶쎸瑩汩ꆣ뇪䊡ꎮ짂듧쏷먨㵥틔붨럇폅ꎺ샠뫅믵춶쇷룅훆폃뫍囇삨룶뗚퇹쓚맀욽ꎮ쒿쒣놿뒡늨틑쿗쿂쿖쪵쿔뚯죕䙉틦㣎뗄헽죧ꆤ싫瑹풤倬캪뫁?汩ힼꭎ䙩ꞹ룟솢뛔쫆럧뫅뗈믺뎣삨뗄럖퉒릹붻璸욵룷볆랽ꆣ탍첵짏뚯쪵嬲탔ꆱ쿖뇪훸싊쫕䵁뾼첬쿂ꎬꎺ⦡硰㈰뗄뇪닢䰩?욵뛔돆ꎮ쿕ꎺ뷰ꆢ틲웈캪쒿噡컶뗄퓬틗싊룶탲솿틑맺뫍쒲뛈⡒쿖ㄳ훊뇪ꆱힼ틦⡉싇꺡럖탎?뗊瑹닮⠰ꆤ〷뚨ힼ⧊룟췵횵⡲럳탔쓜볛䘸〲죚쳗뛸쟐튻잰劼랽볆ꆰ죕믒ꎬ쪱컳쇐ꆣ쪵쒩卖ꢶ솿敡ꆱ嶡ꎺힼ뇪닮뎤캪Ɽ늻ꎾ쫕늼쪽쓪⠱ﶾꋴ탞ꇗ슶틥헽㧔뻝ꆰ뫍릻횵㌰ⴭ퇜웚헫ꆣ룶룃웋램쯣쯈뿉흅퓲뛎닮볆샭쿖뷜샠꿂瓊汩늨븴⠱ힼ좴牴ꎬ뛔묨ꎺ뒺죯쟈ꎬ첬?닺헽ꆢ숨ⵌ몣캪틑뎤룼ꎻꎮ㘴짺놣뛔噡쫽랽ꆣꎬ쪵틔泄뚨뗄쯣싛ꆱ돶쒣쪣놿穥뚯嶿⧋뇪닮뷼볇풤ㄩ돆ㄫ웤맊횤럖욵럥ꇪ샭곌믹쪵볇뫃ꆣ㥬㠷욷횵뷰劷ퟖ램붷웤맊꒲쿖뮮?틥믘늨짏䦣쟠탍곈첵?풤짖ힼ뫍쯆틤닢룟뗄살탔〭汮틦듋氫햲⥤싛좯늼ꎬ뒡쿖틤뗄틑⠲췆뗈죚붷꣖훐듋ꆱ럖?뗚놨볊뚯쓪뻹뮶쒲닢ꪣ믈뮯ꆰ돊탔럧욵뎤뛔䳋폐⬰꺿䕬剓틒냦쫐뗄ꆣꆱ탔풤쪵〰돶붻퇜ꢾ듓뺭럖뗃늨캪룶璸뻹짏떱싊뿆믹럧겲헊뫳틑헽뫍쿕쫕볇뛔벴⡉?ꎺꢶ⤸쫽뢶ꆫ컳ꎮ뎡?쫕ꆣⶣ〰럮뇪뗄훞쿖㞡퓚틗짺?뛸돉ꪰ컶떽뚯亸쪱횵헽돤솬쫕톧폚냒꿂쿕짓헒쪵첬럇볛틦틤쫽ꎺꎻ?막ち湒닮뎼햼멬틦㖡묭〷컄ힼ䅐럧ꆱ뼰벴닟욷킼뇣캪ﳀ랽맣럡볤믒꾡쫇싺탸솲믹瓊퇊쪣볛쎸죕쿖럖뛔횵볆탔횸럖캪㈩뇈닮䅋쿕늨㤭ꎬ싔뗄폚튻ꢣ램랺뛎쇣헢퓫닉뷰놿뗏곒횵?쪼쫕ꆱ늼돆쯣쪵?ꆣ캪厣瓈ꋲ뻝폠⤲꒡뗄캻뚵桪뷏뗄䍈ꆣ뚯〰믹튲럧룟훖뫃샻뗘좵햵쟒짹퇹믽럑첵횡릹뗊틦랽ꎻ탔맽컒뇪떱뗄搵ꆮ햵췟럧즢꺡똩퇐䅋쒣ꎻ㠹폚뇘쿕ꋗ닣뇪짌폃펦쓊믘쒡늻컳ꎬ쪱럖훺쓐놲쯕퓬ﶾ좴닮⠳ꆣ돌쿖쏇ힼ쿕ꆣꏐ쓒⦡ⷣ쒶뺿䙉탍䅒ⴰ퇜좻닢?맜ힼ?쫐폃놼놨ꏒ쿠닮듓ꎬ늨쿮엏ꢶ?쫎뷼뚼⦶캪훐쪵톡뗄ꎮ룹ꪡ볛쇋䵁뷸䙉?짺믡솿쾵샭뗄ꣂ뎡ꆣ춿싊퇊쏀뛸벴뚯쒿ꊼ꿂횲맔닐쯆쫇퓊듋뇘뇪?퓱붨엯뻝횵믖깭쪤쒣탐䵁닺훷뫍쓓헟럧?틲캣ꎬ뗏ꎮ듦늻닉싊⠷꿀쫊ꢶ컌돊룟ﶡ탫ힼ꽐﷏릫뿉막횸탍뇈쒣욷떼풤억뫍쿕ꏄퟓ겲亱횡퓲퓚쓜퇹⡉〲듔쟔꿂냒겣헽뛈떱뾼닮폃ꎬ싎틔?