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        基于VaR—GARCH模型的工商銀行股票價(jià)格波動(dòng)率分析

        2018-10-19 16:09:08宋彬
        科學(xué)與財(cái)富 2018年27期

        摘 要: 本文在GARCH模型的基礎(chǔ)上,建立工商銀行股票的對(duì)數(shù)收益率波動(dòng)率模型,并根據(jù)條件方差序列計(jì)算VaR值。結(jié)果發(fā)現(xiàn)擬合程度較好,失敗概率不高。

        關(guān)鍵詞: VaR值;GARCH模型;工商銀行

        一、引言

        銀行股是我國(guó)證券市場(chǎng)的重要組成部分,是名副其實(shí)的權(quán)重股,而四大行之一的工商銀行以其超強(qiáng)的盈利能力,一直被國(guó)人稱之為“第一大行”,其過(guò)往在滬深股市中一直表現(xiàn)平平,直到17年開(kāi)始,其股價(jià)不斷上漲,在八個(gè)月中,累計(jì)最大漲幅竟超過(guò)了46%,股價(jià)遠(yuǎn)高于2007年滬指在6000點(diǎn)的位置,并處于歷史最高位。不論是由于市場(chǎng)投資理念的改變還是融資融券業(yè)務(wù)對(duì)商業(yè)銀行股票價(jià)格的影響,工商銀行股票價(jià)格的波動(dòng)與風(fēng)險(xiǎn)都值得我們深究。

        二、研究設(shè)計(jì)

        (一)模型構(gòu)建

        本文主要通過(guò)建立VaR-GARCH模型研究我國(guó)工商銀行的股票價(jià)格波動(dòng)率,收集工商銀行每日收盤(pán)價(jià),對(duì)股價(jià)進(jìn)行對(duì)數(shù)收益率處理后,運(yùn)用GARCH模型建立股票對(duì)數(shù)收益率的波動(dòng)率模型,然后根據(jù)不同波動(dòng)率模型的擬合效果,得出不同置信水平下的VaR值。通過(guò)對(duì)工商銀行股票風(fēng)險(xiǎn)和波動(dòng)率的研究,為投資者提供建議。

        (二)數(shù)據(jù)選取

        本文選取2016年1月至2017年12月的工商銀行(代碼:601398)股票收盤(pán)價(jià)進(jìn)行分析,共487個(gè)樣本。數(shù)據(jù)來(lái)源:國(guó)泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫(kù)。

        三、實(shí)證分析

        對(duì)股價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,得到對(duì)數(shù)收益率數(shù)據(jù)。首先對(duì)其進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),在1%,5%,10%的顯著水平下,T統(tǒng)計(jì)量絕對(duì)值大于ADF值,因此拒絕原假設(shè)。正態(tài)性檢驗(yàn),P值為0,拒絕正態(tài)分布假設(shè)。

        (一)構(gòu)建GARCH模型

        對(duì)序列進(jìn)行序列自相關(guān)和偏自相關(guān)檢驗(yàn),其系數(shù)均落入兩倍的估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)差內(nèi),且Q統(tǒng)計(jì)量的對(duì)應(yīng)p值大于置信度0.05,故序列在5%的顯著性水平上不存在顯著的相關(guān)性,因此將均值方程設(shè)定為白噪聲,rt=πt+εt。將序列去均值化,得到新序列,運(yùn)用殘差的平方相關(guān)圖檢驗(yàn)法檢驗(yàn)ARCH效應(yīng),序列存在自相關(guān),因此有ARCH效應(yīng)。對(duì)其對(duì)數(shù)收益率的波動(dòng)圖進(jìn)行觀察如下:

        可以看出收益率unsay明顯的波動(dòng)率聚集性和時(shí)變性的特征。

        分別建立GARCH(1,1),GARCH(1,2),GARCH(2,1)模型,對(duì)比三個(gè)模型,GARCH(1,1)所有系數(shù)都通過(guò)t檢驗(yàn),效果最好。

        因此建立模型結(jié)果如下:

        (二)VaR計(jì)算檢驗(yàn)

        在一定置信水平下,根據(jù)得出的條件方差方程,可以得出條件方程的估計(jì)臨界值,VaR值的計(jì)算基于條件方差序列,公式如下:

        ,VaRt是t時(shí)刻的在線值,zα是不同置信水平下不同分布的臨界值,σt是t時(shí)刻由GARCH模型得到的標(biāo)準(zhǔn)差值。

        在0.05的顯著水平下進(jìn)行失敗頻率檢驗(yàn),結(jié)果如下:

        根據(jù)以上結(jié)果可看出,在0.05置信水平下,VaR檢驗(yàn)的失敗概率為5.7%,且實(shí)際失敗天數(shù)大于預(yù)期失敗天數(shù),因此實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)可能略高于預(yù)期。

        四、結(jié)論

        實(shí)證結(jié)果證明,GARCH模型可以較好擬合我國(guó)股市情況,VaR模型也可以較好的反映我國(guó)股票波動(dòng)率與風(fēng)險(xiǎn),5.70%的失敗風(fēng)險(xiǎn)是可以接受的。從波動(dòng)率的角度出發(fā),工商銀行股價(jià)波動(dòng)具有明顯聚集性和時(shí)變性特征,從VaR值結(jié)果來(lái)看,股票價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)不高,適合投資者進(jìn)行投資。

        作者簡(jiǎn)介:宋彬 女、1988年4月 河北省 博士研究生 國(guó)家開(kāi)發(fā)銀行總行。

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