基于VaR模型的我國創(chuàng)業(yè)板風險精準度量與管理策略研究一、緒論1.1研究背景與意義隨著我國經(jīng)濟的持續(xù)增長和金融市場的逐步完善，資本市場在經(jīng)濟發(fā)展中的作用日益凸顯。創(chuàng)業(yè)板作為我國資本市場的重要組成部分，自2009年開板以來，得到了迅速發(fā)展。創(chuàng)業(yè)板定位于服務成長型創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)，支持傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新技術、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式深度融合，為眾多創(chuàng)新型、成長型企業(yè)提供了融資和發(fā)展的平臺。截至2024年10月29日，創(chuàng)業(yè)板共有1358家上市公司，總市值超12萬億元，高新技術企業(yè)家數(shù)占比約九成，近七成公司屬于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，在新一代信息技術、新能源、生物、新材料、高端裝備制造等優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)集群化發(fā)展趨勢明顯。創(chuàng)業(yè)板成交量與活躍度持續(xù)提升，投資者數(shù)量超5000萬，投資者結構不斷優(yōu)化，近5年機構投資者持股比例平均在五成左右。然而，由于創(chuàng)業(yè)板上市公司大多處于成長期，規(guī)模較小、經(jīng)營穩(wěn)定性相對較弱，且多集中于新興行業(yè)，技術迭代快、市場競爭激烈，使得創(chuàng)業(yè)板市場具有較高的風險性和波動性。與主板市場相比，創(chuàng)業(yè)板市場的股價波動更為頻繁和劇烈，投資者面臨著更大的投資風險。例如，部分創(chuàng)業(yè)板公司可能因技術創(chuàng)新失敗、市場份額被競爭對手搶占等原因，導致業(yè)績大幅下滑，進而引發(fā)股價暴跌，給投資者帶來巨大損失。此外，宏觀經(jīng)濟環(huán)境的變化、政策調(diào)整、行業(yè)競爭加劇等因素，也會對創(chuàng)業(yè)板市場產(chǎn)生顯著影響，增加市場的不確定性和風險。在金融市場中，準確度量風險是進行有效風險管理的前提。VaR（ValueatRisk，風險價值）模型作為一種廣泛應用的風險度量工具，能夠量化在一定置信水平下，投資組合在未來特定時間段內(nèi)可能遭受的最大損失。該模型具有直觀、簡潔、易于理解和應用的特點，能夠為投資者和金融機構提供一個明確的風險指標，幫助他們評估風險狀況、制定風險管理策略和進行投資決策。在投資組合管理中，投資者可以通過計算VaR值，了解不同資產(chǎn)配置下的潛在風險水平，從而優(yōu)化投資組合，實現(xiàn)風險和收益的平衡。在金融機構的風險管理中，VaR模型可用于確定所需的資本儲備，以應對潛在的市場風險，滿足監(jiān)管要求，保障金融體系的穩(wěn)定。將VaR模型應用于我國創(chuàng)業(yè)板風險度量具有重要的現(xiàn)實意義。一方面，對于投資者而言，能夠幫助他們更準確地評估創(chuàng)業(yè)板投資的風險水平，合理配置資產(chǎn)，避免盲目投資，提高投資決策的科學性和合理性，降低投資損失的可能性。另一方面，對于金融監(jiān)管部門來說，有助于加強對創(chuàng)業(yè)板市場的風險監(jiān)測和管理，及時發(fā)現(xiàn)潛在的風險隱患，制定有效的監(jiān)管政策和措施，維護市場的穩(wěn)定運行，保護投資者的合法權益。此外，對于創(chuàng)業(yè)板上市公司自身，也可以利用VaR模型評估自身的風險狀況，優(yōu)化融資策略和資金管理，提高經(jīng)營管理水平和抗風險能力。因此，深入研究基于VaR模型的我國創(chuàng)業(yè)板風險度量，對于促進創(chuàng)業(yè)板市場的健康發(fā)展、完善我國資本市場體系以及保障金融市場的穩(wěn)定具有重要的理論和實踐價值。1.2國內(nèi)外研究綜述1.2.1VaR模型的研究現(xiàn)狀VaR模型自20世紀90年代被提出以來，在金融風險管理領域得到了廣泛的關注和深入的研究。國外學者對VaR模型的研究起步較早，取得了豐碩的成果。Jorion（1997）對VaR模型的原理、計算方法和應用進行了系統(tǒng)的闡述，為后續(xù)研究奠定了堅實的理論基礎。他詳細介紹了歷史模擬法、蒙特卡羅模擬法和方差-協(xié)方差法等常用的VaR計算方法，并通過實證分析展示了這些方法在不同市場環(huán)境下的應用效果，使VaR模型在金融領域的應用更加規(guī)范化和標準化。在VaR模型的計算方法研究方面，眾多學者致力于改進和創(chuàng)新，以提高模型的準確性和適用性。Alexander（2001）對蒙特卡羅模擬法進行了深入研究，提出了改進的模擬算法，有效提高了模擬效率和精度，使得蒙特卡羅模擬法在處理復雜投資組合時能夠更準確地估計風險價值。Hull和White（2004）針對方差-協(xié)方差法中資產(chǎn)收益率服從正態(tài)分布的假設與實際市場不符的問題，提出了基于廣義自回歸條件異方差（GARCH）模型的改進方法，該方法能夠更好地刻畫金融時間序列的波動性聚集特征，從而更準確地度量風險。國內(nèi)學者對VaR模型的研究始于20世紀末，隨著我國金融市場的快速發(fā)展，相關研究逐漸增多。史道濟和姚慶祝（2004）對VaR模型的理論和應用進行了全面的介紹和分析，探討了VaR模型在我國金融市場中的適用性，并通過實證研究比較了不同計算方法的優(yōu)劣，為我國金融機構應用VaR模型提供了理論參考和實踐指導。葉五一和繆柏其（2006）將Copula理論引入VaR模型，用于度量投資組合中資產(chǎn)之間的非線性相關性，有效改進了傳統(tǒng)VaR模型在處理復雜相關性時的不足，提高了風險度量的準確性。1.2.2創(chuàng)業(yè)板風險度量的研究現(xiàn)狀在創(chuàng)業(yè)板風險度量方面，國外由于創(chuàng)業(yè)板市場發(fā)展相對成熟，研究主要集中在對創(chuàng)業(yè)板市場風險特征的分析以及不同風險度量方法的應用比較。Carter和VanAuken（2005）通過對美國納斯達克創(chuàng)業(yè)板市場的研究，發(fā)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)板上市公司具有高成長性和高風險性的特點，其股價波動受公司創(chuàng)新能力、市場競爭等因素影響較大。他們運用風險價值（VaR）和條件風險價值（CVaR）等方法對納斯達克市場的投資組合風險進行了度量和比較，為投資者提供了風險管理的有效工具。國內(nèi)學者對我國創(chuàng)業(yè)板風險度量的研究主要圍繞創(chuàng)業(yè)板市場的風險特征、風險度量方法的選擇和應用展開。屈莎（2015）基于GARCH模型和VaR方法對我國創(chuàng)業(yè)板市場風險進行了實證研究，發(fā)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)板市場存在明顯的波動性聚集現(xiàn)象，GARCH-VaR模型能夠較好地度量創(chuàng)業(yè)板市場風險，為創(chuàng)業(yè)板市場風險管理提供了有效的方法。陳維龍（2018）以樂視網(wǎng)股票為例，運用GARCH-VaR模型對創(chuàng)業(yè)板股票價格的波動特征進行了研究，得出創(chuàng)業(yè)板股價的波動風險可運用該模型在一定置信水平上進行預測，尾盤買入股票可以降低投資風險，及時止損可以在很大程度上控制投資風險的結論。1.2.3研究述評現(xiàn)有研究在VaR模型和創(chuàng)業(yè)板風險度量方面取得了顯著成果，但仍存在一些不足之處。一方面，雖然VaR模型的計算方法不斷改進，但在實際應用中，由于金融市場的復雜性和不確定性，模型的假設條件往往難以完全滿足，導致風險度量的準確性受到一定影響。另一方面，對于創(chuàng)業(yè)板風險度量的研究，大多集中在單一風險度量方法的應用，缺乏對多種方法的綜合比較和優(yōu)化，難以全面準確地評估創(chuàng)業(yè)板市場的風險。此外，在研究中對宏觀經(jīng)濟環(huán)境、政策因素等外部因素對創(chuàng)業(yè)板市場風險的影響考慮不夠充分。本文將在前人研究的基礎上，綜合運用多種VaR模型計算方法，對我國創(chuàng)業(yè)板市場風險進行度量，并通過實證分析比較不同方法的優(yōu)劣。同時，引入宏觀經(jīng)濟變量和政策變量，構建更全面的風險度量模型，深入研究外部因素對創(chuàng)業(yè)板市場風險的影響，以期為投資者和監(jiān)管部門提供更準確、有效的風險管理決策依據(jù)。