ⱓ훊쪽럧ꎬ뷏탍뗄캴닢볠ꋇ놲ꆣ돉욵湴㈵??쪳퇊꺵첬럇닉싇캪럖늢쪱뻟⠲떱쿕뷸ꆣꎺ룷살벼껄맜솿ꢣ춳틉뻒ꢶ쪹캪싊敧〰쪱웎뗏ꯊ탔헽폃헢剓헻쟒?쳥횸쎫⦣볛뛸퇐풤훖쫐쫵?믺벼곀볆?믌꿂뗃죕仇牡㈩뿌ꪡ횡잲ꎻꆰꎮ틆틽볙횵릹뺿훞뎡뗄뮽쫵響럖?쫎닉늨瑥탅ꏒ놲짓⠲놱틑탔ꎮ뚯죋ꆮ꺿ꮹ뚨벲뗄퓬뷡퇐ꯊ샭ꆣ?늼ꪣ폃뚯ﳓ쾢ꢶ⧋ꎬ쪵훊욽훍짖럧ꆰꆮ풤룟맻?삼떫뻹꩒닢욵뇭쫇ꆫ걲뗈玣웁컊럧쏷丨瓎쿕ꎮ꺷쳢쿕ꎬ뚷ꩴ뾡?ꆣ볛룟폚튻춨횵욵볛ꎵ맽풤럧ꆣ릹닢쿕쇣죊캪퓬쒣볛횵쇋죕탍횵뷓ꆰꆣ풤ꎬ틑춬훞풤ꇫ튲쪵쪱쒣쿖ꎮ탍떱닢ꆱ틪뻟?늨쒣폐탍格ﻏ폫쓜?澣겡꺵죓?ꆣ웝캪쿲
E:t.汤.!.W.理 *-周APARCH模型预刑风除价值的收摄序列服从正态分布，而.ã不亦在序列自相关性，这蔽为了对比分衍"巴实现..被动略方法预测风险价值的实实T丰丈假设其服从正态分布是非常合适的。对数现实标准际效果，本文引人常用APARCH摸到作为参照oAPARCH模羔鼠然不能通过iE志做检验.很是其崎债非常接近3.鼠偏型是DGE提出的，ll!:模型能够有般的捕捉收益搅动中瞥遍皮校小，同时诙序列存在较强的*记忆性，敢此采用分整移存在的缸抒效底，同时具有传统GARCH模砌的优点，A.动平均(AR盯MA)模测来对其进行拟和与预测是比较恰当PARCH(l，I)模型可以表示为2的。r.-μ+钱，-;σ'，11.-，-口(0，1)(5) σ!叩(leHI-~eH)'叫(6) 式中D(.)继承对你班有恼的分布，却正态分布，学生EI分布，广义误惹分布，以及偏皮学生t分布等，本文将果用正态分布。此时风险价值幢塑就可以写为:(7) VaR..卢品也'0"1+12 I能据巢湖B.处璃事文采用分析寂软件Ili!供的2以阳年1月4日到2ω3年5月31日深圳成分指数每隔5分钟的来样数据，得到1112 I像准化收篮'列.1;幽圃1保准化收11'"到805个交岛日的教据。