朱悅宏　張晨曦

【摘要】本文提出了運(yùn)用混合密度網(wǎng)絡(luò)計(jì)算流動(dòng)性指標(biāo)的密度分布，并將其納入到VaR框架計(jì)算股市的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。首先，構(gòu)建了一個(gè)股票市場(chǎng)流動(dòng)性的度量指標(biāo)。其次，由于混合密度網(wǎng)絡(luò)可以任意逼近真實(shí)的密度函數(shù)，可較好地滿足金融時(shí)間序列尖峰胖尾的統(tǒng)計(jì)特征。所以我們用混合密度網(wǎng)絡(luò)來(lái)估計(jì)流動(dòng)性指標(biāo)的密度分布。最后，將混合密度網(wǎng)絡(luò)輸出的條件密度函數(shù)納入到較成熟的VaR框架中，進(jìn)而度量流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)?；诨旌厦芏染W(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理，為豐富風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)提供了一個(gè)新的思路和手段。

【關(guān)鍵詞】流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)；混合密度網(wǎng)絡(luò)；VaR

1.引言

流動(dòng)性是證券市場(chǎng)的一個(gè)重要性質(zhì)，但因?yàn)槭袌?chǎng)流動(dòng)性具有多重性，所以學(xué)術(shù)界至今還沒有辦法對(duì)市場(chǎng)流動(dòng)性給出一個(gè)全面的定義，現(xiàn)有的每個(gè)定義都是為了強(qiáng)調(diào)市場(chǎng)的某個(gè)方面而給出的。

流動(dòng)性是證券市場(chǎng)除了波動(dòng)性以外另外一個(gè)重要的特性。尤其是對(duì)于可交易的證券而言，流動(dòng)性即買賣大量某種證券而不致其價(jià)格劇烈波動(dòng)的一種價(jià)格平衡能力。當(dāng)某種金融資產(chǎn)的買賣量暫時(shí)失衡時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)不能按其公允價(jià)格買進(jìn)（賣出）該種資產(chǎn)的情況，這就造成了流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)是可交易證券除了價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)以外面臨的另一項(xiàng)重要的風(fēng)險(xiǎn)。流動(dòng)性也同樣會(huì)影響市場(chǎng)價(jià)格的不確定性，和投資于價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)大的股票能獲得較高的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)一樣，流動(dòng)性差的股票也會(huì)有較高的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)以吸引投資者。Timotheos Angelidis和Alexandros Benos研究表明，在新興的股票市場(chǎng)中，流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)占高價(jià)股總風(fēng)險(xiǎn)的3.4%，占低價(jià)股總風(fēng)險(xiǎn)的11%。由此可見，流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)是研究金融風(fēng)險(xiǎn)時(shí)必須考慮的一個(gè)重要部分。然而由于流動(dòng)性形成機(jī)制受很多復(fù)雜因素的影響，所以對(duì)于流動(dòng)性和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的研究比較分散，而且爭(zhēng)議較多，缺乏一致的理論框架體系。大部分的研究集中于市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)的研究領(lǐng)域，從流動(dòng)性的含義和形成機(jī)理入手，對(duì)流動(dòng)性的度量方法進(jìn)行廣泛的研究，但是對(duì)于流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的度量?jī)H有很少的研究。

流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于新興的中國(guó)股票市場(chǎng)而言，是不可忽視的一部分。如何把對(duì)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的度量納入到整個(gè)風(fēng)險(xiǎn)度量的框架中去，無(wú)論是對(duì)市場(chǎng)監(jiān)管者還是投資者，都是需要考慮的問題。

從目前來(lái)看，主要集中于如何將流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)納入到較為成熟的風(fēng)險(xiǎn)度量標(biāo)準(zhǔn)VaR的框架中，也就是利用VaR的方法度量流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。

目前VaR的估計(jì)主要是基于均值一方差分析框架的波動(dòng)性分析方法（如GARCH模型族等），極值理論、歷史模擬以及分位數(shù)回歸方法等。但金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)是條件分布具有尖峰胖尾特征的異方差序列，這些特征的存在使得很難用簡(jiǎn)單的隨機(jī)過(guò)程進(jìn)行描述。所以1982年Engle提出的ARCH模型以及其后（G）ARCH的擴(kuò)展模型在文獻(xiàn)中得到了廣泛的應(yīng)用。GARCH模型族往往是對(duì)金融資產(chǎn)收益的歷史數(shù)據(jù)做各種假設(shè)，譬如，假定金融資產(chǎn)收益的擾動(dòng)項(xiàng)均值為零，方差服從自回歸過(guò)程；假定條件期望是前期收益率的線性函數(shù)等，并且是基于歷史數(shù)據(jù)的殘差計(jì)算條件方差。但是，GARCH模型族基于的金融資產(chǎn)收益的條件方差和條件分布的形狀卻是變化的，GARCH對(duì)此無(wú)能為力。

