第一章 緒論

第一節 選題背景及研究意義

一 選題背景

（一）理論背景

自20世紀60年代以來，金融學研究取得了快速發展，產生了大量的經典理論和模型，這些理論和模型被廣大實務界所接受并得以廣泛應用，由此，金融學作為一門獨立學科的地位得以確立。在這些經典的金融理論和模型中，以Fama提出的“有效市場假說”（EMH）、Sharp和Linter創立的“資本資產定價模型”（CAPM）、Rose的“套利定價模型”（APT）以及Black-Scheoles的“期權定價理論”等為代表，這些金融理論的確立為金融風險管理理論和方法的發展奠定了堅實的基礎，由此產生了以風險價值VaR（Value-at-Risk）模型為代表的金融風險測度相關模型和理論。

VaR即風險價值，是指在正常波動的市場條件下，某一個金融資產或者投資組合可能產生的最大損失。VaR理論可以將金融資產的風險表示為一個與收益相匹配的簡單數字，基于VaR方法的預測功能可以事先通過測算得到金融資產的風險價值。研究如何提高VaR模型的預測準確度主要體現在如何準確地刻畫金融資產收益分布的特征。目前，應用最為廣泛的是在GARCH類模型、SV類模型的框架下，標準化殘差的分布函數設定下取得VaR的值。在實際應用中VaR有三方面的優點：一是能對同一金融機構的不同交易組合或頭寸之間，以及不同金融機構之間的風險狀況進行比較，便于交易業績評估。二是能提供資產組合簡潔、直觀的風險信息，有利于金融機構的管理層準確實施風險管理決策。三是利用VaR計算結果，監管部門還可以較容易地計算出金融機構防范市場風險所需計提的最低資本準備金額，外部信用評級機構也掌握了發放信貸評級的定量依據。

然而，上述經典金融理論的一般假定是金融資產的收益率服從條件或非條件的正態分布，而金融資產的收益分布特征是所有金融模型的核心內容，有關收益的波動行為及其分布特征的假定對于資產定價理論的檢驗、最優資產組合的選擇、衍生產品的套期保值設計以及金融市場風險的測度和管理而言，都具有極其重要的理論和現實意義。但是，大量的實證結果表明，金融資產的收益曲線呈現尖峰、厚尾，并不服從正態分布，所謂厚尾就是指極值比正態分布出現得多且更頻繁。

正因如此，結合極值理論描繪金融數據的波動特征，已經成為大家常用的方法，無論是在理論研究還是在實際應用中都得到了廣泛的認可。由于金融數據的厚尾性特征使我們不得不對那些尾部數據加以重視，而金融市場風險理論表明，金融市場風險管理主要是關注負收益率分布的右尾，因為它反映的是潛在可能發生的概率小，但一旦發生就會產生巨大風險損失而帶來災難性后果的極端事件。極值理論（Extreme Value Theory，EVT）是專門研究極端事件的理論，它可以利用極值尾部形態來估計尾部分布，進而估計出風險值，使風險值估計更加容易和準確。EVT對收益率的尾部具體分布特征沒有明確的要求，不論收益率尾部服從什么樣的分布，只要是對極值尾部分布進行分析就可以使用EVT，它不僅考察樣本數據，而且能拓展到樣本數據外進行估計。

而對投資組合進行風險度量，離不開對資產間相關性的度量。對于相關性的度量，線性相關系數只是一種常用的工具，它只能表示數據整天走勢趨勢的關聯程度，并不能全面反映數據間的相關性。而且線性相關系數本身存在不足，由線性相關系數的定義，我們知道只有在變量方差存在的條件下線性相關系數才有意義。金融數據常常具有厚尾特征，服從厚尾分布，其方差未必存在，所以在使用線性相關系數分析金融數據相關性時必須非常謹慎，而且線性相關系數只是度量變量間線性相關程度的指標，如果變量間存在非線性的相關關系，就不可能通過線性相關系數得到準確的度量。此時，我們需要知道資產組合收益率的聯合分布函數，然而這個聯合分布函數又往往不能輕易地表達出來，這時我們求助于Copula函數理論。

