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        基于GARCH-VaR和GARCH-CVaR模型的貨幣基金產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)研究

        2019-10-16 05:43:07劉倩李潔
        經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊 2019年21期

        劉倩 李潔

        摘 要:隨著我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融模式的不斷發(fā)展,我國(guó)的理財(cái)產(chǎn)品種類也越來(lái)越多?;贕ARCH-VaR和GARCH-CVaR模型,對(duì)我國(guó)基金市場(chǎng)中具有代表性的天弘余額寶基金以及匯添富全額寶進(jìn)行研究,對(duì)其基金收益率的異方差性、尖峰厚尾等特征進(jìn)行實(shí)證分析。實(shí)證結(jié)果表明,一是對(duì)不同的貨幣基金產(chǎn)品建立VaR和CVaR模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)度量時(shí),適合采用的GARCH分布是不同的;二是在相同分布下,CVaR模型可以更有效地覆蓋可能損失的最大值,即其對(duì)貨幣基金產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)的度量?jī)?yōu)于VaR模型。

        關(guān)鍵詞:GARCH-VaR;GARCH-CVaR;基金風(fēng)險(xiǎn)

        中圖分類號(hào):F830.91? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A? ? ? 文章編號(hào):1673-291X(2019)21-0082-02

        一、互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展概述

        隨著近幾年的發(fā)展,目前我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融主要分為三大類:以支付寶、微信支付為代表的支付類,以P2P、眾籌模式為代表的融資類,以及以余額寶等“寶寶”類為代表的理財(cái)類(祝福云等,2018)。我國(guó)的基金產(chǎn)品主要分為開放式基金、貨幣基金、理財(cái)基金、場(chǎng)內(nèi)基金以及分級(jí)基金五種類型,本文主要研究我國(guó)基金產(chǎn)品中的貨幣基金產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn),在貨幣基金產(chǎn)品中選取具有代表性的兩只基金,通過(guò)建立模型對(duì)這兩只基金的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析。

        二、實(shí)證分析

        (一)數(shù)據(jù)處理

        我國(guó)學(xué)者在對(duì)基金風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量時(shí),一般采用GARCH-VaR、GARCH-CVaR等相關(guān)方法,對(duì)理財(cái)市場(chǎng)的基金進(jìn)行分析(如宋光輝等,2014;黃崇珍、曹奇,2017)。本文主要從該角度出發(fā),比較兩者同時(shí)進(jìn)行GARCH模型時(shí)對(duì)模型分布選擇是否一致,并研究CVaR和VaR模型對(duì)兩款基金產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)的度量效果是否一致,試圖探討較為科學(xué)的貨幣基金產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)度量模型。

        因此,本文以天弘余額寶(000198)和匯添富全額寶(000397)作為研究樣本,從天天基金網(wǎng)選取兩個(gè)樣本2014年4月1日至2018年12月31日的基金每萬(wàn)份收益數(shù)據(jù),每個(gè)基金1 735個(gè)數(shù)據(jù),共3 470個(gè)樣本數(shù)據(jù),用以進(jìn)行下文的實(shí)證分析??紤]到金融產(chǎn)品價(jià)格的變動(dòng)時(shí)間序列或其收益回報(bào)率序列是比較之下比較平穩(wěn)的,有利于進(jìn)一步進(jìn)行實(shí)證分析,因此本文利用公式Rt=lnPt-lnPt-1,即基金每日萬(wàn)份收益的對(duì)數(shù)收益率來(lái)作為樣本數(shù)據(jù),式中Rt是基金每日萬(wàn)份收益的對(duì)數(shù)收益率,Pt是第t天的基金每日萬(wàn)份收益價(jià)格。

        由實(shí)證結(jié)果可知(表格和圖省略),余額寶的對(duì)數(shù)收益率序列是存在波動(dòng)性的,且JB統(tǒng)計(jì)量為264 154.5,這個(gè)值遠(yuǎn)大于臨界值的,并且峰度為63.44836,也是遠(yuǎn)大于3,偏度為0.037842,大于0,即為右偏。因此,該序列存在尖峰、后尾的特征,不服從正態(tài)分布的。其ADF的值為-34.65817,該值小于1%置信水平下的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)值,為平穩(wěn)序列。而匯添富全額寶的對(duì)數(shù)收益率序列統(tǒng)計(jì)特征具有相同特征,因此匯添富全額寶也是尖峰厚尾、不服從正態(tài)分布,同時(shí)是平穩(wěn)序列。