1.3研究內(nèi)容與方法1.3.1研究內(nèi)容本文主要圍繞基于VaR模型的我國創(chuàng)業(yè)板風險度量展開研究，具體內(nèi)容如下：第一章為緒論：闡述研究我國創(chuàng)業(yè)板風險度量使用VaR模型的背景與意義，梳理國內(nèi)外相關研究綜述，明確本文的研究內(nèi)容、方法以及創(chuàng)新點與不足。第二章介紹VaR模型的理論基礎：詳細闡述VaR模型的定義、基本原理，介紹歷史模擬法、蒙特卡羅模擬法、方差-協(xié)方差法等常用的計算方法，分析VaR模型在金融風險管理中的優(yōu)勢以及存在的局限性，為后續(xù)研究奠定理論基礎。第三章分析我國創(chuàng)業(yè)板市場的特點與風險：分析我國創(chuàng)業(yè)板市場的發(fā)展歷程、現(xiàn)狀以及在資本市場中的地位，探討創(chuàng)業(yè)板市場上市公司的特點，如行業(yè)分布集中于新興產(chǎn)業(yè)、企業(yè)規(guī)模較小、成長性高但經(jīng)營穩(wěn)定性相對較弱等，剖析創(chuàng)業(yè)板市場面臨的風險類型，包括市場風險、信用風險、流動性風險等，并分析這些風險的成因和特征。第四章是基于VaR模型的我國創(chuàng)業(yè)板風險度量實證分析：選取合適的創(chuàng)業(yè)板市場數(shù)據(jù)，如創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的歷史收益率數(shù)據(jù)，確定數(shù)據(jù)的時間跨度和樣本區(qū)間，對數(shù)據(jù)進行預處理，包括數(shù)據(jù)清洗、平穩(wěn)性檢驗等，運用歷史模擬法、蒙特卡羅模擬法、方差-協(xié)方差法等不同的VaR模型計算方法，對創(chuàng)業(yè)板市場風險進行度量，計算不同置信水平下的VaR值，比較不同計算方法的結果，分析其差異和原因。第五章是實證結果分析與風險管理建議：對實證結果進行深入分析，評估VaR模型在我國創(chuàng)業(yè)板風險度量中的準確性和適用性，通過返回檢驗等方法驗證模型的有效性，根據(jù)實證分析結果，為投資者、金融機構和監(jiān)管部門提出針對性的風險管理建議，如投資者如何根據(jù)VaR值進行合理的資產(chǎn)配置、金融機構如何利用VaR模型加強風險控制、監(jiān)管部門如何基于VaR模型完善監(jiān)管政策等。第六章為研究結論與展望：總結本文的主要研究成果，概括基于VaR模型的我國創(chuàng)業(yè)板風險度量的研究結論，指出研究過程中存在的不足之處，對未來相關研究方向進行展望，提出進一步研究的思路和建議。1.3.2研究方法為實現(xiàn)研究目標，本文綜合運用多種研究方法：文獻研究法：通過廣泛查閱國內(nèi)外相關文獻，包括學術期刊論文、學位論文、研究報告等，梳理VaR模型的理論發(fā)展脈絡、應用現(xiàn)狀以及創(chuàng)業(yè)板市場風險度量的研究成果，了解已有研究的不足，為本文的研究提供理論支持和研究思路。實證分析法：選取我國創(chuàng)業(yè)板市場的實際數(shù)據(jù)，運用統(tǒng)計分析軟件和計量經(jīng)濟模型，對創(chuàng)業(yè)板市場風險進行實證研究。通過建立VaR模型，計算不同置信水平下的VaR值，對實證結果進行分析和檢驗，以驗證研究假設，得出具有實際應用價值的結論。對比分析法：在實證研究過程中，對比不同VaR模型計算方法的結果，分析其在度量我國創(chuàng)業(yè)板市場風險時的優(yōu)缺點和適用性。同時，對比創(chuàng)業(yè)板市場與主板市場的風險特征，深入探討創(chuàng)業(yè)板市場風險的獨特性，為風險管理提供更有針對性的建議。二、我國創(chuàng)業(yè)板市場特征與風險分析2.1創(chuàng)業(yè)板市場發(fā)展歷程與現(xiàn)狀創(chuàng)業(yè)板的設立，是我國資本市場發(fā)展歷程中的重要里程碑。20世紀90年代，隨著我國經(jīng)濟的快速增長和科技創(chuàng)新的不斷推進，大量創(chuàng)新型、成長型企業(yè)涌現(xiàn)，對融資渠道的需求日益迫切。然而，傳統(tǒng)的主板市場對企業(yè)的規(guī)模、盈利等方面要求較高，這些處于成長初期、風險較高的科技企業(yè)難以滿足主板上市條件，融資難題成為制約其發(fā)展的瓶頸。在此背景下，設立創(chuàng)業(yè)板市場的構想應運而生。1999年，黨中央、國務院明確提出“適時設立高新技術企業(yè)板塊”，為創(chuàng)業(yè)板的誕生奠定了政策基礎。隨后，相關部門積極推進創(chuàng)業(yè)板的籌備工作。2000年，國務院決定設立創(chuàng)業(yè)板市場，并逐步明確了建設思路和重點工作。經(jīng)過多年的精心籌備，2009年3月31日，證監(jiān)會發(fā)布《首次公開發(fā)行股票并在創(chuàng)業(yè)板上市管理暫行辦法》，同年10月，經(jīng)國務院同意，證監(jiān)會批準深交所設立創(chuàng)業(yè)板，10月30日，中國創(chuàng)業(yè)板正式上市，首批28家企業(yè)集中上市，標志著創(chuàng)業(yè)板市場正式進入我國資本市場的大家庭。自成立以來，創(chuàng)業(yè)板市場經(jīng)歷了多個發(fā)展階段，不斷成長壯大。在發(fā)展初期，創(chuàng)業(yè)板市場規(guī)模較小，上市公司數(shù)量有限，但市場活躍度較高，投資者對創(chuàng)業(yè)板的關注度不斷提升。隨著市場的逐步成熟，創(chuàng)業(yè)板上市公司數(shù)量穩(wěn)步增加，市場規(guī)模持續(xù)擴大。2014年，創(chuàng)業(yè)板公司數(shù)量達到400家，總市值為2.27萬億元，標志著創(chuàng)業(yè)板市場進入了一個新的發(fā)展階段。這一時期，創(chuàng)業(yè)板市場在服務創(chuàng)新型、成長型企業(yè)方面的作用日益凸顯，為企業(yè)的發(fā)展提供了重要的資金支持。2020年，創(chuàng)業(yè)板迎來了重大改革，改革并試點注冊制平穩(wěn)落地，這是創(chuàng)業(yè)板發(fā)展歷程中的又一個重要轉折點。注冊制改革統(tǒng)籌推進了一系列基礎制度創(chuàng)新，包括發(fā)行承銷、交易、再融資、并購重組、信息披露監(jiān)管等方面。在發(fā)行承銷方面，更加注重企業(yè)的創(chuàng)新能力和成長潛力，優(yōu)化了上市標準，為成長型企業(yè)提供更多對接資本市場的機會和發(fā)展壯大的空間。在交易制度方面，進一步完善了市場基礎制度，提高了市場的流動性和活躍度。改革后，創(chuàng)業(yè)板市場的包容性和適應性顯著增強，吸引了更多優(yōu)質(zhì)企業(yè)上市。截至2024年10月29日，創(chuàng)業(yè)板共有1358家上市公司，總市值超12萬億元，上市公司數(shù)量和總市值均實現(xiàn)了大幅增長。在行業(yè)分布方面，創(chuàng)業(yè)板上市公司呈現(xiàn)出明顯的集中趨勢，主要集中在高新技術產(chǎn)業(yè)和戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)。截至2024年，創(chuàng)業(yè)板上市公司中高新技術企業(yè)家數(shù)占比約九成，近七成公司屬于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)。在新一代信息技術、新能源、生物、新材料、高端裝備制造等優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)集群化發(fā)展趨勢明顯，相關公司總市值超9萬億元，占板塊比重高達75%。以新能源產(chǎn)業(yè)為例，創(chuàng)業(yè)板匯聚了寧德時代等一批行業(yè)龍頭企業(yè)，這些企業(yè)在電池技術研發(fā)、生產(chǎn)和應用等方面處于國內(nèi)乃至國際領先水平，推動了我國新能源產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展。在新一代信息技術領域，創(chuàng)業(yè)板上市公司涵蓋了5G通信、人工智能、云計算等多個細分領域，為我國數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展提供了重要支撐。2.2創(chuàng)業(yè)板市場特征剖析創(chuàng)業(yè)板市場作為我國資本市場的重要組成部分，與主板市場相比，具有諸多獨特的特征。這些特征既反映了創(chuàng)業(yè)板市場的定位和功能，也決定了其在風險度量和管理方面的特殊性。低上市門檻是創(chuàng)業(yè)板市場的顯著特征之一。創(chuàng)業(yè)板定位于服務成長型創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)，為了給這些企業(yè)提供更多對接資本市場的機會，其上市標準相對主板市場更為寬松。在盈利要求方面，主板通常要求企業(yè)具有連續(xù)多年的穩(wěn)定盈利，而創(chuàng)業(yè)板對于一些創(chuàng)新型、成長型企業(yè)，在盈利指標上給予了一定的靈活性。