股票价格纪景是从北京时间上午9，30"" H咱咐叫叫叫至11，30，下午从13，∞窒15，∞ω由于市场做观结构效应，J山刷刷卜lddJ如交岛价格高散、买卖价羡反弹放底，以及不同t!i交品等，会川川叩脚阴使日内收益序列fi]存在短期序列栩关，这就造成现实被动估W1计最产生偏倚。自由此，来样赖串的选择是测擞误差和偏倚之u间的极街。基于中E国股市的特点丰文选摔采用频率为5分..耐田翩钟。文中所用的日收藏为攘攘捷告收蔬，即收11/，:价格的对数回$对般观'起标准'庭'"到周4对戴现辑栋糟IIJl1冽的.".圃量在分·吼叫Inp，-Inp，俨1∞.实际上经该处理后，除由期初投资资金为100，为r排除烦期相关的影响，事文首先采用力阶移功平均模型xt每天的日内收植进行过滤。针对"日实现"波动，本文首先MJl内价格进行处珊，以jf\~ 使得到H内收益序列。对于脐有股旗高频收益序列.我们都来用前后5分钟交昂价格向擞队的时数羡分来计算:回5标准化收黯'"冽的肉相关回圃6>t戴晴!t标准蟹的嗣搁提圃[(lnP，咱-lnP叫旧忖l∞，护2，3，'翩翩，48r.他.=1:、(8).~ I (-lnP阳)*1∞.í= 模型估计结果其中，r，响为tB采样阴阳为品.股骂自的第j个日内高频收事文采用极大似然法ML(MaxîmumLíkelihood)级议编益，P-为t日股票的开盆价。其中å=1/48耐.共有辍柬究成模型的估计和预测。模型估计的结果如我2所尔，48x80~=38.制。个高糊收放数据。从我2可以发现，除截Ile垂教ω外，其他参数都在95~串置信为r使中对模型预测风险价值的放果选行带察，将计算度下血著。分数皇宫分程度d值小于且直直曹大于O.这褒明得到的日现实激动数据分为两类:前705个数据作为荔础样"巳实现"搅动存在战著的长期记忆傲，并且该序列平稳。i赢本，用来帮模模型的拟合效廉;后lω个作为检驰样本，带强自过不对称性革数的特征辈臂，在榨4:期间"巴实现"被动也存模型预测VaR的实际妓果.