自1959年Copula理論被提出以來，隨著計算機技術、信息技術的迅猛發展和邊緣分布建模問題的不斷發展并日趨完善，Copula理論在20世紀90年代后期得以迅速發展并運用到金融領域。通過Copula函數，可以將風險分解為單個金融資產的風險和由投資組合產生的風險兩部分。其中，單個金融資產的風險可以完全由它們各自的邊緣分布來描述，而投資組合產生的風險則完全由連接它們的Copula函數來描述。若投資組合中的金融資產已經確定，那么市場風險就相當于投資組合中資產結構的風險，可以完全用一個相應的Copula函數來描述。因此，Copula從結構上能較好地擬合聯合分布從而得到組合收益的VaR。

（二）現實背景

中央多次會議明確指出，在我國金融深化改革過程中要防控金融風險、提高和改進金融監管部門的能力及水平，確保不發生系統性金融風險。但是，全球金融市場“極端”事件頻發，中國股市、期貨市場波動的幅度、頻次、傳染性等出現了新變化，引發了金融市場波動不確定性，即金融風險的再認識。

自20世紀70年代以來，由于受經濟全球化與金融一體化、現代金融理論及信息技術、金融創新等因素的影響，金融風險也更呈現出復雜化、多樣化態勢，金融風險在不同市場之間傳導、放大，從而使全球金融市場的波動性和風險不斷增大，尤其是隨著全球金融市場的波動性日益加劇，金融極端事件更是頻頻發生。

縱觀金融風險管理的發展史，金融極端事件頻頻發生：1929年，美國股市急挫導致了全球范圍的經濟危機；1987年，紐約股災；1992年，英鎊危機；1994年，墨西哥金融危機；1997年，始于泰國的東南亞金融危機，給整個東南亞地區的經濟帶來了重大的損失；2001年，美國的“9·11”事件引發全球股市大幅下跌，眾多公司因此而破產；2007年的美國次貸危機導致眾多金融機構破產倒閉，重創全球經濟；2009年年底開始的歐債危機對全球經濟及資本市場的影響還在繼續。由此可見，金融極端事件造成的損失金額高，對經濟沖擊大，所以廣大投資者對金融資產價值的暴跌變得尤為敏感，監管當局也頻頻出臺相應的政策。這些金融危機無不伴隨著匯率動蕩、貨幣貶值、股市暴跌、公司破產、銀行倒閉、證券、房地產價格下跌等一系列反應。縱觀歷史上發生的金融極端事件，我們可以發現其特征是：發生概率低，史無前例，難以預期容易忽視，通常在人們未察覺之際突然發生，而且破壞力巨大。這就使金融風險的防范與管理越來越受到理論界與業務界的高度重視，從而導致風險管理、投資組合及資產定價等問題成為當今金融研究的熱點問題。

我國的市場經濟建立時間比較晚，金融市場正處在轉型過程中，金融市場沒有完全放開，市場風險的作用并不明顯。但是隨著我國加入WTO，金融業是首先面臨挑戰的行業，改革和調整勢在必行。利率的市場化、資本項目的開放、證券市場的成立以及衍生工具的發展等都將逐步成為現實，市場風險會日益顯現和復雜。在金融市場一體化、自由化的趨勢下，我國金融業必將與國際慣例接軌，執行國際風險管理的標準，所以要求我們建立完整有效的市場風險計量管理系統。還要考慮我國經濟的發展處于轉軌時期，雖已初步建立起以國有商業銀行為主體的商業性金融體系，金融體制的市場改革依然遠遠滯后于其他經濟部門，整體行業受政策影響較大，市場運行機制經常發生變化，金融體系風險非但沒有降低，反而不斷積聚，金融市場動蕩加劇，作為市場經濟“晴雨表”的滬深股票市場頻頻的巨幅漲跌清楚地表示了我國金融體系的震蕩狀況。因此，以中國股市為研究對象，研究中國金融市場的金融風險測度具有重要的現實意義。