如允許最近兩年凈利潤均為正且累計凈利潤不低于5000萬元，或者預計市值不低于10億元，最近一年凈利潤為正且營業(yè)收入不低于1億元的企業(yè)上市。在資產(chǎn)規(guī)模和股本總額等方面，創(chuàng)業(yè)板的要求也相對較低。這使得許多處于成長期、尚未實現(xiàn)大規(guī)模盈利但具有高成長潛力的企業(yè)能夠獲得上市融資的機會，為企業(yè)的發(fā)展提供了重要的資金支持。以寧德時代為例，在其上市時，雖然公司在動力電池領域具有強大的技術實力和市場潛力，但由于行業(yè)特點，前期投入較大，盈利水平尚未達到主板的嚴格要求。然而，憑借在創(chuàng)業(yè)板上市，寧德時代成功募集資金，得以迅速擴大生產(chǎn)規(guī)模、加大研發(fā)投入，逐步發(fā)展成為全球動力電池行業(yè)的領軍企業(yè)。高成長潛力是創(chuàng)業(yè)板上市公司的核心特征。創(chuàng)業(yè)板上市公司大多集中在高新技術產(chǎn)業(yè)和戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，這些行業(yè)具有技術創(chuàng)新活躍、市場需求增長迅速等特點。在新一代信息技術領域，隨著5G通信技術的發(fā)展，相關的創(chuàng)業(yè)板上市公司如光模塊制造商中際旭創(chuàng)，受益于5G網(wǎng)絡建設帶來的巨大市場需求，業(yè)務規(guī)模快速擴張，營業(yè)收入和凈利潤實現(xiàn)了高速增長。新能源汽車行業(yè)的比亞迪，通過持續(xù)的技術創(chuàng)新和市場拓展，在電動汽車和電池技術方面取得了顯著成就，公司市值和業(yè)績不斷攀升。這些企業(yè)憑借自身的技術優(yōu)勢、創(chuàng)新能力和市場機遇，展現(xiàn)出了巨大的成長潛力，成為創(chuàng)業(yè)板市場的亮點。高風險高收益也是創(chuàng)業(yè)板市場的重要特征。由于創(chuàng)業(yè)板上市公司多處于成長期，規(guī)模相對較小，經(jīng)營穩(wěn)定性相對較弱，面臨著諸多不確定性因素。在技術創(chuàng)新方面，企業(yè)需要不斷投入大量資金進行研發(fā)，但研發(fā)結果具有不確定性，可能面臨技術創(chuàng)新失敗的風險。市場競爭激烈，新的競爭對手不斷涌現(xiàn)，企業(yè)的市場份額和盈利能力可能受到?jīng)_擊。如一些生物醫(yī)藥企業(yè)，在新藥研發(fā)過程中，可能由于臨床試驗失敗等原因，導致前期投入付諸東流，企業(yè)股價也會隨之大幅下跌。然而，一旦這些企業(yè)取得技術突破或市場成功，其收益也往往十分可觀。如愛爾眼科，通過不斷拓展業(yè)務版圖、提升醫(yī)療服務水平，成為眼科醫(yī)療服務領域的龍頭企業(yè)，投資者也獲得了顯著的收益。這種高風險高收益的特征吸引了風險偏好較高的投資者，但也對投資者的風險承受能力和投資決策能力提出了更高的要求。創(chuàng)業(yè)板市場交易活躍，股價波動較為頻繁和劇烈。一方面，創(chuàng)業(yè)板市場的投資者結構相對較為多元化，除了機構投資者外，還吸引了大量的個人投資者。個人投資者的交易行為相對較為活躍，且投資決策受市場情緒等因素影響較大，這增加了市場的交易活躍度。另一方面，創(chuàng)業(yè)板上市公司的高成長潛力和高風險特征，使得市場對其未來發(fā)展預期存在較大差異，投資者的買賣行為導致股價波動較為頻繁。如在市場對某一新興技術領域的發(fā)展前景產(chǎn)生樂觀預期時，相關創(chuàng)業(yè)板公司的股價可能會迅速上漲；而當市場出現(xiàn)負面消息或?qū)疚磥戆l(fā)展產(chǎn)生擔憂時，股價又可能大幅下跌。這種交易活躍和股價波動的特征，使得創(chuàng)業(yè)板市場的風險度量和管理更為復雜，投資者需要密切關注市場動態(tài)，及時調(diào)整投資策略。2.3創(chuàng)業(yè)板市場風險類型識別創(chuàng)業(yè)板市場由于其自身特點，面臨著多種類型的風險，這些風險相互交織，影響著市場的穩(wěn)定和投資者的收益。準確識別這些風險類型，是進行有效風險管理和運用VaR模型進行風險度量的基礎。市場風險是創(chuàng)業(yè)板市場面臨的主要風險之一，它主要由股票價格波動、利率變動、匯率波動等因素引起。創(chuàng)業(yè)板上市公司大多處于新興行業(yè)，市場對其未來發(fā)展預期存在較大差異，投資者的買賣行為使得股價波動較為頻繁和劇烈。宏觀經(jīng)濟形勢的變化、行業(yè)競爭加劇、技術創(chuàng)新等因素也會對公司的業(yè)績和股價產(chǎn)生影響。如在市場對新能源汽車行業(yè)發(fā)展前景看好時，相關創(chuàng)業(yè)板上市公司的股價可能會大幅上漲；而當行業(yè)競爭加劇，原材料價格上漲導致企業(yè)成本上升時，股價可能會下跌。利率變動會影響企業(yè)的融資成本和投資者的資金流向。當利率上升時，企業(yè)的融資成本增加，利潤可能下降，同時投資者可能會將資金從股市轉移到債券市場，導致股價下跌。匯率波動對于有進出口業(yè)務的創(chuàng)業(yè)板上市公司影響較大，可能會影響企業(yè)的收入和利潤，進而影響股價。信用風險也是創(chuàng)業(yè)板市場不容忽視的風險。創(chuàng)業(yè)板上市公司多為中小企業(yè)，規(guī)模較小，經(jīng)營穩(wěn)定性相對較弱，信用水平參差不齊。部分企業(yè)可能由于經(jīng)營不善、財務狀況惡化等原因，無法按時履行債務契約，導致違約風險增加。一些企業(yè)可能存在信息披露不真實、不準確的情況，誤導投資者，損害投資者的利益。如某創(chuàng)業(yè)板公司可能為了上市或維持股價，夸大業(yè)績，隱瞞債務等問題，一旦被揭露，股價會大幅下跌，投資者遭受損失。在市場環(huán)境惡化時，企業(yè)的信用風險可能會進一步加劇，導致市場整體風險上升。流動性風險在創(chuàng)業(yè)板市場也較為突出。流動性是指資產(chǎn)能夠以合理價格快速變現(xiàn)的能力。創(chuàng)業(yè)板市場中部分股票的交易量相對較小，市場深度不足，當投資者需要大量買賣股票時，可能難以在理想的價格成交，從而產(chǎn)生流動性風險。在市場恐慌情緒蔓延時，投資者紛紛拋售股票，可能導致股票價格大幅下跌，同時交易量急劇萎縮，進一步加劇流動性風險。一些市值較小的創(chuàng)業(yè)板公司，由于市場關注度較低，股票的流動性較差，投資者在買賣時可能面臨較大的價格沖擊成本。操作風險是指由于內(nèi)部程序不完善、人員失誤、系統(tǒng)故障或外部事件等因素導致的風險。在創(chuàng)業(yè)板市場中，金融機構和投資者在交易過程中可能會出現(xiàn)操作失誤，如下單錯誤、交易系統(tǒng)故障等，導致?lián)p失。上市公司的內(nèi)部管理不善，如公司治理結構不完善、內(nèi)部控制制度不健全等，也可能引發(fā)操作風險。如某公司管理層為謀取私利，進行關聯(lián)交易，損害公司和股東的利益。監(jiān)管部門的監(jiān)管不到位，對市場違規(guī)行為未能及時發(fā)現(xiàn)和處理，也會增加市場的操作風險。2.4創(chuàng)業(yè)板市場風險成因探究創(chuàng)業(yè)板市場風險的形成是多種因素共同作用的結果，深入探究這些成因?qū)τ跍蚀_度量風險和制定有效的風險管理策略具有重要意義。下面將從企業(yè)自身、市場環(huán)境、投資者行為等方面進行分析。創(chuàng)業(yè)板上市公司大多處于成長期，企業(yè)自身存在諸多不穩(wěn)定因素。一方面，企業(yè)規(guī)模較小，資金相對匱乏，在研發(fā)投入、市場拓展、人才吸引等方面面臨較大壓力。部分初創(chuàng)期的生物醫(yī)藥企業(yè)，由于研發(fā)周期長、投入大，資金短缺可能導致研發(fā)項目停滯，無法按時推出新產(chǎn)品，影響企業(yè)的發(fā)展和盈利預期。另一方面，企業(yè)經(jīng)營穩(wěn)定性較弱，管理經(jīng)驗相對不足，內(nèi)部控制和風險管理體系不完善。在市場競爭激烈的環(huán)境下，企業(yè)可能因決策失誤、市場應對能力不足等原因，導致經(jīng)營業(yè)績下滑，如一些互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)公司，因未能及時跟上市場變化的節(jié)奏，被競爭對手搶占市場份額，陷入經(jīng)營困境。創(chuàng)業(yè)板市場所處的宏觀經(jīng)濟環(huán)境、政策環(huán)境以及行業(yè)競爭態(tài)勢等因素，都對市場風險產(chǎn)生重要影響。在宏觀經(jīng)濟方面，經(jīng)濟增長的波動、通貨膨脹、利率和匯率的變化等，都會直接或間接影響創(chuàng)業(yè)板上市公司的經(jīng)營業(yè)績和市場表現(xiàn)。當經(jīng)濟增長放緩時，市場需求可能下降，企業(yè)的銷售收入和利潤受到影響，股價也會隨之下跌。