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【刘向丽】中国沪深300股指期货风险度量——基于流动性调整的收益率方法的研究

[发布日期]:2015-10-12  [浏览次数]:

《系统工程理论与实践》于2015年7月,发表了太阳成官网刘向丽教授与硕士研究生合作的的学术论文:中国沪深300股指期货风险度量——基于流动性调整的收益率方法的研究。

流动性风险是除了价格风险外,可交易证券面临的另一种风险,近年来它显现出的破坏性越来越大。传统的VaR模型没有考虑流动性风险,因为它假设不管多大的头寸,投资者都可以在固定时间内无成本得完成交易,所以忽略了由于投资者交易对市场的冲击,以及买卖价差波动等因素带来的风险。一些西方学者从这些缺点入手,试图将流动性风险纳入成熟的VaR模型当中,拓展出了多种流动性风险调整的VaR模型。

以BDSS模型为代表的许多模型都是将流动性风险进行单独计算,总风险则等于市场风险与流动性风险的简单相加,背后的假设是这两种风险是完全正相关的,没有考虑两者实际的相关关系,本研究证明了忽略市场风险与流动性风险相关关系总是会高估风险。

对于如何在风险度量中考虑流动性风险的模型有很多,总结起来,关键问题有两个:一是将流动性风险引入VaR的方式;二是对流动性风险理解及其度量指标的选取。

用买卖价差来度量流动性风险(如BDSS模型),适合于有做市商制度的报价驱动型市场,并且它只考虑了外生的流动性风险,本文提出另外一种度量流动性成本的指标,同样假设收益率是Rt,流动性成本(变现成本)为c,c用每日(或更小时间段)的价格波动率除以交易金额来表示,即 , 、 、 分别为最高、最低和中间价,V为该时间段内的交易金额,c表示的就是是每交易一单位的资产造成的价格波动。然后用 表示经流动性风险调整的收益率,这里的X表示需要变现的头寸,X乘以c/2表示变现所有头寸所承担的价格损失,这样 就表示经流动性风险调整的收益率。然后,我们用GARCH模型来拟合该收益率序列 ,最后就能求出流动性风险调整的收益率 在一定置信水平下的风险价值。

通过对沪深300股指期货5分钟高频数据的实证检验,L-VaR模型具有较高的可靠性,(1)L-VaR/VaR总是大于1的,即L-VaR>VaR,说明传统VaR由于没有考虑流动性风险从而产生了对风险的低估;

(2)L-VaR/[VaR(R)+VaR(c)]总是小于1,即L-VaR< [var(r)+var(c)],说明简单相加的方法高估了风险,原因是此时r与c两个序列的相关系数为,远大于-1,不存在完全负相关的关系。

本文提出的L-VaR能够较为合理的考虑流动性风险,对总体的风险进行准确地度量。



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