中國(guó)市場(chǎng)中VaR與ES風(fēng)險(xiǎn)度量的比較與實(shí)證研究一、引言1.1研究背景與意義在金融市場(chǎng)中，風(fēng)險(xiǎn)度量始終是核心議題。隨著金融市場(chǎng)的不斷發(fā)展，金融產(chǎn)品和交易方式日益復(fù)雜，金融機(jī)構(gòu)和投資者面臨著前所未有的風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)。準(zhǔn)確度量風(fēng)險(xiǎn)，不僅有助于金融機(jī)構(gòu)合理配置資產(chǎn)、控制風(fēng)險(xiǎn)敞口，還能為投資者提供決策依據(jù)，保障金融市場(chǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行。VaR（ValueatRisk，風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值）和ES（ExpectedShortfall，預(yù)期短缺）作為兩種重要的風(fēng)險(xiǎn)度量工具，在金融風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域占據(jù)著舉足輕重的地位。VaR于1994年由J?P摩根提出，因其能簡(jiǎn)潔直觀地衡量在一定置信水平和持有期內(nèi)投資組合可能遭受的最大損失，迅速受到國(guó)際金融界的廣泛歡迎，成為風(fēng)險(xiǎn)管理的重要標(biāo)準(zhǔn)之一。例如，若某投資組合的95%置信水平下的日VaR為50萬(wàn)元，這就意味著在95%的概率下，該投資組合在一天內(nèi)的損失不會(huì)超過(guò)50萬(wàn)元，讓投資者對(duì)潛在最大損失有清晰認(rèn)知。而ES，也被稱(chēng)為條件在險(xiǎn)價(jià)值（CVaR），是對(duì)VaR的進(jìn)一步拓展和完善。它關(guān)注的是損失超過(guò)VaR的那部分極端損失的平均水平，能更全面地反映投資組合在極端情況下的風(fēng)險(xiǎn)狀況。假設(shè)某投資組合的95%VaR為100萬(wàn)元，其95%ES可能是150萬(wàn)元，這表明當(dāng)損失超過(guò)100萬(wàn)元時(shí)，平均損失將達(dá)到150萬(wàn)元，使得投資者對(duì)極端風(fēng)險(xiǎn)有更深入的了解。中國(guó)金融市場(chǎng)近年來(lái)發(fā)展迅速，市場(chǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)大，金融創(chuàng)新層出不窮，但同時(shí)也面臨著諸多風(fēng)險(xiǎn)。股票市場(chǎng)的大幅波動(dòng)、債券市場(chǎng)的信用風(fēng)險(xiǎn)以及外匯市場(chǎng)的匯率波動(dòng)等，都對(duì)金融機(jī)構(gòu)和投資者的風(fēng)險(xiǎn)管理能力提出了更高要求。研究VaR和ES在中國(guó)市場(chǎng)的應(yīng)用，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。一方面，能夠幫助金融機(jī)構(gòu)更準(zhǔn)確地評(píng)估市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)管理策略，提升風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)能力，從而增強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)的穩(wěn)定性和競(jìng)爭(zhēng)力；另一方面，也有助于投資者更好地理解投資風(fēng)險(xiǎn)，做出更合理的投資決策，保護(hù)自身資產(chǎn)安全。此外，對(duì)于監(jiān)管部門(mén)而言，深入了解這兩種風(fēng)險(xiǎn)度量方法在我國(guó)市場(chǎng)的應(yīng)用情況，可為制定更有效的監(jiān)管政策提供參考依據(jù)，促進(jìn)金融市場(chǎng)的健康、穩(wěn)定發(fā)展。1.2研究目標(biāo)與方法本研究旨在深入剖析VaR和ES這兩種風(fēng)險(xiǎn)度量方法，全面比較它們?cè)诶碚摶A(chǔ)、計(jì)算方法、風(fēng)險(xiǎn)特性捕捉能力等方面的差異，并通過(guò)實(shí)證分析，探究它們?cè)谥袊?guó)金融市場(chǎng)中的適用性和有效性，為金融機(jī)構(gòu)和投資者在風(fēng)險(xiǎn)度量工具的選擇和應(yīng)用上提供科學(xué)依據(jù)和實(shí)踐指導(dǎo)。在研究過(guò)程中，將綜合運(yùn)用多種研究方法。首先，進(jìn)行文獻(xiàn)研究，全面梳理國(guó)內(nèi)外關(guān)于VaR和ES的相關(guān)文獻(xiàn)，了解這兩種風(fēng)險(xiǎn)度量方法的發(fā)展歷程、研究現(xiàn)狀以及在不同市場(chǎng)環(huán)境下的應(yīng)用情況，掌握其理論基礎(chǔ)和計(jì)算原理，為后續(xù)的研究提供堅(jiān)實(shí)的理論支撐。其次，采用案例分析的方法，選取具有代表性的金融機(jī)構(gòu)或投資組合作為案例，詳細(xì)分析它們?cè)趯?shí)際風(fēng)險(xiǎn)管理中對(duì)VaR和ES的應(yīng)用過(guò)程、面臨的問(wèn)題以及取得的效果，從實(shí)踐角度深入理解這兩種風(fēng)險(xiǎn)度量方法的實(shí)際操作和應(yīng)用價(jià)值。再者，運(yùn)用實(shí)證研究的方法，收集中國(guó)金融市場(chǎng)的相關(guān)數(shù)據(jù)，如股票、債券、外匯等市場(chǎng)的價(jià)格數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)，利用統(tǒng)計(jì)分析軟件和計(jì)量模型，對(duì)VaR和ES進(jìn)行實(shí)證計(jì)算和分析。通過(guò)回測(cè)檢驗(yàn)、敏感性分析等方法，評(píng)估它們對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的度量精度和預(yù)測(cè)能力，從而驗(yàn)證它們?cè)谥袊?guó)市場(chǎng)的有效性和適用性。此外，還將運(yùn)用比較分析的方法，對(duì)VaR和ES的各項(xiàng)指標(biāo)和特性進(jìn)行對(duì)比，明確它們的優(yōu)勢(shì)和不足，以便在不同的風(fēng)險(xiǎn)管理場(chǎng)景下，能夠合理選擇和運(yùn)用風(fēng)險(xiǎn)度量方法。1.3研究創(chuàng)新點(diǎn)與不足本研究的創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)處理和模型優(yōu)化兩個(gè)方面。在數(shù)據(jù)處理上，本研究不僅收集了大量的中國(guó)金融市場(chǎng)歷史數(shù)據(jù)，還創(chuàng)新性地引入了高頻交易數(shù)據(jù)和宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，通過(guò)多源數(shù)據(jù)的融合，更全面地反映了市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)變化，為風(fēng)險(xiǎn)度量提供了更豐富的信息基礎(chǔ)。高頻交易數(shù)據(jù)能夠捕捉到市場(chǎng)瞬間的價(jià)格波動(dòng)，宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)則從宏觀層面揭示了經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)金融市場(chǎng)的影響，二者與傳統(tǒng)的市場(chǎng)數(shù)據(jù)相結(jié)合，有效提升了風(fēng)險(xiǎn)度量的準(zhǔn)確性。在模型優(yōu)化方面，本研究對(duì)傳統(tǒng)的VaR和ES計(jì)算模型進(jìn)行了改進(jìn)。針對(duì)中國(guó)金融市場(chǎng)收益率分布的“尖峰厚尾”特征，引入了更符合實(shí)際分布的GARCH族模型來(lái)刻畫(huà)市場(chǎng)波動(dòng)，替代了傳統(tǒng)模型中對(duì)正態(tài)分布的假設(shè)，使模型能夠更準(zhǔn)確地捕捉極端風(fēng)險(xiǎn)事件，從而優(yōu)化了VaR和ES的計(jì)算結(jié)果，提高了風(fēng)險(xiǎn)度量的精度。然而，本研究也存在一定的局限性。數(shù)據(jù)的局限性是不可忽視的問(wèn)題，盡管收集了多源數(shù)據(jù)，但中國(guó)金融市場(chǎng)仍處于發(fā)展階段，部分?jǐn)?shù)據(jù)存在時(shí)間跨度較短、數(shù)據(jù)缺失或不準(zhǔn)確等問(wèn)題，這可能對(duì)實(shí)證結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性產(chǎn)生一定影響。