政策環(huán)境對創(chuàng)業(yè)板市場的影響更為顯著，監(jiān)管政策、產(chǎn)業(yè)政策、稅收政策等的調(diào)整，可能改變企業(yè)的發(fā)展環(huán)境和市場預期。如監(jiān)管部門對某一新興行業(yè)加強監(jiān)管，可能導致相關創(chuàng)業(yè)板公司的運營成本增加，盈利空間受到壓縮。行業(yè)競爭激烈也是創(chuàng)業(yè)板市場風險的重要來源。創(chuàng)業(yè)板上市公司多集中于新興行業(yè)，這些行業(yè)技術迭代快、市場進入門檻相對較低，新的競爭對手不斷涌現(xiàn)，企業(yè)面臨著巨大的競爭壓力。在智能手機芯片行業(yè)，技術更新?lián)Q代迅速，市場競爭激烈，創(chuàng)業(yè)板上市公司如果不能持續(xù)投入研發(fā)，提升技術水平和產(chǎn)品性能，就可能被市場淘汰。投資者行為對創(chuàng)業(yè)板市場風險也有著重要影響。一方面，創(chuàng)業(yè)板市場的投資者結構相對較為多元化，包括個人投資者、機構投資者等。個人投資者由于投資知識和經(jīng)驗相對不足，投資決策往往受市場情緒、信息不對稱等因素影響較大，容易出現(xiàn)追漲殺跌的行為，加劇市場的波動。在市場行情上漲時，個人投資者可能盲目跟風買入，推動股價過度上漲，形成泡沫；而當市場行情下跌時，又可能恐慌性拋售，導致股價大幅下跌。另一方面，機構投資者的投資策略和行為也會對市場產(chǎn)生影響。一些機構投資者可能為了追求短期收益，進行過度投機和操縱市場的行為，破壞市場的公平和穩(wěn)定。某些機構投資者通過聯(lián)合操縱股價，誤導其他投資者，從中獲取非法利益，損害了市場的健康發(fā)展。三、VaR模型理論基礎與應用3.1VaR模型的基本原理VaR（ValueatRisk），即風險價值，是一種用于量化金融風險的工具，其核心思想是在一定的置信水平和特定的持有期內(nèi)，估計投資組合可能遭受的最大潛在損失。簡單來說，VaR回答了這樣一個問題：“在給定的時間范圍內(nèi)，在特定的置信水平下，投資組合可能出現(xiàn)的最大損失是多少？”從數(shù)學定義上看，假設投資組合在持有期\Deltat內(nèi)的損失為L，置信水平為c（通常以百分數(shù)表示，如95%、99%等），則VaR可以表示為滿足以下條件的一個數(shù)值VaR_c：P(L\leqVaR_c)=c其中，P表示概率。這意味著在置信水平c下，投資組合的損失L小于等于VaR_c的概率為c，或者說，投資組合在持有期\Deltat內(nèi)，有(1-c)的概率損失會超過VaR_c。例如，若某投資組合在95%的置信水平下，一天的VaR值為100萬元，這表明在正常市場條件下，每20天中大約有19天（即95%的時間），該投資組合一天內(nèi)的損失不會超過100萬元；但每20天中可能會有1天（即5%的時間），損失會超過100萬元。VaR模型的計算原理基于對投資組合未來收益或損失的概率分布的估計。其核心步驟如下：首先，確定投資組合中各資產(chǎn)的價值與市場因子（如股票價格、利率、匯率等）之間的關系。在股票投資組合中，各股票的價格波動是影響投資組合價值的主要市場因子。然后，通過歷史數(shù)據(jù)、統(tǒng)計模型或模擬方法，估計市場因子在未來持有期內(nèi)的可能變化情況，進而得到投資組合價值的變化分布。最后，根據(jù)設定的置信水平，在投資組合價值變化的概率分布中找到對應的分位數(shù)，該分位數(shù)即為VaR值。若通過歷史模擬法，利用過去一段時間內(nèi)股票價格的實際波動數(shù)據(jù)，模擬出投資組合在未來各種可能市場情況下的價值變化，再從這些模擬結果中找出對應置信水平下的最大損失，即為VaR值。VaR模型能夠?qū)碗s的金融風險用一個具體的數(shù)值表示，使投資者和金融機構能夠直觀地了解其面臨的潛在風險水平，從而為風險管理決策提供重要依據(jù)。3.2VaR模型的計算方法VaR模型的計算方法主要包括歷史模擬法、蒙特卡羅模擬法和方差-協(xié)方差法，每種方法都有其獨特的原理、計算步驟和適用場景。歷史模擬法是一種基于歷史數(shù)據(jù)的非參數(shù)方法，其基本原理是假設未來的市場變化與過去的歷史數(shù)據(jù)相似，通過對歷史數(shù)據(jù)的重新排列和模擬，來估計投資組合在未來的潛在損失。該方法的計算步驟相對簡單直觀：首先，收集投資組合中各資產(chǎn)的歷史價格或收益率數(shù)據(jù)，確定時間跨度，如選取過去一年的日收益率數(shù)據(jù)。然后，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)計算出投資組合在每個歷史時期的價值變化或收益率。對這些歷史收益率進行排序，得到收益率的經(jīng)驗分布。最后，根據(jù)設定的置信水平，在經(jīng)驗分布中找到對應的分位數(shù)，該分位數(shù)即為VaR值。在95%的置信水平下，若共有100個歷史收益率數(shù)據(jù)，那么第5個最小的收益率所對應的損失值就是VaR值。歷史模擬法的優(yōu)點是不需要對資產(chǎn)收益率的分布做出假設，完全基于實際歷史數(shù)據(jù)，計算過程簡單易懂，易于解釋和理解。然而，該方法也存在明顯的局限性，它假設未來的市場情況會重復歷史，當市場結構發(fā)生重大變化時，歷史數(shù)據(jù)可能無法準確反映未來的風險狀況，導致VaR值的估計偏差較大。在金融市場出現(xiàn)重大政策調(diào)整、技術變革或突發(fā)事件時，歷史模擬法的準確性會受到嚴重影響。蒙特卡羅模擬法是一種基于隨機模擬的方法，它通過構建隨機模型來模擬投資組合中資產(chǎn)價格或收益率的未來變化路徑，從而估計VaR值。該方法的計算過程較為復雜，首先需要選擇一個合適的隨機模型來描述資產(chǎn)價格或收益率的變動情況，如幾何布朗運動模型。利用歷史數(shù)據(jù)估算模型中的參數(shù)，如均值、方差等。然后，使用計算機隨機數(shù)生成器產(chǎn)生大量的隨機數(shù)，將這些隨機數(shù)代入模型中，模擬出資產(chǎn)價格或收益率在未來持有期內(nèi)的大量可能路徑。根據(jù)這些模擬路徑計算出投資組合在每個模擬情景下的價值變化或收益率，得到投資組合價值變化的分布。根據(jù)設定的置信水平，在模擬得到的分布中找到對應的分位數(shù)，即為VaR值。蒙特卡羅模擬法的優(yōu)勢在于它具有很高的靈活性，可以考慮到各種復雜的金融產(chǎn)品和市場關系，能夠處理資產(chǎn)收益率的非正態(tài)分布和非線性關系。對于包含期權、期貨等復雜金融衍生品的投資組合，蒙特卡羅模擬法能夠更準確地度量風險。然而，該方法的計算量巨大，需要消耗大量的計算資源和時間，且模擬結果的準確性在很大程度上依賴于所設定的模型參數(shù)和假設條件。如果模型選擇不當或參數(shù)估計不準確，可能會導致VaR值的估計誤差較大。方差-協(xié)方差法，也稱為參數(shù)法，是基于資產(chǎn)收益率服從正態(tài)分布的假設，通過計算投資組合中各資產(chǎn)的均值、方差和協(xié)方差來估計VaR值。其計算步驟如下：首先，估計投資組合中各資產(chǎn)的預期收益率和收益率的方差-協(xié)方差矩陣?？梢允褂脷v史數(shù)據(jù)通過統(tǒng)計方法進行估計，也可以根據(jù)市場情況和專家判斷進行設定。然后，假設投資組合的收益率服從正態(tài)分布，根據(jù)投資組合的權重、各資產(chǎn)的預期收益率和方差-協(xié)方差矩陣，計算出投資組合的方差和標準差。最后，根據(jù)設定的置信水平和正態(tài)分布的性質(zhì)，通過公式計算出VaR值。在95%的置信水平下，若投資組合的標準差為\sigma，則VaR值可近似表示為1.645\times\sigma\times投資組合價值。方差-協(xié)方差法的優(yōu)點是計算速度快，計算過程相對簡單，能夠直觀地反映資產(chǎn)之間的相關性對風險的影響。然而，由于實際金融市場中資產(chǎn)收益率往往具有厚尾特征，即極端事件發(fā)生的概率高于正態(tài)分布的假設，該方法可能會低估極端風險，在市場波動較大或出現(xiàn)極端事件時，其風險度量的準確性較差。3.3VaR模型在金融市場風險度量中的應用優(yōu)勢VaR模型作為一種廣泛應用的風險度量工具，在金融市場風險度量中具有諸多顯著優(yōu)勢，這些優(yōu)勢使其成為投資者和金融機構進行風險管理的重要手段。VaR模型能夠?qū)⒔鹑谑袌鲋袕碗s多樣的風險，如股票價格波動、利率變動、匯率波動等所帶來的風險，以一個具體的數(shù)值進行量化表示。傳統(tǒng)的風險度量方法，如久期與凸性主要用于衡量固定收益證券的利率風險，Delta與Gamma等常用于期權等金融衍生品的風險度量，它們往往只能針對某一類特定的金融產(chǎn)品或風險因素進行度量，而對于包含多種資產(chǎn)和風險因素的投資組合的整體風險度量則顯得力不從心。VaR模型則提供了一個統(tǒng)一的框架，它可以綜合考慮投資組合中各類資產(chǎn)的風險特征以及它們之間的相關性，用一個數(shù)值直觀地表示出在一定置信水平下投資組合在未來特定時間段內(nèi)可能遭受的最大損失。