        對(duì)兩只基金處理后的序列進(jìn)行ARCH-LM和殘差自相關(guān)檢驗(yàn),并用LM對(duì)序列的條件異方差進(jìn)行ARCH檢驗(yàn)。結(jié)果顯示,兩只基金的LM統(tǒng)計(jì)量均在1%下顯著,即該殘差序列具有GARCH效應(yīng)。接下來(lái),對(duì)序列建立相應(yīng)的GARCH族模型進(jìn)行研究,確定在不同分布下的GARCH模型選擇。

        (二)GARCH模型的選擇

        將余額寶在給定95%的置信水平下,分別對(duì)GARCH模型下的三種分布進(jìn)行選擇,選取標(biāo)準(zhǔn)依據(jù)AIC信息準(zhǔn)則,GARCH-N分布下應(yīng)選擇GARCH(1,6),GARCH-t分布下應(yīng)選擇GARCH(1,3),GARCH-GED分布下應(yīng)選擇GARCH(1,6)。

        (三)VaR的計(jì)算

        此處建立一個(gè)LR統(tǒng)計(jì)量,對(duì)由VaR模型求出來(lái)的值進(jìn)行檢驗(yàn):

        在置信水平為95%的情況下,置信區(qū)間接受域的臨界值分別為0和3.84。由VaR實(shí)證結(jié)果可知,在余額寶的時(shí)間序列中,GARCH-t模型的LR統(tǒng)計(jì)量值是最小的,并且也僅有該值是在置信區(qū)間里的。而在匯添富全額寶的時(shí)間序列中,也僅有GARCH-GED模型的LR統(tǒng)計(jì)量值是最小的且在置信區(qū)間內(nèi)。

        (四)CVaR的計(jì)算

        在此構(gòu)建一個(gè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量LE,來(lái)度量CVaR和VaR在失敗時(shí)的差距:

        LE度量的是CVaR覆蓋可能損失的最大值的程度,若LE統(tǒng)計(jì)量越小,則說(shuō)明兩者差距越小,則代表其對(duì)基金產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)的度量較好。

        CVaR實(shí)證結(jié)果表明,在余額寶的時(shí)間序列中,GARCH-N模型得出的LE統(tǒng)計(jì)量值在三個(gè)模型中是最小的。因此對(duì)余額寶來(lái)說(shuō),GARCH-N模型針對(duì)CVaR模型的估計(jì)效果最佳。在匯添富全額寶的時(shí)間序列中,GARCH-t模型的LE統(tǒng)計(jì)量值最小。因此對(duì)匯添富全額寶來(lái)說(shuō),GARCH-t模型最適合用來(lái)估計(jì)CVaR。

        三、結(jié)語(yǔ)

        本文選取了貨幣基金市場(chǎng)中以余額寶(天弘余額寶000198)和騰訊理財(cái)通(匯添富全額寶000397)兩個(gè)貨幣基金作為研究樣本,最終可以得出以下結(jié)論:首先,對(duì)不同的貨幣基金產(chǎn)品建立VaR和CVaR模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)度量時(shí),適合采用的GARCH分布是不同的。如在95%的置信水平下,對(duì)于余額寶時(shí)間序列來(lái)講,在進(jìn)行VaR模型時(shí)最適合采用GARCH-t模型,在進(jìn)行CVaR模型時(shí)最適合采用GARCH-N模型;對(duì)于匯添富全額寶時(shí)間序列來(lái)講,在進(jìn)行VaR模型時(shí)最適合采用GARCH-GED模型,在進(jìn)行CVaR模型時(shí)最適合采用GARCH-t模型。其次,在相同分布下,CVaR模型可以更有效地覆蓋可能損失的最大值,即其對(duì)貨幣基金產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)的度量?jī)?yōu)于VaR模型。

        隨著我國(guó)金融體系的不斷完善,互聯(lián)網(wǎng)金融形式不斷豐富,與此同時(shí)這些互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)也就越發(fā)復(fù)雜、越發(fā)多變。防范互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品或金融體系中的風(fēng)險(xiǎn),不僅要從國(guó)家監(jiān)管出發(fā),健全金融監(jiān)管體系,提高監(jiān)管效能,還要從金融產(chǎn)品本身的風(fēng)險(xiǎn)防范出發(fā),繼續(xù)探索科學(xué)的風(fēng)險(xiǎn)度量模型,對(duì)金融產(chǎn)品進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)度量,建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制,從兩個(gè)角度出發(fā)對(duì)我國(guó)貨幣基金產(chǎn)品和金融產(chǎn)品進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制。

        參考文獻(xiàn):

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