例如，某些新興金融產(chǎn)品的數(shù)據(jù)樣本量有限，難以充分反映其風(fēng)險(xiǎn)特征；一些早期的市場(chǎng)數(shù)據(jù)由于統(tǒng)計(jì)方法和標(biāo)準(zhǔn)的差異，可能存在偏差。此外，金融市場(chǎng)是一個(gè)復(fù)雜的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，受到眾多因素的影響，如政策變化、投資者情緒、國(guó)際金融市場(chǎng)波動(dòng)等。本研究雖然考慮了部分宏觀經(jīng)濟(jì)因素，但難以涵蓋所有影響市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的因素，模型無(wú)法完全準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的變化。未來(lái)的研究可以進(jìn)一步拓展數(shù)據(jù)來(lái)源，完善數(shù)據(jù)質(zhì)量，同時(shí)綜合運(yùn)用多種方法，構(gòu)建更全面、更復(fù)雜的風(fēng)險(xiǎn)度量模型，以提高對(duì)金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的度量和預(yù)測(cè)能力。二、理論基礎(chǔ)與文獻(xiàn)綜述2.1VaR風(fēng)險(xiǎn)度量理論VaR（ValueatRisk），即風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值，是一種廣泛應(yīng)用于金融領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)度量工具，它旨在量化在一定的置信水平和特定的持有期內(nèi)，投資組合可能遭受的最大潛在損失。從數(shù)學(xué)定義來(lái)看，若用P表示資產(chǎn)價(jià)值損失小于可能損失上限的概率，\DeltaP表示某一金融資產(chǎn)在一定持有期\Deltat的價(jià)值損失額，VaR表示給定置信水平a下的在險(xiǎn)價(jià)值，那么VaR滿(mǎn)足公式P(\DeltaP_{\Deltat}\leqVaR)=a。例如，若某投資組合在95%置信水平下的日VaR為100萬(wàn)元，這就意味著在95%的概率下，該投資組合在一天內(nèi)的損失不會(huì)超過(guò)100萬(wàn)元。計(jì)算VaR的方法豐富多樣，其中較為常見(jiàn)的有歷史模擬法、方差-協(xié)方差法和蒙特卡羅模擬法。歷史模擬法是一種基于歷史數(shù)據(jù)的非參數(shù)方法。它假設(shè)未來(lái)的收益情況會(huì)重復(fù)歷史，通過(guò)回顧過(guò)去一段時(shí)間內(nèi)投資組合的收益表現(xiàn)，對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，根據(jù)設(shè)定的置信水平確定潛在的最大損失。具體而言，假設(shè)有n個(gè)歷史收益數(shù)據(jù)，要計(jì)算95%置信水平下的VaR，則找到從小到大排序后第0.05n個(gè)位置的收益值，取其相反數(shù)即為VaR值。這種方法的顯著優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單直觀，完全基于實(shí)際的歷史數(shù)據(jù)，無(wú)需對(duì)收益分布做出假設(shè)，能較好地反映過(guò)去市場(chǎng)條件下的風(fēng)險(xiǎn)狀況。然而，它也存在明顯的缺陷，由于其假設(shè)未來(lái)會(huì)重復(fù)歷史，無(wú)法準(zhǔn)確反映新的市場(chǎng)情況，當(dāng)市場(chǎng)出現(xiàn)結(jié)構(gòu)性變化或新的風(fēng)險(xiǎn)因素時(shí)，其預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性會(huì)大打折扣。方差-協(xié)方差法，也被稱(chēng)為參數(shù)法，它基于投資組合中各項(xiàng)資產(chǎn)的均值、方差和協(xié)方差來(lái)計(jì)算VaR。該方法假設(shè)資產(chǎn)收益服從正態(tài)分布，通過(guò)計(jì)算投資組合的標(biāo)準(zhǔn)差，結(jié)合正態(tài)分布的分位數(shù)來(lái)確定VaR值。對(duì)于由n種資產(chǎn)組成的投資組合，其收益率的方差\sigma_p^2=\sum_{i=1}^{n}w_i^2\sigma_i^2+2\sum_{1\leqi\ltj\leqn}w_iw_j\sigma_{ij}，其中w_i和w_j分別是資產(chǎn)i和資產(chǎn)j的權(quán)重，\sigma_i^2和\sigma_j^2分別是資產(chǎn)i和資產(chǎn)j的方差，\sigma_{ij}是資產(chǎn)i和資產(chǎn)j的協(xié)方差。在已知均值\mu和標(biāo)準(zhǔn)差\sigma的情況下，給定置信水平a，VaR可通過(guò)公式VaR=\mu-z_a\sigma計(jì)算，其中z_a是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的分位數(shù)。這種方法的計(jì)算速度較快，能夠快速地對(duì)投資組合的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量，并且在資產(chǎn)收益服從正態(tài)分布的假設(shè)下，具有較好的理論基礎(chǔ)。但在實(shí)際市場(chǎng)中，資產(chǎn)收益往往具有厚尾特征，即極端事件發(fā)生的概率比正態(tài)分布所假設(shè)的要高，這就導(dǎo)致方差-協(xié)方差法可能會(huì)低估風(fēng)險(xiǎn)，無(wú)法準(zhǔn)確反映投資組合在極端情況下的風(fēng)險(xiǎn)狀況。蒙特卡羅模擬法是一種基于隨機(jī)模擬的方法，它利用隨機(jī)數(shù)生成大量的模擬情景，計(jì)算每個(gè)情景下投資組合的價(jià)值。具體步驟如下：首先，選擇一個(gè)適合資產(chǎn)價(jià)格變動(dòng)狀況的隨機(jī)模型，利用歷史數(shù)據(jù)估算該模型的參數(shù)；然后，利用電腦隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生器得到隨機(jī)數(shù)的實(shí)現(xiàn)值并代入模型中，得到一個(gè)未來(lái)資產(chǎn)價(jià)格的可能實(shí)現(xiàn)路徑，重復(fù)多次模擬，使得模擬的資產(chǎn)價(jià)格的分布情況收斂于所假設(shè)的分布狀況；最后，綜合模擬結(jié)果，構(gòu)建資產(chǎn)報(bào)酬值分布狀況，計(jì)算出投資組合的VaR。該方法的靈活性較高，可以考慮復(fù)雜的金融產(chǎn)品和市場(chǎng)關(guān)系，能夠處理非線性風(fēng)險(xiǎn)和多個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素之間的相互作用，對(duì)各種分布的適應(yīng)性強(qiáng)，無(wú)論資產(chǎn)收益是否服從正態(tài)分布都能進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)度量。但它的計(jì)算量較大，需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間，對(duì)模型和參數(shù)的設(shè)定也較為敏感，不同的模型和參數(shù)選擇可能會(huì)導(dǎo)致計(jì)算結(jié)果出現(xiàn)較大差異。2.2ES風(fēng)險(xiǎn)度量理論ES（ExpectedShortfall），即預(yù)期短缺，又被稱(chēng)作條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（CVaR），是一種在金融風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域中用于衡量極端風(fēng)險(xiǎn)的重要指標(biāo)。它的定義是在給定置信水平下，當(dāng)損失超過(guò)VaR時(shí)，超出部分損失的條件均值。從數(shù)學(xué)角度來(lái)看，假設(shè)投資組合的損失分布函數(shù)為F(x)，置信水平為\alpha，VaR_{\alpha}為對(duì)應(yīng)的VaR值，那么ES的計(jì)算公式為ES_{\alpha}=\frac{1}{1-\alpha}\int_{x\gtVaR_{\alpha}}xf(x)dx，其中f(x)是損失的概率密度函數(shù)。這意味著ES衡量的是在發(fā)生極端損失事件（即損失超過(guò)VaR_{\alpha}）時(shí)，平均的損失程度。例如，若某投資組合在95%置信水平下的VaR為80萬(wàn)元，而其95%的ES為120萬(wàn)元，這表明當(dāng)損失超過(guò)80萬(wàn)元時(shí)，平均損失將達(dá)到120萬(wàn)元，能讓投資者對(duì)極端情況下的損失有更深入的了解。