為了解決上述問題，本文將運(yùn)用混合密度網(wǎng)絡(luò)（Mixture Density Networks，簡(jiǎn)稱MDN）估計(jì)VaR值。因?yàn)镸DN不僅能夠處理?xiàng)l件均值和條件方差是時(shí)變的分布，而且最大優(yōu)點(diǎn)即為能夠根據(jù)分布直接估計(jì)出條件密度，從而計(jì)算VaR，所以適合金融時(shí)間序列常有的異方差特征的要求。

基于MDN的這一特性，在應(yīng)用中主要將其應(yīng)用于預(yù)測(cè)金融資產(chǎn)收益的方差和模擬收益的分布來(lái)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理，為豐富風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)提供了一個(gè)新的思路和手段。

本文結(jié)構(gòu)安排如下：第1節(jié)簡(jiǎn)要介紹混合密度網(wǎng)絡(luò)；第2節(jié)介紹流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的定義；第3節(jié)給出實(shí)證分析結(jié)果；最后，結(jié)論在第4節(jié)給出。

2.混合密度網(wǎng)絡(luò)

3.流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的定義

3.1 流動(dòng)性指標(biāo)設(shè)計(jì)

由于市場(chǎng)流動(dòng)性具有多重性，所以到目前為止，流動(dòng)性的衡量還沒有統(tǒng)一的指標(biāo)。國(guó)外大部分文獻(xiàn)進(jìn)行流動(dòng)性分析的前提條件是市場(chǎng)存在做市商。由于中國(guó)資本市場(chǎng)，尤其是證券市場(chǎng)并不存在做市商制度，而且微觀市場(chǎng)結(jié)構(gòu)理論研究表明，股票市場(chǎng)的交易制度將直接影響市場(chǎng)流動(dòng)性及其風(fēng)險(xiǎn)，也將影響到研究中市場(chǎng)流動(dòng)性及其指標(biāo)的選擇。所以我們很難參照西方學(xué)者的研究來(lái)進(jìn)行市場(chǎng)流動(dòng)性及其風(fēng)險(xiǎn)的研究。

我國(guó)滬深證券市場(chǎng)建立至今只有二十多年的時(shí)間，國(guó)內(nèi)理論和實(shí)務(wù)界對(duì)金融市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)理論的研究尚處于起步階段，在近幾年才開展了對(duì)證券市場(chǎng)流動(dòng)性的相關(guān)研究工作，但大部份研究仍然停留在構(gòu)造流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)、衡量市場(chǎng)流動(dòng)性狀況和刻畫流動(dòng)性模式等層面，只有少部分研究涉及流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的度量。

5.結(jié)論

由于MDN不需要假定數(shù)據(jù)的分布，直接依據(jù)金融資產(chǎn)收益的歷史數(shù)據(jù)估計(jì)出條件密度函數(shù)值，用一個(gè)混合密度函數(shù)去任意逼近真實(shí)的密度函數(shù)，可較好地滿足尖峰胖尾的統(tǒng)計(jì)特征。進(jìn)一步地利用MDN的輸出和數(shù)值模擬算法可以得到任意置信水平的VaR估計(jì)量，將其應(yīng)用于風(fēng)險(xiǎn)管理是一種有益的嘗試。

流動(dòng)性是衡量市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)好壞和市場(chǎng)優(yōu)劣表現(xiàn)的重要指標(biāo)之一。市場(chǎng)需要流動(dòng)性，但是并不是每個(gè)市場(chǎng)每個(gè)時(shí)刻都具有充分的流動(dòng)性，因此投資者在市場(chǎng)上不可避免地會(huì)遭受流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的威脅。所以投資者，尤其是大額交易者必須進(jìn)行有效的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理。

本文通過(guò)構(gòu)建流動(dòng)性指標(biāo)，并運(yùn)用MDN估計(jì)上證A股指數(shù)、上證B股指數(shù)、深證A股指數(shù)、深證B股指數(shù)的流動(dòng)性指標(biāo)的分布，進(jìn)而將其納入VaR框架中，研究流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

參考文獻(xiàn)

[1]Bishop，C.M.Mixture density networks.Technical Report NCRG/94/004[R].Neural Com-puting Research Group，Aston University，Birmingham，F(xiàn)ebruary，1994.

[2]宋逢明，譚慧.VaR模型中流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的度量[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)究，2004，6：114-123.

[3]C.Schittenkopf，G.Dorffner & E.J.Dockner.Volatility Prediction with Mixture Density Network，in L.Niklasson，M.Boden & T.Ziemke，ICANN98-Proceedings of the 8th Int-ernational Conference on Artificial Netural Networks[C].Springer，Berlin，1998：929-934.

[4]Kupiec P H.Techniques for Verifying the Accuracy of Risk Measurement Models[J].The Journal of Derivatives，1995（2）：73-84.

作者簡(jiǎn)介：

朱悅宏（1975—），女，黑龍江哈爾濱人，碩士，工程師，現(xiàn)供職于天津航天長(zhǎng)征火箭制造有限公司。

張晨曦（1986—），女，天津人，碩士，助理工程師，現(xiàn)供職于天津航天長(zhǎng)征火箭制造有限公司。