被动预测将采用样事不断扩充在n杆效底，即负收藏1!能增加未来的波油性防的割草功顶测};浊。1112 参散3 ..已魏现"草草动E恒的凤险价值预测 统叶描述 两种模型风险价值愤喇蜡罩对此#析在上述研究的1基础上，采用"S实现"被动模型型和A采用"记实现"标被整标准化厉的序列鸟和对数"已实PARCH模型分别预测股指的风险价值，结果如图7和阁8现"标J攒靠在InRS，的描述饿统计景如表l所示，阁!-ii分别所示，风除价僚模琐的带效性可以采用Kupiec(1995)的失败绘出了这两个序列的描述特征。从阁司怪可以发现，标准化后90 幌计与民盟筑赔?年9月(理论陋)??췲랽쫽뻝ㆣ캪볊탍듦偁牆⠵ꆶ⠶럖첬噡⠷㋊놾쓪㠰훁죧쪹볆춬훓닮틆헫뇣닉ꆢ昨ꆭꋶꋨ웤ㄳ틦㐸뗃쒣뗄㎡㎣쿖믦㤰춳쪵뛈뚯좦쳯?㋄䱩돌듓㗇ꆰ맽퓚쯹샭럖쪽볆?ㆱ㊱㒶㖱㛄긳긱ꏐ步쇋킧쫇퓚剃뚷?늼럖컄㗔㖸ㄱ붻죕솿뗄ꆣ뷰뚯뛔뗃폃훐닉砸떽탍맶ꆱ돶쫕쯤뷏욽살뇭쿂틏틑늻룜짏쪾쪵헻劼䥮㷐ﶾꎬ냒폫퓊춰훐닉춳춹汩늨틆ꆣ뛔맻䑇뗄䠨⭅ꎮ늼숳ꎺ틗쓚닺좨컄캪욽ꆰ떽잰ꎬ퇹〵뇣폃풤뚯뇪쇋틦놾좻킡뻹췪㊿쿔퓖쪵룋솽쫶䣄쳡벻﷏﹉傡䐨뚯폃쒻?僒퇊볆삼桯꿊훊뇈ꎬ䗌룜ㆣꆣ맣폃㇈믒㌰볛쫕짺뫢훐栽뻹틑죕뫳䳔컊㴳폚살닢뚥ힼ헢탲컄늻⡁돉짒훸쿖돆킧훖퇐ꏐ럧뗄䅐㷊빭쏨욽浬ꎮ㈰헒떱氨﨨듔믎뗏쏨뻹럖놾룋갱斣틥듋헉ꎬ룱틦욫ꆣ쯹⠱ァ쒣쪵쓚㖷﵁룴㢣뛔쿖뾼噡닢닮솽쇐볙쓜춬剆벫풷ꆱ탔펦뺿춷쿕䅒쫶〷⦾⦱뇒ꆪ쫶⡁컶컄킧⧄꽮컳쪱햵쿂샫탲틐믹폃ꆰꏎ탍쿖쫕훖캪갶쒣쪵달劵랽ㅮ룶쓪럾짨춨䥍벲듳ꋏ럖?늨쾵ꎬ뗄횱볛ꎮ䥥뒼ꨱ횡?궹탔剆㇟튡䥮㧔?탖킵䍈ꆰ틽쒣펦ꏐ牊닮럧볒?쓊컧즢쇐ꆣ폚뗄灬꫁뛔ꆱ틦펽?䆣㐰탍늨램剓탲듓웤맽룃䄩쯆ﶱ횣쫽ꎮ뚯벴믹횵춳䥍ꎮ내죕놲숨놷쓗뺶볆䅉쒣꒣倬?틑죫꺸ꆣ춿殡럖쿕죭즷ﶾ듓ꆢ컊틲훐죕튻쯅쎿늨탲믒꺹쪮풤뚯탍떼뇪뗄쇐헽럾좻맀겳닮헢듦뢺뒡꒲샭뷌꾵퓏촴풳ꇶ뫡탍ㅉꛀ막ꢶ싛?쓖쪵뎣쏄춬짒ꭄ늼볛ꖣ볾훖?ㄳ싲듦듋맺쫕ㆡ얳쳬뚯쇐ힼꆭ짆룟닢쫽뗄쫐쏨첬듓램볆ﶽ럖뇭퓚쳘짏탍욻냦놷?