計(jì)算ES的方法通常依賴(lài)于損失分布的估計(jì)，常見(jiàn)的方法有參數(shù)法和非參數(shù)法。參數(shù)法假設(shè)損失服從某種特定的分布，如正態(tài)分布、t分布等，通過(guò)估計(jì)分布的參數(shù)來(lái)計(jì)算ES。以正態(tài)分布為例，在已知均值\mu和標(biāo)準(zhǔn)差\sigma的情況下，結(jié)合VaR的計(jì)算結(jié)果（VaR=\mu-z_{\alpha}\sigma，其中z_{\alpha}是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布對(duì)應(yīng)置信水平\alpha的分位數(shù)），可以進(jìn)一步計(jì)算ES。非參數(shù)法則不依賴(lài)于具體的分布假設(shè)，直接利用歷史數(shù)據(jù)或模擬數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)ES。例如，可以通過(guò)歷史模擬法，將歷史損失數(shù)據(jù)按照從大到小的順序排列，找到超過(guò)VaR的那些損失數(shù)據(jù)，然后計(jì)算它們的平均值，即為ES。蒙特卡羅模擬法也是一種常用的非參數(shù)方法，通過(guò)大量的隨機(jī)模擬生成損失情景，進(jìn)而計(jì)算ES。ES與VaR存在著緊密的聯(lián)系，VaR是ES計(jì)算中的一個(gè)關(guān)鍵閾值，ES是對(duì)VaR的進(jìn)一步拓展，它考慮了損失超過(guò)VaR時(shí)的平均損失情況。二者在應(yīng)用場(chǎng)景上也有一定關(guān)聯(lián)，在一些風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和監(jiān)管要求中，常常同時(shí)使用VaR和ES來(lái)全面評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)。然而，它們之間也存在明顯的區(qū)別。從定義和計(jì)算角度來(lái)看，VaR是一個(gè)分位數(shù)，它表示在一定置信水平下的最大可能損失；而ES是超過(guò)VaR部分損失的均值，計(jì)算更為復(fù)雜，需要考慮整個(gè)尾部損失的情況。在風(fēng)險(xiǎn)度量特性方面，VaR對(duì)尾部風(fēng)險(xiǎn)的度量相對(duì)較弱，它只關(guān)注到某個(gè)分位點(diǎn)的損失，而對(duì)超過(guò)該分位點(diǎn)后的損失大小和分布情況缺乏足夠的描述。當(dāng)投資組合的損失分布具有厚尾特征時(shí)，VaR可能會(huì)低估極端風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)樗鼪](méi)有充分考慮到厚尾部分極端事件發(fā)生的可能性和損失程度。而ES由于考慮了極端損失的平均水平，能更全面地反映投資組合在極端情況下的風(fēng)險(xiǎn)狀況，在度量尾部風(fēng)險(xiǎn)方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。在實(shí)際市場(chǎng)中，金融資產(chǎn)的收益往往呈現(xiàn)出“尖峰厚尾”的分布特征，即極端事件發(fā)生的概率比正態(tài)分布所假設(shè)的更高。在這種情況下，VaR可能無(wú)法準(zhǔn)確反映真實(shí)的風(fēng)險(xiǎn)水平，而ES能夠更好地捕捉和度量極端事件可能帶來(lái)的損失。對(duì)于那些可能面臨嚴(yán)重尾部風(fēng)險(xiǎn)的金融機(jī)構(gòu)，如投資銀行、對(duì)沖基金等，使用ES作為風(fēng)險(xiǎn)度量工具更為合適，它能為風(fēng)險(xiǎn)管理決策提供更全面、準(zhǔn)確的信息。2.3國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀國(guó)外對(duì)于VaR和ES的研究起步較早，取得了豐富的成果。在理論發(fā)展方面，VaR自1994年被J?P摩根提出后，迅速成為金融風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域的重要研究對(duì)象。PhilippeJorion對(duì)VaR的計(jì)算方法和應(yīng)用進(jìn)行了系統(tǒng)研究，詳細(xì)闡述了歷史模擬法、方差-協(xié)方差法和蒙特卡羅模擬法等常見(jiàn)計(jì)算方法的原理和應(yīng)用場(chǎng)景，為VaR的實(shí)際應(yīng)用奠定了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。隨著研究的深入，學(xué)者們發(fā)現(xiàn)VaR存在對(duì)尾部風(fēng)險(xiǎn)度量不足的問(wèn)題，在此背景下，ES作為一種更能有效度量尾部風(fēng)險(xiǎn)的工具逐漸受到關(guān)注。Rockafellar和Uryasev對(duì)ES進(jìn)行了深入研究，明確了ES的定義和計(jì)算方法，指出ES滿(mǎn)足次可加性等良好的風(fēng)險(xiǎn)度量性質(zhì)，克服了VaR不滿(mǎn)足次可加性的缺陷，能更好地反映投資組合的風(fēng)險(xiǎn)分散效果。在應(yīng)用拓展方面，國(guó)外學(xué)者將VaR和ES廣泛應(yīng)用于各類(lèi)金融市場(chǎng)和金融機(jī)構(gòu)。在投資組合管理中，通過(guò)計(jì)算VaR和ES來(lái)評(píng)估投資組合的風(fēng)險(xiǎn)水平，優(yōu)化資產(chǎn)配置。如Markowitz的現(xiàn)代投資組合理論，結(jié)合VaR和ES進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制，幫助投資者在風(fēng)險(xiǎn)和收益之間尋求平衡。在銀行風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域，VaR和ES被用于衡量銀行的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)，監(jiān)管機(jī)構(gòu)也逐漸將其納入監(jiān)管框架，如巴塞爾協(xié)議中對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)資本的要求就涉及到VaR和ES的應(yīng)用。國(guó)內(nèi)對(duì)于VaR和ES的研究相對(duì)較晚，但近年來(lái)隨著金融市場(chǎng)的發(fā)展和風(fēng)險(xiǎn)管理需求的增加，相關(guān)研究也日益豐富。在理論研究方面，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)VaR和ES的計(jì)算方法進(jìn)行了深入探討，并結(jié)合中國(guó)金融市場(chǎng)的特點(diǎn)進(jìn)行了改進(jìn)和創(chuàng)新。如針對(duì)中國(guó)股市收益率分布的“尖峰厚尾”特征，一些學(xué)者引入了GARCH族模型、EVT模型等來(lái)改進(jìn)VaR和ES的計(jì)算，提高風(fēng)險(xiǎn)度量的準(zhǔn)確性。在應(yīng)用研究方面，國(guó)內(nèi)學(xué)者將VaR和ES應(yīng)用于中國(guó)股票市場(chǎng)、債券市場(chǎng)、外匯市場(chǎng)等多個(gè)領(lǐng)域。通過(guò)實(shí)證分析，研究它們?cè)谥袊?guó)市場(chǎng)的適用性和有效性，為金融機(jī)構(gòu)和投資者提供風(fēng)險(xiǎn)管理建議。例如，研究發(fā)現(xiàn)VaR和ES在中國(guó)股票市場(chǎng)能夠較好地度量市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，但在極端市場(chǎng)條件下，ES的度量效果更為優(yōu)越。盡管?chē)?guó)內(nèi)外在VaR和ES的研究上取得了豐碩成果，但仍存在一些空白與不足。一方面，現(xiàn)有研究在計(jì)算方法上仍有待進(jìn)一步完善。雖然已經(jīng)提出了多種計(jì)算方法，但每種方法都有其局限性，如何綜合運(yùn)用多種方法，或者開(kāi)發(fā)新的計(jì)算方法，以提高風(fēng)險(xiǎn)度量的精度和可靠性，仍是一個(gè)有待深入研究的問(wèn)題。另一方面，對(duì)于VaR和ES在復(fù)雜金融市場(chǎng)環(huán)境下的應(yīng)用研究還不夠深入。隨著金融創(chuàng)新的不斷推進(jìn)，金融市場(chǎng)出現(xiàn)了許多新的金融產(chǎn)品和交易模式，如金融衍生品、量化投資策略等，這些新的金融現(xiàn)象給風(fēng)險(xiǎn)度量帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。如何將VaR和ES有效地應(yīng)用于這些新的金融領(lǐng)域，準(zhǔn)確度量其中的風(fēng)險(xiǎn)，還需要進(jìn)一步的研究和探索。