基于以上所闡述的金融風險管理的理論背景和現實背景，如何度量極端事件引發的極值風險也就成為金融風險管理中亟待解決的問題。另外，我國股票市場還不成熟，受各種因素影響，市場出現了頻頻的巨幅漲跌動蕩，而極值理論（EVT）的長處即在于根據極值數據質的變異性來建模，所以運用有效的金融波動模型擬合金融收益率的波動特征，然后與極值理論（EVT）相結合評估中國股市極值風險等問題也有待于進一步系統深入的研究，更進一步，考慮到金融資產間的相關性，把Copula函數引入金融資產極值風險測度中的問題也值得深入探討。

二 研究意義

近幾年，金融市場風險越來越成為金融機構面臨的主要金融風險之一。從本質上說，金融市場風險測量就是通過建立各種有效的模型和技術，對影響資產收益的各種不確定性因素進行分析，盡可能地利用現有的信息和手段去把握和刻畫這種不確定性，然后在一定的可接受范圍之內提出防范手段，以應對不確定性可能造成的潛在損失。就我國股票市場而言，作為高收益和高風險相伴隨的市場，股票市場的價格常常具有較大的波動性，我國股票市場的風險在加大，從而促使金融市場變得更加動蕩，風險暴露也必將更加復雜化，這就使我國金融市場風險管理面臨著更多的壓力和挑戰，從而也對金融風險測度方法提出了更高更新的要求。因此，本書的研究對于加快我國建設多層次資本市場體系、發揮市場的資源配置功能，加快金融服務現代化建設、全面提高金融服務水平等重大決策具有重要的理論意義和現實意義。

金融實證分析表明金融資產收益率不僅具有厚尾特征，而且波動呈現出集聚現象：大波動之后緊跟大波動，小波動之后緊跟小波動。厚尾性表明金融資產收益的極值變動發生的概率要遠遠高于正態分布。極值變動并不完全服從某種分布，極值變動與潛在的數據生成過程分布的尾部特性是緊密相關的。因而，對于金融收益分布厚尾性的判斷和建模就顯得尤為重要。而研究金融極端事件及風險度量方法，將提供超越樣本的預測能力，比常用方法具有更大的優越性，在金融風險管理中會有更良好、更廣泛的應用前景。由于這一方法將深入研究資產的收益時間序列分布的尖峰厚尾性、非對稱性和波動的集聚性特征，所以具有完備的數學理論支持，因此本書將創新性地發展這一學科領域的相關方法及理論。

傳統的多元統計模型通常是建立在多元正態分布或者多元t分布假設基礎之上的，而這往往存在一定的缺陷。借助于Sklar定理和Copula函數的性質，我們可以將n個任意形式的邊緣分布通過Copula函數連接起來，形成一個有效的多元分布，從而可以更靈活、準確和方便地刻畫多元變量之間復雜的相依特征，也有利于解決多元統計模型估計時經常面臨的“維數災難”問題。特別的，嘗試將金融波動模型與Copula函數相結合，利用金融波動模型刻畫金融資產的波動特征，借助極值理論擬合金融資產的極值波動特征，結合Copula函數刻畫金融資產之間的相依結構，這樣既可以更好地刻畫多元金融資產的波動特征，又可以更好地刻畫它們之間的相依結構，從而使改進后的模型能更好地擬合多元金融資產的實際統計特征，這是對傳統多元金融波動模型的一個有益擴展與補充。

從實踐意義上看，可以拓寬Copula函數在國內金融領域應用研究的范圍。伴隨著金融實務界巨大的市場需求以及計算機技術和信息技術的快速發展，近年來Copula函數在國外金融各領域取得了廣泛和深入的應用與發展。隨著與國際金融市場接軌步伐的加快，高精度的數量化風險管理技術在國內也得到了廣泛的應用，Copula函數的應用研究日益受到重視。但是對于中國這樣具有濃厚的“新興加轉軌”特征的金融市場而言，在制度安排、市場運行和投資者結構等方面與發達金融市場仍存在巨大的差異，因此無論是金融資產的波動或是相依結構等方面都可能體現出與國外成熟金融市場迥異的統計特征，這為結合金融波動模型、極值理論以及Copula函數分析研究中國金融市場提供了廣闊的舞臺與空間。