基于风险价值(VaR)理论评价多元波动率模型

• 作 者: 黄卓妍
• 机 构: 北京大学
• 出 处: 北京大学
• 发表日期: 2009年期

对多个资产收益率的协方差矩阵建立动态模型是一个重要的问题，近些年来无论在模型的设置还是预测方面都取得了一些重要的进展，而如何评价多元波动率模型估计高维协方差矩阵的精度和效果就变得非常重要。本文主要基于风险价值(VaR)的理论评价多元波动率模型估计高维协方差矩阵的效果，选取了我国深圳证券交易所10个有代表性的行业指数，对这10个行业指数的收益率向量的协方差矩阵分别构造四种多元波动率模型：EWMA模型、DCC模型、O-GARCH模型以及IC-GARCH模型，利用这些多元波动率模型对协方差矩阵进行估计，并进一步估计出资产组合在不同多元波动率模型下的VaR，最后利用评估VaR准确性的两种方法：假设检验法和损失函数法来评估基于上述四种多元波动率模型得到的VaR，从而对多元波动率模型作出比较和评价。最终我们得到的结论是，无论采用假设检验法或是损失函数法，对于本文的实证数据而言，EWMA模型的估计效果是最优的。虽然EWMA模型是形式较为简单的多元波动率模型，相应需要估计的参数也较少，不过在这里却取得了不错的估计效果。　　
VaR本身作为风险管理的一种常用方法，不仅在金融领域得到广泛的应用，相关的理论研究和应用也在学术界引起很大的关注。本文结合多元波动率模型以及VaR理论，从实用的角度对高维协方差矩阵模型进行评价。本文的思路显然可以用来评估比较其它的多元波动率模型，以及应用于其它类型的资产组合或风险投资组合。