此外，現(xiàn)有研究大多側(cè)重于風(fēng)險(xiǎn)度量本身，對(duì)于如何將風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果更好地應(yīng)用于風(fēng)險(xiǎn)管理決策，以及如何結(jié)合其他風(fēng)險(xiǎn)管理工具和方法，形成全面有效的風(fēng)險(xiǎn)管理體系，研究還相對(duì)較少。三、VaR和ES在中國(guó)市場(chǎng)的應(yīng)用案例分析3.1股票市場(chǎng)案例3.1.1樣本選取與數(shù)據(jù)處理為了深入探究VaR和ES在中國(guó)股票市場(chǎng)的應(yīng)用效果，本研究選取了具有廣泛代表性的上證綜合指數(shù)作為研究樣本。上證綜合指數(shù)涵蓋了上海證券交易所的眾多上市股票，能夠全面反映上海股票市場(chǎng)的整體走勢(shì)和波動(dòng)情況，其樣本的廣泛性和數(shù)據(jù)的完整性為研究提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)收集的時(shí)間范圍設(shè)定為2015年1月1日至2020年12月31日，這段時(shí)間跨度經(jīng)歷了股票市場(chǎng)的多個(gè)波動(dòng)周期，包括牛市、熊市以及市場(chǎng)的震蕩調(diào)整階段，能夠充分體現(xiàn)市場(chǎng)的不同運(yùn)行狀態(tài)，有助于更全面地評(píng)估VaR和ES在不同市場(chǎng)環(huán)境下的表現(xiàn)。數(shù)據(jù)來(lái)源于Wind數(shù)據(jù)庫(kù)，該數(shù)據(jù)庫(kù)是國(guó)內(nèi)知名的金融數(shù)據(jù)提供商，擁有豐富、準(zhǔn)確且及時(shí)更新的金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)，涵蓋了股票、債券、基金、期貨等多個(gè)金融領(lǐng)域，為金融研究和分析提供了有力的數(shù)據(jù)支持。在獲取原始數(shù)據(jù)后，進(jìn)行了一系列的數(shù)據(jù)處理工作，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。首先，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，仔細(xì)檢查并修正了數(shù)據(jù)中的缺失值和異常值。對(duì)于缺失值，采用線性插值法進(jìn)行補(bǔ)充，根據(jù)相鄰數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)值和時(shí)間間隔，通過(guò)線性計(jì)算來(lái)估計(jì)缺失值，以保證數(shù)據(jù)的連續(xù)性。對(duì)于異常值，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行識(shí)別，如計(jì)算數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，將偏離均值超過(guò)3倍標(biāo)準(zhǔn)差的數(shù)據(jù)視為異常值，并進(jìn)行修正或剔除。其次，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，將不同量級(jí)的數(shù)據(jù)統(tǒng)一到相同的尺度，消除量綱的影響，以便于后續(xù)的分析和計(jì)算。具體來(lái)說(shuō)，采用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法，將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)減去均值后再除以標(biāo)準(zhǔn)差，得到標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)，使其均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理，得到了高質(zhì)量的收益率序列，為后續(xù)的VaR和ES計(jì)算奠定了良好的基礎(chǔ)。3.1.2VaR和ES計(jì)算與結(jié)果分析在完成樣本選取和數(shù)據(jù)處理后，運(yùn)用歷史模擬法分別計(jì)算了上證綜合指數(shù)在95%和99%置信水平下的VaR和ES值。歷史模擬法是一種基于歷史數(shù)據(jù)的非參數(shù)方法，它直接利用過(guò)去的市場(chǎng)數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)未來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)，假設(shè)未來(lái)的市場(chǎng)情況會(huì)在一定程度上重復(fù)歷史，通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分析和排序，確定在不同置信水平下的風(fēng)險(xiǎn)值。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單直觀，無(wú)需對(duì)收益率分布進(jìn)行假設(shè)，能夠較好地反映市場(chǎng)的實(shí)際情況。在95%置信水平下，計(jì)算得到的VaR值為[X1]，這意味著在95%的概率下，上證綜合指數(shù)在未來(lái)一天內(nèi)的損失不會(huì)超過(guò)[X1]。相應(yīng)的ES值為[X2]，表明當(dāng)損失超過(guò)VaR值時(shí)，平均損失將達(dá)到[X2]。在99%置信水平下，VaR值為[X3]，ES值為[X4]。從計(jì)算結(jié)果可以看出，隨著置信水平的提高，VaR和ES值均呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。這是因?yàn)橹眯潘皆礁撸瑢?duì)極端情況的考慮就越充分，所估計(jì)的潛在最大損失和極端損失的平均值也就越大。通過(guò)對(duì)比VaR和ES的計(jì)算結(jié)果，能夠清晰地發(fā)現(xiàn)兩者之間的差異。ES值始終大于VaR值，這是由于ES不僅考慮了在一定置信水平下的最大可能損失（即VaR值），還進(jìn)一步考慮了超過(guò)VaR值后的平均損失情況。當(dāng)市場(chǎng)出現(xiàn)極端波動(dòng)時(shí)，VaR可能無(wú)法準(zhǔn)確反映實(shí)際的風(fēng)險(xiǎn)狀況，而ES能夠更全面地捕捉極端事件帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)，為投資者提供更準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)度量。例如，在某些極端市場(chǎng)情況下，股票價(jià)格可能會(huì)出現(xiàn)大幅下跌，VaR可能只能反映出在大部分正常情況下的最大損失，而ES則能考慮到這種極端下跌情況下的平均損失，使投資者對(duì)潛在風(fēng)險(xiǎn)有更充分的認(rèn)識(shí)。這也表明，在衡量股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，ES相較于VaR能夠提供更全面、更保守的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)偏好較低、注重極端風(fēng)險(xiǎn)控制的投資者來(lái)說(shuō)，ES是更為合適的風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)。3.1.3基于案例的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與決策建議依據(jù)上述計(jì)算結(jié)果，對(duì)中國(guó)股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)狀況進(jìn)行全面評(píng)估。從VaR和ES的值可以看出，股票市場(chǎng)存在一定的風(fēng)險(xiǎn)，且在極端情況下可能面臨較大的損失。在95%置信水平下，雖然大部分時(shí)間內(nèi)損失不會(huì)超過(guò)VaR值，但仍有5%的概率會(huì)出現(xiàn)超過(guò)VaR值的損失，而ES值則反映了在這些極端情況下的平均損失水平，這表明投資者在股票市場(chǎng)投資時(shí)需要充分考慮到潛在的風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于投資者而言，在進(jìn)行投資決策時(shí)，應(yīng)充分參考VaR和ES的計(jì)算結(jié)果。如果投資者風(fēng)險(xiǎn)偏好較低，追求資產(chǎn)的穩(wěn)健增值，那么在構(gòu)建投資組合時(shí)，應(yīng)選擇那些VaR和ES值相對(duì)較低的股票或投資組合，以降低潛在的風(fēng)險(xiǎn)損失。可以通過(guò)分散投資的方式，將資金分配到不同行業(yè)、不同市值的股票上，以降低單一股票或行業(yè)對(duì)投資組合的影響，從而降低整體風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)偏好較高的投資者，雖然可以承受一定程度的風(fēng)險(xiǎn)，但也不能忽視極端風(fēng)險(xiǎn)的存在。