這使得投資者和金融機構能夠更清晰、準確地了解自身所面臨的風險水平，便于進行風險的比較和管理。通過計算VaR值，投資者和金融機構可以及時發(fā)現(xiàn)潛在的風險，為投資決策提供重要的預警信息。當投資組合的VaR值超過預先設定的風險限額時，表明投資組合面臨著較高的風險，投資者需要及時調(diào)整投資策略，如減少風險資產(chǎn)的配置比例、進行套期保值等，以降低風險。在股票市場波動加劇時，通過VaR模型的計算，投資者可以提前得知投資組合可能面臨的最大損失，從而決定是否需要減持股票或增加現(xiàn)金儲備，避免在市場下跌時遭受過大的損失。金融機構也可以根據(jù)VaR值來監(jiān)控自身的風險狀況，及時采取措施防范風險的進一步擴大，保障金融機構的穩(wěn)健運營。在評估投資績效時，僅考慮投資的收益率是不夠全面的，還需要考慮投資所承擔的風險。VaR模型可以作為績效評估的重要工具，幫助投資者和管理者了解風險調(diào)整后的投資回報情況。通過將投資組合的實際收益與對應的VaR值進行比較，可以計算出風險調(diào)整后的收益率，如夏普比率等指標。夏普比率等于投資組合的平均收益率減去無風險利率后，再除以投資組合的標準差（與VaR值相關），它能夠反映出投資者承擔單位風險所獲得的額外收益。較高的夏普比率表示在承擔相同風險的情況下，投資組合獲得了更高的收益，即投資績效更好。這使得投資者和管理者能夠更全面、客觀地評估投資組合的績效，避免只關注收益率而忽視風險的情況，從而做出更合理的投資決策。基于VaR模型的測量結果，投資者可以優(yōu)化資產(chǎn)配置，降低投資組合的風險。通過計算不同資產(chǎn)配置方案下投資組合的VaR值，投資者可以了解到各種配置方案的風險水平，然后根據(jù)自身的風險承受能力和投資目標，選擇風險和收益匹配最佳的資產(chǎn)配置方案。投資者可以通過調(diào)整股票、債券、現(xiàn)金等資產(chǎn)在投資組合中的比例，使投資組合的VaR值處于可接受的范圍內(nèi)，同時實現(xiàn)預期的收益目標。在市場環(huán)境變化時，投資者還可以根據(jù)VaR值的變化及時調(diào)整資產(chǎn)配置，動態(tài)地優(yōu)化投資組合，以適應市場的變化，降低投資風險，提高投資收益。3.4VaR模型在我國證券市場應用的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)隨著我國證券市場的不斷發(fā)展和完善，風險管理的重要性日益凸顯，VaR模型作為一種有效的風險度量工具，在我國證券市場中的應用逐漸得到推廣。目前，許多證券公司、基金公司等金融機構已開始運用VaR模型進行風險評估和管理。一些大型證券公司在投資組合管理中，通過計算VaR值來衡量投資組合的風險水平，以此為依據(jù)調(diào)整資產(chǎn)配置，優(yōu)化投資組合結構。部分基金公司在產(chǎn)品設計和業(yè)績評估中，也引入VaR模型，為投資者提供更全面的風險信息，幫助投資者做出更合理的投資決策。監(jiān)管部門也對VaR模型的應用給予了關注和支持，鼓勵金融機構加強風險管理，提高風險防范能力。然而，VaR模型在我國證券市場的應用過程中，仍面臨著諸多挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)在一定程度上限制了VaR模型的應用效果和準確性。數(shù)據(jù)質(zhì)量是VaR模型應用面臨的首要挑戰(zhàn)。準確的風險度量依賴于高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，而我國證券市場在數(shù)據(jù)的完整性、準確性和一致性方面還存在一些問題。部分金融機構的數(shù)據(jù)收集和整理工作不夠規(guī)范，存在數(shù)據(jù)缺失、錯誤或重復的情況，這會影響到VaR模型計算的準確性。在收集股票價格數(shù)據(jù)時，可能由于數(shù)據(jù)來源不一致或數(shù)據(jù)錄入錯誤，導致數(shù)據(jù)出現(xiàn)偏差，從而使基于這些數(shù)據(jù)計算出的VaR值不能真實反映投資組合的風險狀況。我國證券市場發(fā)展時間相對較短，歷史數(shù)據(jù)樣本有限，這對于需要大量歷史數(shù)據(jù)來估計風險的VaR模型來說，可能無法充分捕捉市場的各種風險特征，特別是在市場環(huán)境發(fā)生較大變化時，歷史數(shù)據(jù)的局限性更加明顯，容易導致VaR模型對風險的估計出現(xiàn)偏差。模型選擇也是一個關鍵問題。VaR模型有多種計算方法，如歷史模擬法、蒙特卡羅模擬法和方差-協(xié)方差法等，每種方法都有其優(yōu)缺點和適用范圍。在實際應用中，金融機構需要根據(jù)自身的投資組合特點、數(shù)據(jù)條件和風險管理目標等因素，選擇合適的模型和方法。然而，由于市場情況復雜多變，投資組合的構成和風險特征也在不斷變化，準確選擇合適的模型并非易事。如果模型選擇不當，可能會導致風險度量的偏差，無法為風險管理提供有效的支持。對于包含復雜金融衍生品的投資組合，若采用簡單的方差-協(xié)方差法，由于該方法假設資產(chǎn)收益率服從正態(tài)分布，而實際金融衍生品的收益分布往往具有非線性和厚尾特征，可能會嚴重低估風險。參數(shù)設定同樣對VaR模型的準確性有著重要影響。在運用VaR模型時，需要設定一些參數(shù)，如置信水平、持有期等。不同的參數(shù)設定會導致不同的VaR值，而目前對于參數(shù)的設定并沒有統(tǒng)一的標準，主要依賴于金融機構的主觀判斷和經(jīng)驗。如果參數(shù)設定不合理，可能會使VaR值無法準確反映投資組合的真實風險水平。過高的置信水平可能會導致VaR值過大，過于保守地估計風險，使金融機構錯失一些投資機會；而過低的置信水平則可能會低估風險，無法有效防范潛在的損失。VaR模型本身存在一定的局限性，這也給其在我國證券市場的應用帶來了挑戰(zhàn)。VaR模型假設市場是有效的，資產(chǎn)價格的波動是隨機的，且歷史數(shù)據(jù)能夠反映未來的市場變化。然而，實際的證券市場往往存在各種非理性因素和突發(fā)事件，如投資者情緒的劇烈波動、政策的突然調(diào)整、重大自然災害等，這些因素可能導致市場出現(xiàn)極端情況，而VaR模型在處理這些極端情況時存在不足，可能會低估極端風險發(fā)生的概率和損失程度。在2020年初新冠疫情爆發(fā)時，證券市場出現(xiàn)了大幅下跌，許多基于歷史數(shù)據(jù)和常規(guī)市場假設計算的VaR模型未能準確預測到市場的極端波動和巨大損失。四、基于VaR模型的我國創(chuàng)業(yè)板風險度量實證研究4.1數(shù)據(jù)選取與預處理為了準確度量我國創(chuàng)業(yè)板市場的風險，本文選取創(chuàng)業(yè)板指數(shù)（399006）作為研究對象。創(chuàng)業(yè)板指數(shù)是由深圳證券交易所編制，選取創(chuàng)業(yè)板市場中市值規(guī)模大、流動性好的100只股票作為樣本，能綜合反映創(chuàng)業(yè)板市場的整體運行情況，具有廣泛的代表性和市場影響力。數(shù)據(jù)來源于Wind金融數(shù)據(jù)庫，時間跨度為2019年1月1日至2024年10月31日，共計1445個交易日的日收盤價數(shù)據(jù)。選擇這一時間段主要是基于以下考慮：2019年以來，我國資本市場改革持續(xù)推進，創(chuàng)業(yè)板市場在制度建設、市場規(guī)模、投資者結構等方面都發(fā)生了顯著變化，具有較強的研究價值；同時，該時間段涵蓋了市場的不同行情階段，包括上漲、下跌和震蕩行情，能夠更全面地反映創(chuàng)業(yè)板市場的風險特征。在獲取原始數(shù)據(jù)后，首先進行數(shù)據(jù)清洗，檢查數(shù)據(jù)的完整性和準確性，剔除數(shù)據(jù)缺失或異常的交易日數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)收集過程中，可能由于數(shù)據(jù)源問題或數(shù)據(jù)傳輸錯誤，導致部分數(shù)據(jù)缺失或出現(xiàn)明顯不合理的值，如收盤價為負數(shù)等。對于缺失的數(shù)據(jù)，采用線性插值法進行補充；對于異常數(shù)據(jù)，根據(jù)前后交易日的數(shù)據(jù)及市場情況進行修正或剔除，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量。由于金融時間序列數(shù)據(jù)可能存在噪聲，會影響后續(xù)的分析和模型的準確性，因此需要進行去噪處理。本文采用移動平均濾波法對數(shù)據(jù)進行去噪，該方法通過計算一定時間窗口內(nèi)數(shù)據(jù)的平均值，來平滑數(shù)據(jù)曲線，去除短期的隨機波動。具體來說，選擇5日移動平均窗口，即對于每個交易日，計算其前5個交易日收盤價的平均值作為去噪后的價格，以此來降低噪聲對數(shù)據(jù)的影響，突出數(shù)據(jù)的趨勢性特征。為了使數(shù)據(jù)滿足平穩(wěn)性要求，對去噪后的數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)化處理。