测度金融市场动态风险VaR的一个关键在于如何准确刻画金融市场收益波动率。引入马尔可夫状态转移的ARCH(Regime switching ARCH,SWARCH)模型,构建出基于状态转移波动模型的金融市场动态风险测度模型,然后运用其对中国大陆上证综指和伦敦金融时报100指数的市场风险进行测度,并运用Back-testing中的似然比率检验方法(Likelihood Ratio Test,LRT)对金融市场风险测度的准确性进行检验。实证结果表明,基于SWARCH的风险测度模型,不仅能够准确测度不同类型金融市场的动态风险,而且在测度金融市场大风险方面展现出同样具有优越的测度能力。
针对金融时间序列普遍存在自相关性、杠杆效应、尖峰厚尾等典型事实,运用基于杠杆效应的GARCH模型,构建铜期货市场收益序列具有典型事实的动态风险测度模型:VaR-AR(m)-EGARCH(p,q)和VaR-AR(m)-TGARCH(p,q),再通过上海期货交易所(SHFE)铜期货对所建模型进行实证分析,并运用Back-testing中的LRT(Likelihood Ratio Test)方法,对铜期货市场风险测度模型准确性和可靠性进行实证检验。实证结果表明,基于非对称GARCH的铜期货市场动态风险度量模型,能够有效捕获铜期货市场的典型事实,同时还能够准确测度具有杠杆效应的铜期货市场的动态风险,也能加强对金融市场动态风险预测能力。