在投資過(guò)程中，應(yīng)設(shè)定合理的止損點(diǎn)，當(dāng)損失達(dá)到VaR值或接近ES值時(shí)，及時(shí)止損，以避免損失進(jìn)一步擴(kuò)大。同時(shí)，投資者還可以結(jié)合其他技術(shù)分析指標(biāo)和基本面分析方法，對(duì)股票市場(chǎng)進(jìn)行綜合判斷，提高投資決策的準(zhǔn)確性。對(duì)于市場(chǎng)參與者，如金融機(jī)構(gòu)和監(jiān)管部門(mén)，VaR和ES也具有重要的參考價(jià)值。金融機(jī)構(gòu)在進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理時(shí)，可以利用VaR和ES來(lái)衡量投資組合的風(fēng)險(xiǎn)水平，合理配置資產(chǎn)，確定風(fēng)險(xiǎn)限額，制定相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)控制策略。監(jiān)管部門(mén)可以將VaR和ES作為風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)和監(jiān)管的重要指標(biāo)，對(duì)金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)狀況進(jìn)行評(píng)估和監(jiān)管，確保金融市場(chǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行。通過(guò)設(shè)定合理的VaR和ES監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)，促使金融機(jī)構(gòu)加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理，降低系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生概率。3.2期貨市場(chǎng)案例3.2.1樣本選取與數(shù)據(jù)處理本研究選取了上海期貨交易所的螺紋鋼期貨主力合約作為研究樣本，時(shí)間跨度從2018年1月1日至2023年12月31日。螺紋鋼期貨在我國(guó)期貨市場(chǎng)中交易活躍，具有較高的市場(chǎng)代表性，其價(jià)格波動(dòng)受宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、鋼鐵行業(yè)供需關(guān)系、原材料成本等多種因素影響，能夠充分反映期貨市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)特征。數(shù)據(jù)來(lái)源于Wind數(shù)據(jù)庫(kù)，該數(shù)據(jù)庫(kù)涵蓋了全球金融市場(chǎng)的各類(lèi)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、更新及時(shí)，為金融研究提供了可靠的數(shù)據(jù)支持。在數(shù)據(jù)處理階段，首先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，檢查并修正數(shù)據(jù)中的缺失值和異常值。對(duì)于少量的缺失值，采用線性插值法進(jìn)行補(bǔ)充，即根據(jù)相鄰數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)值和時(shí)間間隔，通過(guò)線性計(jì)算來(lái)估計(jì)缺失值。對(duì)于異常值，運(yùn)用3σ原則進(jìn)行識(shí)別，將偏離均值超過(guò)3倍標(biāo)準(zhǔn)差的數(shù)據(jù)視為異常值，并進(jìn)行修正或剔除。其次，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，將不同量級(jí)的數(shù)據(jù)統(tǒng)一到相同的尺度，消除量綱的影響，以便于后續(xù)的分析和計(jì)算。采用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法，將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)減去均值后再除以標(biāo)準(zhǔn)差，得到標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)，使其均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理，得到了連續(xù)、準(zhǔn)確的收益率序列，為后續(xù)的VaR和ES計(jì)算奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。3.2.2VaR和ES計(jì)算與結(jié)果分析運(yùn)用方差-協(xié)方差法分別計(jì)算螺紋鋼期貨主力合約在95%和99%置信水平下的VaR和ES值。方差-協(xié)方差法基于投資組合中各項(xiàng)資產(chǎn)的均值、方差和協(xié)方差來(lái)計(jì)算VaR和ES，該方法假設(shè)資產(chǎn)收益服從正態(tài)分布，通過(guò)計(jì)算投資組合的標(biāo)準(zhǔn)差，結(jié)合正態(tài)分布的分位數(shù)來(lái)確定VaR和ES值。在95%置信水平下，計(jì)算得到的VaR值為[X5]，表明在95%的概率下，螺紋鋼期貨主力合約在未來(lái)一天內(nèi)的損失不會(huì)超過(guò)[X5]。相應(yīng)的ES值為[X6]，意味著當(dāng)損失超過(guò)VaR值時(shí)，平均損失將達(dá)到[X6]。在99%置信水平下，VaR值為[X7]，ES值為[X8]。隨著置信水平的提高，VaR和ES值均顯著上升，這反映出在更高的置信水平下，對(duì)極端風(fēng)險(xiǎn)的估計(jì)更為保守，潛在的損失更大。通過(guò)對(duì)比VaR和ES的計(jì)算結(jié)果，可以清晰地看到兩者的差異。ES值始終大于VaR值，這是因?yàn)镋S不僅考慮了在一定置信水平下的最大可能損失（即VaR值），還進(jìn)一步考慮了超過(guò)VaR值后的平均損失情況。當(dāng)市場(chǎng)出現(xiàn)極端波動(dòng)時(shí)，VaR可能無(wú)法準(zhǔn)確反映實(shí)際的風(fēng)險(xiǎn)狀況，而ES能夠更全面地捕捉極端事件帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。例如，在某些突發(fā)的宏觀經(jīng)濟(jì)事件或行業(yè)重大政策調(diào)整時(shí)，螺紋鋼期貨價(jià)格可能會(huì)出現(xiàn)大幅波動(dòng)，VaR可能只能反映出在大部分正常情況下的最大損失，而ES則能考慮到這種極端波動(dòng)情況下的平均損失，使投資者對(duì)潛在風(fēng)險(xiǎn)有更充分的認(rèn)識(shí)。這表明，在衡量期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，ES相較于VaR能夠提供更全面、更準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)偏好較低、注重極端風(fēng)險(xiǎn)控制的投資者來(lái)說(shuō)，ES是更為合適的風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)。3.2.3基于案例的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與決策建議根據(jù)上述計(jì)算結(jié)果，對(duì)中國(guó)期貨市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)狀況進(jìn)行全面評(píng)估。從VaR和ES的值可以看出，期貨市場(chǎng)具有較高的風(fēng)險(xiǎn)，且在極端情況下可能面臨較大的損失。在95%置信水平下，雖然大部分時(shí)間內(nèi)損失不會(huì)超過(guò)VaR值，但仍有5%的概率會(huì)出現(xiàn)超過(guò)VaR值的損失，而ES值則反映了在這些極端情況下的平均損失水平，這警示投資者在期貨市場(chǎng)投資時(shí)需要充分認(rèn)識(shí)到潛在的高風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于投資者而言，在進(jìn)行期貨投資決策時(shí)，應(yīng)充分參考VaR和ES的計(jì)算結(jié)果。如果投資者風(fēng)險(xiǎn)偏好較低，追求資產(chǎn)的穩(wěn)健增值，那么在選擇期貨合約和構(gòu)建投資組合時(shí)，應(yīng)優(yōu)先考慮那些VaR和ES值相對(duì)較低的品種和組合，以降低潛在的風(fēng)險(xiǎn)損失?？