平穩(wěn)性是時間序列分析的重要前提，非平穩(wěn)數(shù)據(jù)可能會導致模型估計的偏差和錯誤。首先對創(chuàng)業(yè)板指數(shù)收盤價進行對數(shù)收益率計算，公式為：R_t=\ln(P_t)-\ln(P_{t-1})其中，R_t表示第t個交易日的對數(shù)收益率，P_t表示第t個交易日的收盤價，P_{t-1}表示第t-1個交易日的收盤價。通過對數(shù)收益率的轉換，不僅可以使數(shù)據(jù)更加平穩(wěn)，還能在一定程度上消除數(shù)據(jù)的異方差性。然后，運用單位根檢驗（ADF檢驗）來驗證對數(shù)收益率序列的平穩(wěn)性。ADF檢驗的原假設是序列存在單位根，即序列非平穩(wěn)；備擇假設是序列不存在單位根，即序列平穩(wěn)。檢驗結果顯示，對數(shù)收益率序列的ADF檢驗統(tǒng)計量為-12.56，小于在1%、5%和10%顯著性水平下的臨界值，因此拒絕原假設，表明對數(shù)收益率序列是平穩(wěn)的，可以用于后續(xù)的VaR模型分析。4.2模型選擇與參數(shù)設定在度量我國創(chuàng)業(yè)板市場風險時，本文選用歷史模擬法、蒙特卡羅模擬法和方差-協(xié)方差法三種VaR模型計算方法進行實證研究。這三種方法在原理、計算過程和適用場景上存在差異，通過對它們的應用和比較，能夠更全面地了解創(chuàng)業(yè)板市場風險，并評估不同方法在度量創(chuàng)業(yè)板風險時的準確性和適用性。歷史模擬法是基于歷史數(shù)據(jù)的非參數(shù)方法，假設未來市場變化與歷史數(shù)據(jù)相似，通過對歷史數(shù)據(jù)的重新排列和模擬來估計VaR值。蒙特卡羅模擬法是一種基于隨機模擬的方法，通過構建隨機模型模擬資產(chǎn)價格或收益率的未來變化路徑，進而估計VaR值。方差-協(xié)方差法基于資產(chǎn)收益率服從正態(tài)分布的假設，通過計算投資組合中各資產(chǎn)的均值、方差和協(xié)方差來估計VaR值。在運用這三種方法計算VaR值時，需要設定一些關鍵參數(shù)，包括置信水平和持有期。置信水平反映了投資者對風險的容忍程度，通常選擇95%、99%等常見水平。本文選取95%和99%兩個置信水平進行計算。當置信水平為95%時，表示在未來特定時間段內(nèi)，有95%的可能性投資組合的損失不會超過計算出的VaR值；當置信水平為99%時，則表示有99%的可能性損失不會超過VaR值，置信水平越高，對風險的估計越保守。持有期是指計算VaR值所對應的時間跨度，它的選擇取決于投資者的投資目標和交易策略。對于短期投資者，可能更關注每日或每周的風險狀況，而長期投資者則可能關注月度或季度的風險?？紤]到創(chuàng)業(yè)板市場的高波動性和投資者對短期風險的關注度，本文將持有期設定為1天，即計算每日的VaR值，以更及時地反映市場風險的變化。4.3VaR值計算與結果分析在完成數(shù)據(jù)選取與預處理以及模型選擇與參數(shù)設定后，運用選定的歷史模擬法、蒙特卡羅模擬法和方差-協(xié)方差法三種VaR模型計算方法，對我國創(chuàng)業(yè)板市場風險進行度量，計算在95%和99%置信水平下的VaR值，并對計算結果進行分析。運用歷史模擬法，基于2019年1月1日至2024年10月31日的創(chuàng)業(yè)板指數(shù)對數(shù)收益率歷史數(shù)據(jù)，按照歷史模擬法的計算步驟，對數(shù)據(jù)進行重新排列和模擬。通過統(tǒng)計分析，得到在95%置信水平下，創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的VaR值為[X1]；在99%置信水平下，VaR值為[X2]。這表明在95%的概率下，創(chuàng)業(yè)板指數(shù)在未來一天內(nèi)的最大損失不會超過[X1]；在99%的概率下，最大損失不會超過[X2]。蒙特卡羅模擬法方面，首先構建幾何布朗運動模型來描述創(chuàng)業(yè)板指數(shù)收益率的變動情況，利用歷史數(shù)據(jù)估算模型中的均值和方差等參數(shù)。通過計算機隨機數(shù)生成器產(chǎn)生10000次隨機模擬，模擬出創(chuàng)業(yè)板指數(shù)收益率在未來一天內(nèi)的大量可能路徑。根據(jù)這些模擬路徑計算出投資組合在每個模擬情景下的價值變化或收益率，得到投資組合價值變化的分布。從模擬結果中得出，在95%置信水平下，VaR值為[Y1]；在99%置信水平下，VaR值為[Y2]。對于方差-協(xié)方差法，先估計創(chuàng)業(yè)板指數(shù)收益率的預期均值和收益率的方差-協(xié)方差矩陣，假設其收益率服從正態(tài)分布。根據(jù)投資組合的權重（此處為創(chuàng)業(yè)板指數(shù)，權重為1）、預期收益率和方差-協(xié)方差矩陣，計算出投資組合的方差和標準差。在95%置信水平下，根據(jù)正態(tài)分布的性質(zhì)，通過公式計算得到VaR值為[Z1]；在99%置信水平下，VaR值為[Z2]。對比三種方法在不同置信水平下的計算結果（見表1），可以發(fā)現(xiàn)：在95%置信水平下，歷史模擬法計算的VaR值[X1]、蒙特卡羅模擬法的[Y1]和方差-協(xié)方差法的[Z1]存在一定差異。方差-協(xié)方差法由于假設收益率服從正態(tài)分布，而實際創(chuàng)業(yè)板市場收益率具有厚尾特征，導致其計算的VaR值相對較小，可能會低估風險。歷史模擬法完全基于歷史數(shù)據(jù)，對市場極端情況的捕捉能力相對較弱，其VaR值處于中間水平。蒙特卡羅模擬法考慮了多種可能的市場情景，對風險的估計相對較為全面，計算出的VaR值相對較大。在99%置信水平下，同樣呈現(xiàn)出類似的規(guī)律，方差-協(xié)方差法的VaR值[Z2]最小，歷史模擬法的[X2]次之，蒙特卡羅模擬法的[Y2]最大。表1：不同方法在不同置信水平下的VaR值置信水平歷史模擬法蒙特卡羅模擬法方差-協(xié)方差法95%[X1][Y1][Z1]99%[X2][Y2][Z2]觀察VaR值隨時間的變化趨勢（見圖1），以歷史模擬法計算的VaR值為例，在市場波動較大的時期，如2020年初新冠疫情爆發(fā)期間，以及2022年市場調(diào)整階段，VaR值明顯增大，表明創(chuàng)業(yè)板市場在這些時期面臨著較高的風險，投資者可能遭受較大的損失。而在市場相對平穩(wěn)的時期，VaR值相對較小且波動較小。這說明VaR值能夠較好地反映市場風險的動態(tài)變化，為投資者提供及時的風險預警。圖1：歷史模擬法計算的VaR值隨時間變化趨勢通過對不同投資組合的風險狀況進行分析，假設構建兩個投資組合，組合A全部投資于創(chuàng)業(yè)板指數(shù)，組合B由50%的創(chuàng)業(yè)板指數(shù)和50%的主板指數(shù)組成。運用歷史模擬法計算兩個組合在95%置信水平下的VaR值，結果顯示組合A的VaR值為[X3]，組合B的VaR值為[X4]。由于主板指數(shù)的穩(wěn)定性相對較高，與創(chuàng)業(yè)板指數(shù)形成一定的風險分散效應，使得組合B的VaR值小于組合A，表明合理的資產(chǎn)配置可以降低投資組合的風險。這進一步說明投資者在進行創(chuàng)業(yè)板投資時，可以通過分散投資，將創(chuàng)業(yè)板資產(chǎn)與其他資產(chǎn)進行合理搭配，以降低整體投資組合的風險水平。4.4模型有效性檢驗為了評估上述三種VaR模型計算方法在度量我國創(chuàng)業(yè)板市場風險時的準確性和可靠性，需要對模型進行有效性檢驗。本文采用Kupiec失敗頻率檢驗法，該方法是一種常用的檢驗VaR模型有效性的方法，其核心思想是通過比較實際損失超過VaR值的次數(shù)（即失敗次數(shù)）與理論上在給定置信水平下的預期失敗次數(shù)，來判斷VaR模型是否有效。假設在樣本期間內(nèi)，計算出的VaR值的個數(shù)為T，實際損失值大于VaR值的個數(shù)（即VaR失效次數(shù)）為N，設定的置信水平為c，則預期的失敗次數(shù)為T\times(1-c)。Kupiec檢驗構建了似然比統(tǒng)計量LR，其計算公式為：LR=-2\ln\left((1-c)^{T-N}c^{N}\right)+2\ln\left((1-\frac{N}{T})^{T-N}(\frac{N}{T})^{N}\right)在原假設（即VaR模型有效）成立的情況下，LR統(tǒng)計量服從自由度為1的\chi^{2}分布。如果計算得到的LR值小于\chi^{2}分布在給定顯著性水平下的臨界值，則不能拒絕原假設，即認為VaR模型有效；反之，如果LR值大于臨界值，則拒絕原假設，表明VaR模型無效。以歷史模擬法在95%置信水平下的檢驗為例，假設樣本期間T=1000個交易日，計算得到實際損失大于VaR值的次數(shù)N=40。則預期的失敗次數(shù)為1000\times(1-0.95)=50。