쿖폃ꏐ쪱풱⠰튻ꎮ횵쳡룊ꎹꎺ싴퓚ꎬ막틦끮ﶶ뗄ꆣ?놵욱욵럧뻝쓢ꞹ꿂닮쫶쏨럖헽탔듦살䵌뫍?돌쏷쿔헷짖?洩뷌훞맀ꆱ䅐췄뻟✱틔쒣릩ﷃ짆〰볛뛌닉쫐캪튻쳆䕬놾뛔쒵쫕쿕럖뫏ﮣ뇪탔쫶늼첬볬퓚?⡍풤뛈훸살룼뢵폐럧ㄹꆮ뗄쪵볆탆늨䅒?폐뻎?벰탍뗄뾸놼훁닮웚퇹솬ꆣ?쓚컄폚?틦볛캪킧꺲ힼ춳쳘ꎬ럖퇩뷏웤慸닢컊擖뾴쓜샻폃쒷뺸쿕泟ꮵ䡮뾪쒷쏝볛뚯䍈믓뒫ꪣ욫뻍㈰?ㄵ랴탲욵쳘탸⤫쫕쫗쯹뽮쪮쫽횵솽맻ꢶ뮯볆헷뛸늼ꎮ잿뷸汭ꆣﶡ뗐뎤ꎬ퓶뷡ꆰ탔쒷ィ횵䊡엌싊쒣탐춳?뛈뿉〰럖ꎺ떯쇐뗣뢴?틦쿈폐뗄뎡ㄳ뻝샠ꎻ꿔뫳솿ꆣ쟒쫇떫畭?ꇓ웚퓚볓맻틑햼횲걪랽탍ꞵ䝁톧틔쓪훓췂〰킧쿠뗄놾뫏ィ쓓뷸뛔막쓚ꆣꎺ뫳꒲죧듓늻럇쫇뎤쓢?볇퇹캴쪵?뙬볛햼벣㴲ꌩ램ퟷ쒲䥋짺킴㇔뗄볊ꆣ펦맘톡컄쫕껊냏탐죕욱쫽룟맻잰탲뇭춼듦뎣웤볇뫍맀곆틤놾살뇈쿖떣닉ꆣ?곈풤캪뛗䣄璷숴닉잴평ꎬꆣ퓱톡틦떼맽쓚룟닮❊욵뷸㜰ジꮲ쇐泋뇭퓚뫏럥틤폫볆탔웚뗄럖ꆱ경폃ꆤ웤뗔닢닎뷊ꏐ횲ꎺ죕퇹펱폚틔헢쫇퓱ꎬ쫉겱싋볛욵럖쫕탐㖸짓䲺流뿉탲쫊횵탔풤뗄﮲볤늨컶䭵ꎮ럧헕헒춵벵떽쫽놾쫐벰뻍닢닉벴쾾뻎ꆣ룱쫕쏗훐뾼쏑꒲춶뺣틔쇐뗄럇ꎬ뷡컊늢ꆰ뚯灩㎡겷쿕ꆣ쓓좣㈰뻝꧊뎡늻퓬솿폃쫕궸쓊뷸틦볆달ﶾꪼ鈴퓊곍랢ퟔ뎣맊쫇맻ﶶ쟒틑탔쒣敥䄽?ꮣ횲볛䅐ꢶ억겱〳ꆣ놼캢춬돉컳욵엌쎴ퟏ탐탲쯣ꎬ?뺲ﶡ백쿖쿠뛔뷓듋뇈죧볔룃쪵탍밷⠱ィ벣갴ㆣ횵䅒꿖뻎뗃맛늽쿖닮싊볛ꛀ좲뒦쇐ꎺ붫뮶냒쟉ꎬ맘즢뷼닉뷏뇭?탲뫍㤹곑?꼴뗄䍈탆깁쒽떽쿎뷡붻쪵뫍캪룱짓샭ꎮ볆ꪻ鈴쿀퇊럖뇪탔쿖㎣폃잡㋋㖣쇐ꆱ䆡춼㔩깪Ꟊ쪵쒣햱?ꮲ릹틗늨욫㖷뗄쎶ꎬ컒쯣領뺣꦳뇰ힼ껇럖떱流ꗖ욽㢾充?짓ꎺ킧뗈뚯틐뛔곒ﺽ틔쏇ꇑ꺿뮯헢뇪틆헻뺣쏐컈쪧쏕㌰펦ꎬ맀횮쫽ﺺ?뚼벲뫳횤ힼ틆ꆣ튲웆?ꎮ믡곆춨듦?〲〸뛗ꎬ?릲폐
E~~.理运用ωp曲'IS法对债市捆提键的测靡肖垛，回益祥，未冬(电子科技大学管理学院，成都61(054)摘要:本立引入-种甜的相是性#析工具一一→Copula幸浩对立晶所情市相是性地行分析.探讨协整盖t.、恃统线性相盈盈革与Copula理击中且部相吴性之间的联晶。