梢酝ㄟ^(guò)分散投資的方式，將資金分配到不同品種、不同交割月份的期貨合約上，以降低單一合約對(duì)投資組合的影響，從而降低整體風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)偏好較高的投資者，雖然可以承受一定程度的風(fēng)險(xiǎn)，但也不能忽視極端風(fēng)險(xiǎn)的存在。在投資過(guò)程中，應(yīng)設(shè)定合理的止損點(diǎn)，當(dāng)損失達(dá)到VaR值或接近ES值時(shí)，及時(shí)止損，以避免損失進(jìn)一步擴(kuò)大。同時(shí)，投資者還可以結(jié)合其他技術(shù)分析指標(biāo)和基本面分析方法，對(duì)期貨市場(chǎng)進(jìn)行綜合判斷，提高投資決策的準(zhǔn)確性。對(duì)于市場(chǎng)參與者，如期貨經(jīng)紀(jì)公司和監(jiān)管部門(mén)，VaR和ES也具有重要的參考價(jià)值。期貨經(jīng)紀(jì)公司在為客戶(hù)提供風(fēng)險(xiǎn)管理服務(wù)時(shí)，可以利用VaR和ES來(lái)評(píng)估客戶(hù)的風(fēng)險(xiǎn)狀況，為客戶(hù)提供個(gè)性化的風(fēng)險(xiǎn)管理建議，幫助客戶(hù)合理控制風(fēng)險(xiǎn)。監(jiān)管部門(mén)可以將VaR和ES作為風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)和監(jiān)管的重要指標(biāo)，對(duì)期貨市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)狀況進(jìn)行評(píng)估和監(jiān)管，確保期貨市場(chǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行。通過(guò)設(shè)定合理的VaR和ES監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)，促使市場(chǎng)參與者加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理，降低系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生概率。四、實(shí)證分析4.1數(shù)據(jù)來(lái)源與樣本選擇本研究的數(shù)據(jù)來(lái)源主要為Wind金融數(shù)據(jù)庫(kù)和中國(guó)金融期貨交易所官方網(wǎng)站。Wind金融數(shù)據(jù)庫(kù)作為國(guó)內(nèi)權(quán)威的金融數(shù)據(jù)平臺(tái)，涵蓋了豐富的金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)，包括股票、債券、期貨、外匯等各類(lèi)金融產(chǎn)品的歷史價(jià)格、成交量、成交額等詳細(xì)信息，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性得到了廣泛認(rèn)可，為金融研究提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。中國(guó)金融期貨交易所官方網(wǎng)站則提供了期貨市場(chǎng)的相關(guān)合約信息、交易規(guī)則以及公開(kāi)披露的市場(chǎng)數(shù)據(jù)，確保了數(shù)據(jù)的權(quán)威性和及時(shí)性。在樣本選擇方面，股票市場(chǎng)選取了上證綜合指數(shù)和深證成指作為研究對(duì)象。上證綜合指數(shù)是上海證券交易所的主要股價(jià)指數(shù)，涵蓋了在上海證券交易所上市的全部股票，能夠全面反映上海股票市場(chǎng)的整體表現(xiàn)。深證成指則是深圳證券交易所的代表性指數(shù)，選取了在深圳證券交易所上市的具有代表性的500家公司股票作為樣本，綜合反映了深圳證券市場(chǎng)的運(yùn)行情況。這兩個(gè)指數(shù)在國(guó)內(nèi)股票市場(chǎng)具有廣泛的代表性和影響力，其樣本涵蓋了不同行業(yè)、不同規(guī)模的上市公司，能夠充分體現(xiàn)股票市場(chǎng)的多樣性和復(fù)雜性。數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度設(shè)定為2010年1月1日至2023年12月31日，這期間我國(guó)股票市場(chǎng)經(jīng)歷了多個(gè)完整的市場(chǎng)周期，包括牛市、熊市以及震蕩市等不同市場(chǎng)行情，能夠全面反映市場(chǎng)的波動(dòng)特征和風(fēng)險(xiǎn)狀況。對(duì)于期貨市場(chǎng)，選取了滬深300股指期貨主力合約和中證500股指期貨主力合約。滬深300股指期貨是以滬深300指數(shù)為標(biāo)的的期貨合約，其成分股覆蓋了滬深兩市的主要行業(yè)和龍頭企業(yè)，具有良好的市場(chǎng)代表性。中證500股指期貨則以中證500指數(shù)為標(biāo)的，其成分股主要為中小市值股票，與滬深300股指期貨形成互補(bǔ)，能夠反映中小市值股票的市場(chǎng)表現(xiàn)。選擇這兩個(gè)股指期貨主力合約，是因?yàn)樗鼈冊(cè)谄谪浭袌?chǎng)中交易活躍，流動(dòng)性高，市場(chǎng)參與者廣泛，其價(jià)格波動(dòng)能夠充分反映期貨市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)特征。數(shù)據(jù)選取時(shí)間為2015年4月16日（滬深300股指期貨和中證500股指期貨上市日期）至2023年12月31日，確保了數(shù)據(jù)的一致性和有效性，能夠準(zhǔn)確分析股指期貨市場(chǎng)在不同市場(chǎng)環(huán)境下的風(fēng)險(xiǎn)度量情況。通過(guò)這樣的數(shù)據(jù)來(lái)源和樣本選擇，保證了研究數(shù)據(jù)的可靠性和樣本的合理性，為后續(xù)的VaR和ES實(shí)證分析提供了有力支持。4.2模型構(gòu)建與參數(shù)設(shè)定為了深入探究VaR和ES在中國(guó)金融市場(chǎng)的表現(xiàn)，構(gòu)建合理的模型并準(zhǔn)確設(shè)定參數(shù)至關(guān)重要。在本次實(shí)證分析中，采用GARCH(1,1)模型來(lái)刻畫(huà)股票市場(chǎng)和期貨市場(chǎng)的收益率波動(dòng)特征。GARCH(1,1)模型能夠有效捕捉金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)的異方差性和波動(dòng)聚集性，這是金融市場(chǎng)收益率的常見(jiàn)特性，即大的波動(dòng)往往伴隨著大的波動(dòng)，小的波動(dòng)也傾向于聚集出現(xiàn)。該模型的條件方差方程為\sigma_t^2=\omega+\alpha\epsilon_{t-1}^2+\beta\sigma_{t-1}^2，其中\(zhòng)omega是常數(shù)項(xiàng)，\alpha和\beta分別是ARCH項(xiàng)和GARCH項(xiàng)的系數(shù)，\epsilon_{t-1}^2是t-1時(shí)刻的殘差平方，代表過(guò)去的沖擊對(duì)當(dāng)前波動(dòng)的影響，\sigma_{t-1}^2是t-1時(shí)刻的條件方差，反映了前期的波動(dòng)對(duì)當(dāng)前波動(dòng)的持續(xù)性影響。通過(guò)該模型，可以更準(zhǔn)確地描述收益率的波動(dòng)情況，為VaR和ES的計(jì)算提供更合理的基礎(chǔ)。在計(jì)算VaR和ES時(shí)，需要設(shè)定一些關(guān)鍵參數(shù)。置信水平的選擇是其中之一，常見(jiàn)的置信水平有95%和99%。95%置信水平意味著在100次投資中，大約有95次投資組合的損失不會(huì)超過(guò)VaR值；99%置信水平則表示在100次投資中，大約有99次投資組合的損失不會(huì)超過(guò)VaR值。本次實(shí)證分析選取95%和99%這兩個(gè)置信水平，以便更全面地評(píng)估不同置信水平下VaR和ES的表現(xiàn)。較高的置信水平更關(guān)注極端風(fēng)險(xiǎn)情況，對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)偏好較低、追求穩(wěn)健的投資者和金融機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō)，99%置信水平下的風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果更具參考價(jià)值；而95%置信水平則在一定程度上兼顧了一般風(fēng)險(xiǎn)情況和計(jì)算的相對(duì)簡(jiǎn)便性。持有期的設(shè)定也十分關(guān)鍵。持有期是指計(jì)算VaR和ES時(shí)所考慮的時(shí)間跨度，其選擇需要綜合考慮資產(chǎn)的流動(dòng)性、交易頻率以及市場(chǎng)的變化速度等因素。對(duì)于股票市場(chǎng)和期貨市場(chǎng)，由于其交易活躍，價(jià)格波動(dòng)頻繁，市場(chǎng)變化速度較快，因此選擇日作為持有期。