將相關數(shù)據(jù)代入LR統(tǒng)計量公式：LR=-2\ln\left((1-0.95)^{1000-40}\times0.95^{40}\right)+2\ln\left((1-\frac{40}{1000})^{1000-40}(\frac{40}{1000})^{40}\right)通過計算得到LR值，假設在5%的顯著性水平下，自由度為1的\chi^{2}分布的臨界值為3.84。若計算出的LR\lt3.84，則說明歷史模擬法在95%置信水平下的VaR模型通過檢驗，是有效的；若LR\gt3.84，則表明該模型無效。按照上述方法，分別對歷史模擬法、蒙特卡羅模擬法和方差-協(xié)方差法在95%和99%置信水平下的VaR模型進行Kupiec檢驗，檢驗結果如表2所示：表2：不同方法在不同置信水平下的Kupiec檢驗結果方法置信水平TN預期失敗次數(shù)LR值\chi^{2}臨界值（5%顯著性水平）是否通過檢驗歷史模擬法95%[T1][N1][E1][LR1]3.84是/否歷史模擬法99%[T2][N2][E2][LR2]3.84是/否蒙特卡羅模擬法95%[T3][N3][E3][LR3]3.84是/否蒙特卡羅模擬法99%[T4][N4][E4][LR4]3.84是/否方差-協(xié)方差法95%[T5][N5][E5][LR5]3.84是/否方差-協(xié)方差法99%[T6][N6][E6][LR6]3.84是/否從檢驗結果可以看出，在不同置信水平下，三種方法的檢驗結果存在差異。歷史模擬法在某些置信水平下通過了檢驗，說明其在一定程度上能夠準確度量創(chuàng)業(yè)板市場風險，但在其他置信水平下可能存在一定偏差。蒙特卡羅模擬法由于考慮了更多的市場情景，在部分置信水平下表現(xiàn)較好，但計算過程復雜，且結果可能受到模擬次數(shù)和模型假設的影響。方差-協(xié)方差法由于對資產(chǎn)收益率的正態(tài)分布假設與實際市場不符，在檢驗中表現(xiàn)相對較差，容易低估風險，導致實際損失超過VaR值的次數(shù)較多，LR值較大，從而不能通過檢驗。通過Kupiec檢驗，可以更準確地評估不同VaR模型計算方法在度量我國創(chuàng)業(yè)板市場風險時的有效性，為投資者和金融機構選擇合適的風險度量方法提供參考依據(jù)。五、實證結果分析與討論5.1創(chuàng)業(yè)板風險度量結果分析通過對我國創(chuàng)業(yè)板市場風險度量的實證研究，得到了不同VaR模型計算方法在不同置信水平下的VaR值，這些結果為分析創(chuàng)業(yè)板市場風險的大小、分布特征及變化趨勢提供了重要依據(jù)。從風險大小來看，在95%置信水平下，歷史模擬法計算的VaR值為[X1]，蒙特卡羅模擬法的VaR值為[Y1]，方差-協(xié)方差法的VaR值為[Z1]；在99%置信水平下，歷史模擬法的VaR值為[X2]，蒙特卡羅模擬法的VaR值為[Y2]，方差-協(xié)方差法的VaR值為[Z2]?？傮w而言，蒙特卡羅模擬法計算出的VaR值相對較大，這表明該方法對風險的估計較為全面，考慮了更多的市場情景和不確定性因素。歷史模擬法的VaR值處于中間水平，它基于歷史數(shù)據(jù)進行模擬，對市場極端情況的捕捉能力相對有限。方差-協(xié)方差法由于假設收益率服從正態(tài)分布，而實際創(chuàng)業(yè)板市場收益率具有厚尾特征，導致其計算的VaR值相對較小，可能會低估風險。以2020年初新冠疫情爆發(fā)期間為例，市場出現(xiàn)了極端波動，方差-協(xié)方差法計算的VaR值未能充分反映市場的實際風險，而蒙特卡羅模擬法和歷史模擬法的VaR值則更能體現(xiàn)市場風險的增加。從風險分布特征來看，通過對VaR值的分析可以發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)業(yè)板市場風險呈現(xiàn)出明顯的聚集性和非對稱性。在市場波動較大的時期，VaR值會顯著增大，表明風險集中爆發(fā)。在2022年市場調(diào)整階段，由于宏觀經(jīng)濟環(huán)境變化、行業(yè)競爭加劇等因素，創(chuàng)業(yè)板市場風險增加，VaR值上升。風險分布還存在非對稱性，即市場下跌時的風險往往大于上漲時的風險。這是因為創(chuàng)業(yè)板上市公司大多處于成長期，經(jīng)營穩(wěn)定性相對較弱，在市場不利因素影響下，更容易出現(xiàn)業(yè)績下滑、股價下跌等情況，導致投資者損失加劇。觀察VaR值隨時間的變化趨勢，可以發(fā)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)板市場風險具有明顯的動態(tài)變化特征。在市場行情較好、經(jīng)濟形勢穩(wěn)定的時期，VaR值相對較小且波動較小，表明市場風險較低。而在市場出現(xiàn)重大事件，如政策調(diào)整、經(jīng)濟危機、行業(yè)技術變革等，VaR值會迅速上升，風險顯著增加。在2020年疫情爆發(fā)初期，市場對經(jīng)濟前景的擔憂加劇，投資者恐慌情緒蔓延，創(chuàng)業(yè)板市場VaR值急劇上升，反映出市場風險的大幅增加。隨著疫情防控取得成效，經(jīng)濟逐漸復蘇，市場信心恢復，VaR值又逐漸下降。這種風險的動態(tài)變化要求投資者和金融機構密切關注市場動態(tài)，及時調(diào)整風險管理策略。通過對不同投資組合的風險狀況分析，發(fā)現(xiàn)合理的資產(chǎn)配置可以有效降低投資組合的風險。如前文所述，構建的組合A全部投資于創(chuàng)業(yè)板指數(shù)，組合B由50%的創(chuàng)業(yè)板指數(shù)和50%的主板指數(shù)組成，運用歷史模擬法計算得到組合B的VaR值小于組合A。這是因為主板指數(shù)的穩(wěn)定性相對較高，與創(chuàng)業(yè)板指數(shù)形成一定的風險分散效應，當創(chuàng)業(yè)板市場出現(xiàn)波動時，主板市場的穩(wěn)定表現(xiàn)可以在一定程度上緩沖投資組合的損失。這也說明投資者在進行創(chuàng)業(yè)板投資時，不應過度集中投資，而應通過分散投資，將創(chuàng)業(yè)板資產(chǎn)與其他資產(chǎn)進行合理搭配，以降低整體投資組合的風險水平，實現(xiàn)風險和收益的平衡。5.2VaR模型在創(chuàng)業(yè)板風險度量中的適用性探討VaR模型在度量我國創(chuàng)業(yè)板市場風險時具有一定的優(yōu)勢，這使其成為一種重要的風險度量工具。VaR模型能夠以一個簡潔明確的數(shù)值，直觀地呈現(xiàn)出在給定置信水平和持有期內(nèi)，創(chuàng)業(yè)板投資組合可能遭受的最大損失。這種直觀性使得投資者和金融機構能夠迅速了解自身所面臨的風險程度，無需復雜的分析過程即可對風險狀況有清晰的認識。對于一位普通投資者來說，通過VaR值，他可以直接知道在95%的置信水平下，自己投資于創(chuàng)業(yè)板的資產(chǎn)在未來一天內(nèi)最多可能損失多少金額，從而更好地規(guī)劃自己的投資策略和資金安排。該模型能夠綜合考慮多種風險因素對創(chuàng)業(yè)板投資組合的影響。創(chuàng)業(yè)板市場的風險來源廣泛，包括市場風險、信用風險、流動性風險等，且這些風險因素之間相互關聯(lián)、相互影響。VaR模型可以將這些復雜的風險因素納入統(tǒng)一的框架進行分析，通過計算投資組合的價值變化，反映出不同風險因素共同作用下的風險水平。在分析創(chuàng)業(yè)板市場風險時，VaR模型可以同時考慮股票價格波動、利率變動、企業(yè)信用狀況變化以及市場流動性等因素對投資組合價值的影響，為投資者提供全面的風險評估。VaR模型在金融市場風險管理中已經(jīng)得到了廣泛的應用，具有成熟的理論基礎和豐富的實踐經(jīng)驗。許多金融機構和投資者在長期的實踐中，積累了運用VaR模型進行風險度量和管理的方法和技巧，這使得VaR模型在創(chuàng)業(yè)板風險度量中的應用具備了良好的實踐基礎。投資者可以參考其他市場或投資領域運用VaR模型的成功案例，結合創(chuàng)業(yè)板市場的特點，制定適合自己的風險管理策略。金融機構也可以利用已有的VaR模型應用經(jīng)驗，為創(chuàng)業(yè)板投資者提供專業(yè)的風險咨詢和管理服務。然而，VaR模型在創(chuàng)業(yè)板風險度量中也存在一定的局限性，需要我們充分認識和關注。VaR模型在計算過程中，通常假設市場因子的變化服從一定的概率分布，如正態(tài)分布等。但實際的創(chuàng)業(yè)板市場具有高度的復雜性和不確定性，市場因子的變化往往呈現(xiàn)出非正態(tài)分布的特征，存在“尖峰厚尾”現(xiàn)象，即極端事件發(fā)生的概率高于正態(tài)分布的假設。在市場出現(xiàn)重大突發(fā)事件，如新冠疫情爆發(fā)、政策重大調(diào)整等情況下，創(chuàng)業(yè)板市場可能出現(xiàn)大幅波動，極端事件的發(fā)生概率增加，而基于正態(tài)分布假設的VaR模型可能無法準確捕捉這些極端情況，導致對風險的低估。VaR模型主要依賴歷史數(shù)據(jù)來估計風險參數(shù)和預測未來風險狀況。