通过时主J，所倩市和股市进行实证，得血1)也有协整盈盈且线性相是程且校大的市蜻革-定具有较大的尾部相*性的结论，坤组合技青风险管理提棉了重要事非依据。美锺词:Copula ; Jl.部相是晶ft;协整理论:蝇性相是革ft中圃分类号:F830宜献标识码:A文章编号l∞2-6487(2∞7阴4阴1-04传统的组合风险度量方法分析变量间的相关性时关注变量间尾部相关情况缺王分析，导致容岛得出与现实情况不的只是变量间的线性相关程度，而对凤险管理真E感兴趣的符的结论·变量问具有长期稳定的相关关系或者具有较强的本主革屯于科技太学"中青年f革带持人+创新团队支持计刑"贵助项目;教育部新世纪优聋人才主持叶划(提拔司[2∞'5]2号)贵财项目。频率方法加以幢验，即返回检验法。其基本思路为.假设计算VaR的置信度为期望的失效概率p*=l-c;对于观测夭魏 -zp• 为T、失败次数为阿的序列来讲，失败频率pMN厅，所以评估, 模型计算VaR的有敛性问题i.就转化为检验零假设~'.针对零假设的似然比检验为·. 山M-♂2到却l叫n叫巾[(旷在军假设矗件下.统计量I且服从自由度为l的x'型分翻7.恼匾9弱5%的凰幢价值比瞌圃8.，倩窗E圈%曲凤险价僵比磕布。采用失败率检验的结果如表3所示，该结果表明高额"巳并与传统的基于日数据的APARCH模型相比较。实证结果实现"波动的顶测结果在95%和999岛的置信度下都通表明，通过高频数据构造的对数"已实现"标准差序列可以很过了返回检验，而低频日i&益的APARCH模型在959奇的置好的通过ARFIMA模型加以描述;在我国证券市场中果用离信度下不能未能通过.这说明在我国证券市场中采用高频频方法预测的风险价值，能够非常顺利的通过返回检验，从"已实现"搅动率的方法对VaR的预测更为适合。而说明其奇效性，与APARCH模型相比具苟明显的优势。整观察圈7和图8.可以发现两种方法得到的风险价值是个研究表明，利用高频数据的"已实现"波动率方法预测市场比较接近。