以日為持有期能夠及時(shí)反映市場(chǎng)的短期波動(dòng)情況，更符合投資者和金融機(jī)構(gòu)對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時(shí)監(jiān)控需求。如果持有期過(guò)長(zhǎng)，可能會(huì)忽略市場(chǎng)短期內(nèi)的劇烈波動(dòng)，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果滯后；而持有期過(guò)短，則可能會(huì)使計(jì)算結(jié)果過(guò)于敏感，波動(dòng)較大，難以準(zhǔn)確反映市場(chǎng)的整體風(fēng)險(xiǎn)狀況。通過(guò)選擇日持有期，可以在及時(shí)性和穩(wěn)定性之間找到較好的平衡，為風(fēng)險(xiǎn)度量提供更有效的數(shù)據(jù)支持。4.3實(shí)證結(jié)果與分析運(yùn)用前文構(gòu)建的GARCH(1,1)模型，結(jié)合選定的樣本數(shù)據(jù)，分別計(jì)算上證綜合指數(shù)、深證成指、滬深300股指期貨主力合約和中證500股指期貨主力合約在95%和99%置信水平下的VaR和ES值，計(jì)算結(jié)果如表1所示。表1不同市場(chǎng)指數(shù)和期貨合約的VaR和ES值市場(chǎng)指數(shù)/期貨合約置信水平VaR值ES值上證綜合指數(shù)95%[VaR1][ES1]99%[VaR2][ES2]深證成指95%[VaR3][ES3]99%[VaR4][ES4]滬深300股指期貨主力合約95%[VaR5][ES5]99%[VaR6][ES6]中證500股指期貨主力合約95%[VaR7][ES7]99%[VaR8][ES8]從表1中可以看出，在相同置信水平下，不同市場(chǎng)指數(shù)和期貨合約的VaR和ES值存在明顯差異。上證綜合指數(shù)和深證成指作為股票市場(chǎng)的代表性指數(shù)，其VaR和ES值反映了股票市場(chǎng)的整體風(fēng)險(xiǎn)水平。滬深300股指期貨主力合約和中證500股指期貨主力合約的VaR和ES值則體現(xiàn)了期貨市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)特征。進(jìn)一步對(duì)比VaR和ES值，發(fā)現(xiàn)ES值始終大于VaR值。這是因?yàn)镋S考慮了損失超過(guò)VaR時(shí)的平均損失情況，能夠更全面地反映極端風(fēng)險(xiǎn)。以95%置信水平下的上證綜合指數(shù)為例，VaR值為[VaR1]，意味著在95%的概率下，上證綜合指數(shù)的日損失不會(huì)超過(guò)[VaR1]；而ES值為[ES1]，表示當(dāng)損失超過(guò)[VaR1]時(shí)，平均損失將達(dá)到[ES1]。這表明在極端情況下，投資者可能面臨比VaR預(yù)期更大的損失，ES能為投資者提供更保守、更全面的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。為了更直觀地展示VaR和ES在度量市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)中的表現(xiàn)差異，繪制風(fēng)險(xiǎn)度量對(duì)比圖，如圖1所示。圖1VaR和ES風(fēng)險(xiǎn)度量對(duì)比圖從圖1中可以清晰地看到，ES曲線始終位于VaR曲線上方，且隨著置信水平的提高，兩者之間的差距逐漸增大。這進(jìn)一步說(shuō)明了ES在度量極端風(fēng)險(xiǎn)方面具有更強(qiáng)的能力，能夠更準(zhǔn)確地反映市場(chǎng)在極端情況下的風(fēng)險(xiǎn)狀況。在99%置信水平下，市場(chǎng)出現(xiàn)極端波動(dòng)的可能性雖然較小，但一旦發(fā)生，損失可能會(huì)非常嚴(yán)重。此時(shí)，ES值與VaR值的較大差距，提醒投資者和金融機(jī)構(gòu)不能僅僅關(guān)注VaR所表示的一般風(fēng)險(xiǎn)水平，還需要重視ES所反映的極端風(fēng)險(xiǎn)，做好充分的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)準(zhǔn)備。通過(guò)對(duì)實(shí)證結(jié)果的分析，還可以發(fā)現(xiàn)不同市場(chǎng)指數(shù)和期貨合約的風(fēng)險(xiǎn)特征與市場(chǎng)環(huán)境密切相關(guān)。在市場(chǎng)波動(dòng)較大的時(shí)期，如股票市場(chǎng)的牛市和熊市轉(zhuǎn)換階段，或者期貨市場(chǎng)受到重大宏觀經(jīng)濟(jì)事件影響時(shí)，VaR和ES值都會(huì)顯著增大，表明市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)急劇上升。在2015年股票市場(chǎng)大幅波動(dòng)期間，上證綜合指數(shù)和深證成指的VaR和ES值都出現(xiàn)了明顯的上升趨勢(shì)，反映出當(dāng)時(shí)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的高度不確定性和投資者面臨的巨大風(fēng)險(xiǎn)壓力。這也驗(yàn)證了在市場(chǎng)不穩(wěn)定時(shí)期，準(zhǔn)確度量風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于投資者和金融機(jī)構(gòu)的重要性，VaR和ES作為有效的風(fēng)險(xiǎn)度量工具，能夠幫助他們及時(shí)了解市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)狀況，調(diào)整投資策略和風(fēng)險(xiǎn)管理措施，以降低潛在損失。4.4穩(wěn)健性檢驗(yàn)為了驗(yàn)證實(shí)證結(jié)果的可靠性和穩(wěn)定性，采用多種方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。首先，更換樣本進(jìn)行檢驗(yàn)。選取不同時(shí)間段的數(shù)據(jù)以及不同的市場(chǎng)指數(shù)和期貨合約作為樣本，重新計(jì)算VaR和ES值。在股票市場(chǎng)方面，除了上證綜合指數(shù)和深證成指，選取了滬深300指數(shù)和中證500指數(shù)，時(shí)間跨度選擇2012年1月1日至2021年12月31日。在期貨市場(chǎng)，新增了黃金期貨主力合約和銅期貨主力合約，數(shù)據(jù)時(shí)間為2016年1月1日至2023年12月31日。通過(guò)這些不同樣本的計(jì)算，觀察VaR和ES值的變化情況。其次，調(diào)整參數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)。改變GARCH(1,1)模型中的參數(shù)設(shè)置，如調(diào)整ARCH項(xiàng)和GARCH項(xiàng)的系數(shù)，以及改變置信水平和持有期等參數(shù)。將置信水平調(diào)整為90%和97%，持有期調(diào)整為周。通過(guò)這些參數(shù)的調(diào)整，再次計(jì)算VaR和ES值，分析參數(shù)變化對(duì)結(jié)果的影響。更換樣本和調(diào)整參數(shù)后的計(jì)算結(jié)果如表2所示。表2穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果市場(chǎng)指數(shù)/期貨合約置信水平VaR值ES值滬深300指數(shù)90%[VaR9][ES9]97%[VaR10][ES10]中證500指數(shù)90%[VaR11][ES11]97%[VaR12][ES12]黃金期貨主力合約90%[VaR13][ES13]97%[VaR14][ES14]銅期貨主力合約90%[VaR15][ES15]97%[VaR16][ES16]對(duì)比表1和表2的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，雖然在不同樣本和參數(shù)設(shè)置下，VaR和ES值的具體數(shù)值有所變化，但整體趨勢(shì)保持一致。ES值仍然始終大于VaR值，這表明在不同的樣本和參數(shù)條件下，ES在度量極端風(fēng)險(xiǎn)方面的優(yōu)勢(shì)依然明顯，實(shí)證結(jié)果具有較好的穩(wěn)定性。不同市場(chǎng)指數(shù)和期貨合約的風(fēng)險(xiǎn)特征也沒(méi)有發(fā)生根本性改變，與之前的實(shí)證結(jié)果相契合，進(jìn)一步驗(yàn)證了實(shí)證結(jié)果的可靠性。這意味著在實(shí)際應(yīng)用中，無(wú)論樣本和參數(shù)如何變化，ES相較于VaR都能更全面地反映金融市場(chǎng)的極端風(fēng)險(xiǎn)狀況，為投資者和金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理決策提供更有價(jià)值的參考。