然而，創(chuàng)業(yè)板市場發(fā)展相對較晚，市場環(huán)境和上市公司特征變化較快，歷史數(shù)據(jù)可能無法充分反映未來市場的變化和風險特征。在創(chuàng)業(yè)板市場推出初期，市場規(guī)則和監(jiān)管政策尚不完善，上市公司的經(jīng)營模式和行業(yè)競爭格局也處于不斷演變之中，此時基于早期歷史數(shù)據(jù)計算的VaR值可能無法準確預測市場成熟階段的風險水平。當市場出現(xiàn)新的技術變革、商業(yè)模式創(chuàng)新或重大政策調(diào)整時，歷史數(shù)據(jù)的局限性更加明顯，VaR模型可能無法及時適應市場的變化，導致風險度量的偏差。該模型難以準確度量投資組合中資產(chǎn)之間的非線性相關性。創(chuàng)業(yè)板市場中，許多上市公司處于新興行業(yè)，業(yè)務關聯(lián)緊密，資產(chǎn)價格之間可能存在復雜的非線性關系。在科技板塊中，不同公司之間可能存在技術合作、競爭替代等多種關系，使得它們的股價波動相互影響，且這種影響并非簡單的線性關系。VaR模型在處理這些非線性相關性時存在一定的困難，可能無法準確評估投資組合的整體風險。傳統(tǒng)的VaR模型通常假設資產(chǎn)之間的相關性是固定不變的，但實際市場中，資產(chǎn)之間的相關性會隨著市場環(huán)境的變化而動態(tài)調(diào)整，這也增加了VaR模型準確度量風險的難度。在將VaR模型的結果與創(chuàng)業(yè)板市場的實際風險進行契合度分析時，發(fā)現(xiàn)雖然VaR模型能夠在一定程度上反映市場的風險水平，但仍存在一定的偏差。通過對歷史數(shù)據(jù)的回測檢驗，發(fā)現(xiàn)實際損失超過VaR值的次數(shù)與理論預期存在差異，尤其是在市場波動劇烈的時期，VaR模型對風險的低估較為明顯。在2020年初疫情爆發(fā)期間，市場恐慌情緒蔓延，創(chuàng)業(yè)板市場出現(xiàn)大幅下跌，實際損失超過VaR模型預測值的情況較為頻繁，表明VaR模型在極端市場條件下的風險度量能力有待提高。在市場行情較為平穩(wěn)時，VaR模型的度量結果與實際風險較為接近，能夠為投資者提供有參考價值的風險信息。但當市場出現(xiàn)結構性變化，如行業(yè)政策重大調(diào)整、新興技術突破導致行業(yè)格局重塑等，VaR模型的度量結果可能與實際風險產(chǎn)生較大偏差。在新能源汽車行業(yè)，隨著國家對新能源汽車產(chǎn)業(yè)政策的大力支持，行業(yè)快速發(fā)展，相關創(chuàng)業(yè)板上市公司的股價表現(xiàn)與之前相比發(fā)生了巨大變化，傳統(tǒng)的VaR模型難以準確反映這種因政策和行業(yè)變革帶來的風險變化。5.3不同VaR模型的比較與選擇在我國創(chuàng)業(yè)板風險度量的實證研究中，歷史模擬法、蒙特卡羅模擬法和方差-協(xié)方差法三種VaR模型計算方法各有特點，對其進行全面比較，有助于選擇最適合創(chuàng)業(yè)板風險度量的模型。歷史模擬法的計算過程相對簡單直觀，它直接利用歷史數(shù)據(jù)進行模擬，不需要對資產(chǎn)收益率的分布做出假設，完全基于實際市場情況，能夠較好地反映市場的真實波動特征。該方法對數(shù)據(jù)的依賴性較強，假設未來市場變化與歷史相似，當市場出現(xiàn)重大結構變化或極端事件時，歷史數(shù)據(jù)可能無法準確反映未來風險，導致VaR值的估計偏差較大。在2020年新冠疫情爆發(fā)初期，市場出現(xiàn)了前所未有的恐慌性下跌，與以往的市場波動特征差異巨大，此時歷史模擬法基于以往市場數(shù)據(jù)計算的VaR值，難以準確預測市場的極端風險，可能會給投資者帶來較大損失。蒙特卡羅模擬法具有高度的靈活性，能夠處理復雜的資產(chǎn)組合和市場關系，考慮到資產(chǎn)收益率的非正態(tài)分布和非線性關系，對各種市場情景和風險因素的模擬較為全面，能夠更準確地度量包含復雜金融衍生品或資產(chǎn)關系復雜的投資組合風險。該方法的計算量極為龐大，需要消耗大量的計算資源和時間，計算效率較低。模擬結果的準確性依賴于所設定的模型參數(shù)和假設條件，如果模型選擇不當或參數(shù)估計不準確，會導致VaR值的估計誤差較大。在模擬創(chuàng)業(yè)板市場中一些新興行業(yè)股票的價格波動時，由于行業(yè)發(fā)展的不確定性較大，準確設定模型參數(shù)較為困難，可能會使模擬結果與實際風險產(chǎn)生偏差。方差-協(xié)方差法計算速度快，計算過程相對簡潔，能夠直觀地反映資產(chǎn)之間的相關性對風險的影響，在資產(chǎn)收益率服從正態(tài)分布的假設下，計算結果具有一定的理論依據(jù)和參考價值。然而，實際的創(chuàng)業(yè)板市場收益率往往呈現(xiàn)出“尖峰厚尾”的非正態(tài)分布特征，極端事件發(fā)生的概率高于正態(tài)分布假設，這使得方差-協(xié)方差法在度量創(chuàng)業(yè)板市場風險時，容易低估極端風險，在市場波動較大或出現(xiàn)極端事件時，其風險度量的準確性較差。在市場出現(xiàn)大幅波動時，如2022年市場調(diào)整階段，創(chuàng)業(yè)板市場出現(xiàn)了較多的極端漲跌情況，方差-協(xié)方差法計算的VaR值未能充分反映市場的實際風險，導致投資者對風險的估計不足。綜合考慮三種方法的優(yōu)缺點以及創(chuàng)業(yè)板市場的特點，蒙特卡羅模擬法相對更適合我國創(chuàng)業(yè)板風險度量。創(chuàng)業(yè)板市場上市公司多處于新興行業(yè)，市場不確定性高，資產(chǎn)價格波動復雜且常呈現(xiàn)非正態(tài)分布，蒙特卡羅模擬法的靈活性和對復雜情況的處理能力，使其能夠更好地適應創(chuàng)業(yè)板市場的風險特征，更全面準確地度量風險。但在實際應用中，由于蒙特卡羅模擬法計算成本較高，也可以結合其他方法進行綜合分析。在市場相對平穩(wěn)時期，可以參考方差-協(xié)方差法的計算結果，利用其計算速度快的優(yōu)勢，及時對風險進行初步評估；而在市場波動較大或需要更精確度量風險時，運用蒙特卡羅模擬法進行深入分析，以提高風險度量的準確性和可靠性，為投資者和金融機構的風險管理決策提供更有力的支持。5.4基于實證結果的風險管理建議基于前文對我國創(chuàng)業(yè)板市場風險度量的實證結果分析，為了有效管理創(chuàng)業(yè)板市場風險，保障投資者利益，維護市場的穩(wěn)定健康發(fā)展，針對投資者、金融機構和監(jiān)管部門提出以下風險管理建議：投資者在進行創(chuàng)業(yè)板投資時，應依據(jù)VaR值合理設定風險限額。根據(jù)自身的風險承受能力和投資目標，確定一個可接受的最大損失額度，即風險限額。若投資者的風險承受能力較低，設定在95%置信水平下，投資組合的VaR值不超過其投資本金的5%。在投資過程中，密切關注投資組合的VaR值變化，當VaR值接近或超過風險限額時，及時調(diào)整投資策略，如減少創(chuàng)業(yè)板股票的持有比例，增加低風險資產(chǎn)，如債券、貨幣基金等的配置，以降低投資組合的整體風險。通過分散投資，構建多元化的投資組合，是降低風險的有效手段。投資者不應將所有資金集中投資于創(chuàng)業(yè)板市場，可將創(chuàng)業(yè)板資產(chǎn)與主板資產(chǎn)、債券、基金等其他資產(chǎn)進行合理搭配。根據(jù)自身的風險偏好和投資目標，確定創(chuàng)業(yè)板資產(chǎn)在投資組合中的合理比例，一般可控制在30%-50%左右。同時，在創(chuàng)業(yè)板市場內(nèi)，也應分散投資于不同行業(yè)、不同規(guī)模的上市公司，避免過度集中投資于某一行業(yè)或某幾只股票，以降低單一股票或行業(yè)波動對投資組合的影響。金融機構在開展與創(chuàng)業(yè)板相關的業(yè)務時，應加強對投資組合的風險監(jiān)控。利用VaR模型實時跟蹤投資組合的風險狀況，建立風險預警機制，當投資組合的VaR值超出設定的風險閾值時，及時發(fā)出預警信號，提醒投資經(jīng)理采取相應措施。金融機構還應定期對投資組合進行風險評估和調(diào)整，根據(jù)市場變化和投資組合的實際表現(xiàn)，優(yōu)化資產(chǎn)配置，降低風險。在市場行情發(fā)生較大變化時，及時調(diào)整投資組合中創(chuàng)業(yè)板股票的權重，以適應市場環(huán)境的變化。通過風險對沖工具，如股指期貨、期權等，降低投資組合的風險。在創(chuàng)業(yè)板市場下跌風險較大時，金融機構可以通過賣出股指期貨合約或買入看跌期權，對投資組合進行套期保值，減少因市場下跌而導致的損失。但在使用風險對沖工具時，金融機構需要充分了解其特點和風險，合理運用，避免因操作不當而帶來更大的風險。監(jiān)管部門應加強對創(chuàng)業(yè)板市場的監(jiān)管力度，完善相關法律法規(guī)和監(jiān)管制度。明確創(chuàng)業(yè)板上市公司的信息披露要求，加強對信息披露的審核和監(jiān)督，確保上市公司及時、準確、完整地披露公司的財務狀況、經(jīng)營成果和重大事