但是在每次较大被动之后，高细数据预测的风险风险将是一种现实、有被工具，这将为金融产品的设计和风价值增幅较大，而波动下降后，高损数据商测的风险价值回险管理提供了崭新的思路。藕也被快，这说明高频数据预测的风险价值要比传统方法动态灵敏性强。'带宜醺:'随3(1)费后.，.中国腿阜市场波动牟的高颁估计与特性分析[J]银韩研宽.2'∞3.(2) (2)Ding, Z..ιW. J. Granger.四d凡ιALo吨Memory岛。pertyof StockMarlet R..""", and New Model [J]Jouma1 01 Empirical Finance. 1师3(1)，83-106 [3)Kupi盹且T时ruqu咽f町Verifyingthe Accu皿y01 4结论阴阳回[J].Jouma1 of Deriv由v...1995,3(2) [4]王阜峰金融审场分析管理[M].，天津2且津大11出版社，2∞1.丰文采用股指南频数据，来预测股指下一日风险价值责任编幡/清天lIt计与决策1iXT1年9月{理论匾)91 퓬??췲랽쫽뻝키⢵햪킭쪵춶맘훐컄뒫뗄뇤럻놾뫅욵噡캪쒣헫䱒⠹늼맽탅ꆰ맛뇈볛실첬훃㤵㤹乴?쎥㐱㒽좦쳯늢뇭뫃뛸룶럧쿕ꇱꆾ뺭ꆯㄲ䕮歬䵥䦣剥慮乥䵯潦䕭䥌呥噥䑥嬴ꎮ䧔뺳?渱䧐て却瑨䝲䙩퓚ꎥ畮㌰〲㟖?杬浯걭捨物䅣潦剩䵥볆⧗탅㤸뾼볃嵄䥧瑲摥灩㍝ㅩ튪헻횤맳볼춼쿗헂춳횻솿뗄컄싊劵咡탍뛔?ꆣ쿖쇋뛈틑달뷏횵튲쇩폫쏷랽쮵퇐쿕맜ㆡ엓潣㈵慮汬?쏐斣特灥湬晹捵獫慳폫쇣쫖뛈?컄퇐楮慩沢牬䭵汳癡캱ꔹ歍㶣펿ꎺ맘ꎮ럧듊럖뇪뇠뗄쫇컊뷡쾵랽쓖ꋊ볆쇣닉ꆱ략쿂쪵춼뷓퓶뷏쏴뒫ꎬ춨램쏷뺿붫샭뾻얶来깁牴慮煵楮牡畲퇫볙ィ慲ꎬ𢡊?쿗뺿本捡灩孊瑩늷폃젹?敳捹敭닟욼놾쾵뗃쿕ꎺ샠쪶뫅ퟩ뇤캲싛뗧램쏐Ʞ쯣볙늨믘늻쿖㞺뷼럹뿬탔춳춨맽풤웤뇭쫇쳡욺爬捥ꖵ步ꎺꎬ窣뽊?敥嶣皡궣짨㖣敮㈱긲쳯慮ꎮ쒷?벴컄ꆢ돶맜䍯뫅싫ꎺ뫏솿늿ퟓ볓얶?噡짨쪧뚯볬쓜ꆱ췍ꆣ뷏ꎬ잿막뗄맽䅒닢폐쏷튻릩뾡ꖵ㈰꺣潵ⱐ?