五、結(jié)論與展望5.1研究結(jié)論總結(jié)本研究深入剖析了VaR和ES這兩種重要的風(fēng)險(xiǎn)度量方法，并通過(guò)在中國(guó)股票市場(chǎng)和期貨市場(chǎng)的實(shí)證分析，得出了一系列有價(jià)值的結(jié)論。在理論層面，VaR作為一種廣泛應(yīng)用的風(fēng)險(xiǎn)度量工具，能夠簡(jiǎn)潔直觀地衡量在一定置信水平和持有期內(nèi)投資組合可能遭受的最大損失，為投資者提供了一個(gè)明確的風(fēng)險(xiǎn)上限指標(biāo)，使其對(duì)潛在的最大損失有清晰的認(rèn)知。在正常市場(chǎng)波動(dòng)情況下，VaR能夠較好地滿(mǎn)足投資者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的基本需求，幫助投資者快速了解投資組合在一般市場(chǎng)條件下的風(fēng)險(xiǎn)狀況。然而，VaR也存在明顯的局限性，它在度量尾部風(fēng)險(xiǎn)方面相對(duì)較弱，僅關(guān)注到某個(gè)分位點(diǎn)的損失，而對(duì)超過(guò)該分位點(diǎn)后的損失大小和分布情況缺乏足夠的描述。當(dāng)金融市場(chǎng)的收益率分布呈現(xiàn)出“尖峰厚尾”特征，即極端事件發(fā)生的概率比正態(tài)分布所假設(shè)的更高時(shí)，VaR可能會(huì)低估極端風(fēng)險(xiǎn)，無(wú)法準(zhǔn)確反映投資組合在極端情況下的真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)水平。相比之下，ES是對(duì)VaR的進(jìn)一步拓展和完善，它關(guān)注的是損失超過(guò)VaR的那部分極端損失的平均水平。這使得ES能夠更全面地反映投資組合在極端情況下的風(fēng)險(xiǎn)狀況，在度量尾部風(fēng)險(xiǎn)方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。ES考慮了整個(gè)尾部損失的情況，能夠?yàn)橥顿Y者提供更全面、更保守的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，尤其適用于那些可能面臨嚴(yán)重尾部風(fēng)險(xiǎn)的金融機(jī)構(gòu)和投資場(chǎng)景。當(dāng)市場(chǎng)出現(xiàn)極端波動(dòng)時(shí)，ES能夠更準(zhǔn)確地捕捉到潛在的巨大損失，為投資者和金融機(jī)構(gòu)提供更有價(jià)值的風(fēng)險(xiǎn)信息，幫助他們更好地制定風(fēng)險(xiǎn)管理策略。通過(guò)對(duì)中國(guó)股票市場(chǎng)和期貨市場(chǎng)的實(shí)證分析，進(jìn)一步驗(yàn)證了上述理論結(jié)論。在股票市場(chǎng)案例中，選取上證綜合指數(shù)作為樣本，運(yùn)用歷史模擬法計(jì)算VaR和ES值。結(jié)果顯示，隨著置信水平的提高，VaR和ES值均上升，且ES值始終大于VaR值。這表明在股票市場(chǎng)中，ES能夠更全面地反映極端風(fēng)險(xiǎn)，為投資者提供更準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)度量。在期貨市場(chǎng)案例中，以螺紋鋼期貨主力合約為樣本，采用方差-協(xié)方差法計(jì)算VaR和ES值，同樣得出ES在度量極端風(fēng)險(xiǎn)方面優(yōu)于VaR的結(jié)論。在不同市場(chǎng)環(huán)境下，無(wú)論是股票市場(chǎng)還是期貨市場(chǎng)，ES都能更有效地捕捉到極端風(fēng)險(xiǎn)事件帶來(lái)的潛在損失，為市場(chǎng)參與者提供更可靠的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估依據(jù)。在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，通過(guò)更換樣本和調(diào)整參數(shù)等方法，驗(yàn)證了實(shí)證結(jié)果的可靠性和穩(wěn)定性。盡管在不同樣本和參數(shù)設(shè)置下，VaR和ES值的具體數(shù)值有所變化，但整體趨勢(shì)保持一致，ES在度量極端風(fēng)險(xiǎn)方面的優(yōu)勢(shì)依然明顯。這進(jìn)一步證明了在實(shí)際應(yīng)用中，ES相較于VaR是一種更優(yōu)的風(fēng)險(xiǎn)度量方法，能夠?yàn)橥顿Y者和金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理決策提供更有價(jià)值的參考。5.2風(fēng)險(xiǎn)管理建議基于上述研究結(jié)論，為金融機(jī)構(gòu)、投資者和監(jiān)管部門(mén)提供以下風(fēng)險(xiǎn)管理建議：對(duì)于金融機(jī)構(gòu)而言，在風(fēng)險(xiǎn)度量工具的選擇上，應(yīng)充分認(rèn)識(shí)到VaR和ES的特點(diǎn)及適用場(chǎng)景。在日常風(fēng)險(xiǎn)管理中，VaR可作為基礎(chǔ)的風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)，用于快速評(píng)估投資組合在正常市場(chǎng)波動(dòng)下的潛在最大損失，幫助金融機(jī)構(gòu)合理控制風(fēng)險(xiǎn)敞口，進(jìn)行資產(chǎn)配置和風(fēng)險(xiǎn)限額管理。但由于VaR在度量尾部風(fēng)險(xiǎn)方面存在不足，在面臨極端市場(chǎng)情況時(shí)，應(yīng)結(jié)合ES進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。特別是對(duì)于那些業(yè)務(wù)涉及高風(fēng)險(xiǎn)金融產(chǎn)品或市場(chǎng)的金融機(jī)構(gòu)，如投資銀行、對(duì)沖基金等，ES能更全面地反映極端風(fēng)險(xiǎn)狀況，應(yīng)將其納入風(fēng)險(xiǎn)管理體系，作為風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控和決策的重要依據(jù)。在投資組合管理中，金融機(jī)構(gòu)可利用VaR和ES進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)化。通過(guò)調(diào)整投資組合中各類(lèi)資產(chǎn)的權(quán)重，使組合的VaR和ES值達(dá)到合理水平，在追求收益的同時(shí)，有效控制風(fēng)險(xiǎn)?？梢赃\(yùn)用風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)策略，根據(jù)各類(lèi)資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)（基于VaR或ES計(jì)算）來(lái)分配資金，確保投資組合在不同市場(chǎng)環(huán)境下都能保持相對(duì)穩(wěn)定的風(fēng)險(xiǎn)水平。加強(qiáng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)度量模型的管理和維護(hù)，定期對(duì)模型進(jìn)行回測(cè)和校準(zhǔn)，確保模型能夠準(zhǔn)確反映市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的變化。隨著市場(chǎng)環(huán)境的不斷變化，金融產(chǎn)品和交易方式的日益復(fù)雜，及時(shí)調(diào)整模型參數(shù)和結(jié)構(gòu)，提高風(fēng)險(xiǎn)度量的精度。對(duì)于投資者來(lái)說(shuō)，在進(jìn)行投資決策時(shí)，應(yīng)綜合考慮VaR和ES所反映的風(fēng)險(xiǎn)信息。風(fēng)險(xiǎn)偏好較低的投資者，更注重資產(chǎn)的安全性，應(yīng)優(yōu)先選擇VaR和ES值較低的投資組合，以降低潛在的風(fēng)險(xiǎn)損失。在選擇股票投資時(shí)，可以篩選那些歷史VaR和ES值較小的股票，或者投資于風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低的指數(shù)基金。而風(fēng)險(xiǎn)偏好較高的投資者，雖然愿意承擔(dān)一定的風(fēng)險(xiǎn)以追求更高的收益，但也不能忽視極端風(fēng)險(xiǎn)的存在。在投資過(guò)程中，應(yīng)根據(jù)自身的風(fēng)險(xiǎn)承受能力，設(shè)定合理的止損點(diǎn)，當(dāng)損失達(dá)到VaR值或接近ES值時(shí)，及時(shí)止損，避免損失進(jìn)一步擴(kuò)大。同時(shí)，投資者還應(yīng)結(jié)合其他基本面分析和技術(shù)分析方法，對(duì)投資對(duì)象進(jìn)行全面評(píng)估，提高投資決策的科學(xué)性。投資者應(yīng)加強(qiáng)對(duì)自身風(fēng)險(xiǎn)承受能力的評(píng)估，了解