깊?꿈꾺쳵撶ㄹ틽뒫쇋샭灵ꎺ럧볤쿠뇤뿆틔죎컊劵뗄냜퇩캴늨밸떫듳헢ꆣ횸쒷믹룟?킧ꎬ훖ꢣ㟄틦?〳걣浥汵潵긱?웘햼볾䥮社㤳䍯ꞹ죫춳뻟쳡污䘸?〲쿕뗄맘솿벼볬ꩣ쓓쯆싊噡ꎬ쓜뚯쫇쮵룟폚욵䵁럧탔샻쿖햸겳ꎮ湵㤹킳늡?쿩햼⠱퓂쿂떱䌲?㔬ꆷ?튻쿟폐릩ꎻ㌰ⴭ뛈쟩컊듳퇩ꎬ탐좻볬勔뛸춨싊뿉퓚쏷욵죕쫽쒣쿕폃쪵탂싈?⣀⦣嬨ꎮ좽ꎬ⦣㌨훎뮱훖탔킭쇋캲㘴솿뿶뻟톧퓲뗄Ꟑ뇈퇩꒲뗍맽틔쎿늨룟쫽뻝탍볛폫ꆢ머?춳灵좽?㈩?훬탂쿠헻훘뫂㠷랽좱폐ꆰ벴웚탲퓎볬뗄욵ꆣ랢듎뚯뻝릹볓횵䅐쮼쾣㌭ㄭ?ꎮ?볆몣뗄맘튪쿠⠲램랦뎤훐략췻쇐쫌퇩뷡죕헢쿖뷏쿂쫽ꎬ퓬틔䅒킧슷껖㤱뚬솿㚣겳쿠맘쾵닎〰럖돌웚쟠믘뗄살캪맻ﯔ쫕쮵뛔솽듳붵뻝䅐쏨쓜䍈릤ꆣ탌炡빍污畴?즶맘쾵쿃뾼㜩컶뛈컈쓪볬쪧붲꺾ꎺ죧?틦쏷噡훖늨뫳풤䅒뛔쫶릻쒣뗄뻟ꆿ럾쳬밶탔폫쿟틀쫽〹뇤ꎬ뚨톧퇩킧췗긩뇭㖣뗄퓚劵랽뚯닢䍈ꎻ럇탍ꆰꆣ듓뷲럖䍯탔삨ꎻⴰ솿뛸떼뗄쫵램룅쪧ꪻ㏋ꖺ䅐컒쓔횮룟막쒣ꆣ퓚뎣쿠틑헢랽ퟔꎺꆱ〵컶灵쿠ꆣ킭〹볤뛔훂듸싊냜꿎流촹䅒맺꒲뗃뫳뛮럧횸탍틑컒쮳뇈쪵붫킳훃평㐩릤污맘헻ㄭ뗄럧죝춷웤瀪욵ꪼ뺣㦣䍈횤떽ꎮ쫽쿕쿂쿠쪵맺샻뻟쿖캪ꆲ뷲뛈⡰뻟샭돌ⴰ쿠쿕틗맘죋믹㵬싊겸ꖵ쒣좯ﳎ뗄룟뻝볛튻뇈쿖횤폐ꆱ뷰ꢶ램듳캪ꆪ싛뛈?맘맜뗃쾵⮴놾ⴭ瀽쎽쓖탍쫐럧욵풤횵죕뷏ꆱ좯춨쏷늨죚꿂톧ㆵꆮꆪ훐뷏ꎻ탔샭돶믲듐쮼斣亣쏐퓚뎡쪺쿕쫽닢튪럧ꆣ뇪쫐맽쿔뚯닺쪵쑲냦쪱彣캲듳쿟헦폫헟싍슷뮶꽔?ﮱ얶㤵훐쾡볛뻝뗄뇈쿕쪵ힼ뎡략싊욷쒸⦡럖짧??뗄탔맘헽쿖뻟얶캪퓓ꎬ죏ꎥ닉?횵풤럧뒫볛횤닮훐믘폅랽?ꎬ疡쿠쫐힢룐쪵폐폖ꎺ?쯹㵰슶뗄폃쫇닢쿕춳횵뷡탲닉볬쫆램짨떹낲㈰햮뿇맘뎡탋쟩뷏Ꭓ볙?틔탒?볍훃룟뗄볛랽맻쇐폃퇩ꆣ풤볆삼〱튷탔늻쾵좤뿶잿횼짨움ꆣ떡?욵럧횵램뿉룟ꎮ헻닢뫍웓뜲붷횮튻쫽뗄늻욻볆맀ꏒ쿕믘뚯틔듓쫐럧쫐ꢶ볤뚨꺡쯣?ㅮ뫜뎡?풽뗄뻟뇗풷ꆾ믒솪폐쫖훎샡ퟋ쾵뷏𢡊⠱崙ꆣ듳ꆿ껊춨뗄뾣맘⵰탏맽캲뮽뛔늿쳓⥲?쪷쿠ﶲ탔풽틗맘뿐ⶡ쯹탔싊킷햮삼뗄끰훎쫐뷡췓뫍싛에亡닢껌막ꎮ?뷌쫐캪쮲?뷸ퟩ엖뛈탐뿤Ꭓ횼욻긨뷌벼쮾嬲〰㔱?
