我国股票市场流动性风险调整VaR模型的构建

中国证券市场风险分析与VAR模型一、中国证券市场风险分析金融风险是世界各个市场经济国家所面临的共同问题，它不但破坏了一个国家乃至世界经济发展的秩序，而且也直接威胁着一个国家或地区的政治稳定。

从墨西哥金融危机、美国南加州橘县的破产到巴林银行倒闭及日本大和银行的惨重损失都充分地说明了这一点。

金融活动总是存在着金融风险，这是因为人类经济活动中①信息总是不完备、不对称的；②人的理性是有限的。

并且，由于金融领域知识的专门性及技术的复杂性，加之信息传播手段的现代化，金融活动中信息的不完备性及人的有限理性更为突出，这就使得金融活动具有更大的不确定性特征。

但这种较大的不确定性使得金融活动具有较高风险的同时，也具有获得较高收益的可能，即所谓高风险高收益。

从金融业的整体来看，金融业越活跃，越多样化，其不确定性空间也就越大，因而金融业的风险也就越高。

1、中国证券市场风险的总体特征：目前，中国正处于由计划经济体制向市场经济体制转轨的过程之中，旧的体制尚未完全消退，新的体制正在建立，还远不完善。

新旧体制处于相互交错的状态之中。

一方面，旧的计划体制依然在社会经济的许多领域发挥着种种作用，干扰甚至阻碍着新的市场经济体制的建立和运行；另一方面，新的市场经济体制脱胎于旧的计划经济体制，还很不完善，尚不能有效地规范和调节自身的运行，有时还不得不求助于旧的计划经济体制，使得中国证券市场不仅具有成熟证券市场所具有一般风险因素和证券市场发展初期的特殊风险因素，更具有经济转轨时期特有的体制性风险因素，主要表现为：①由于证券市场中的机构投资者利用经济转轨时期法律法规制定和执行过程中存在着的种种不完善，利用新旧体制交替过程中管理方式方法，甚至管理权限中出现的某些真空地带，利用旧体制下形成的权力系统对新体制的合法干预等，人为地操纵市场，兴风作浪，牟取暴利以及“寻租行为造成的证券市场的震荡；②由于管理机构缺乏管理经验而对证券市场干预不及时、不果断或进行不正常干预而造成的证券市场的震荡；③由于相当一部分证券发行企业业绩较差，缺乏对证券价格的业绩支持造成的证券市场基础不牢固所酝酿的潜在风险；④由于中国各行业企业与经济走势之间密切的相关关系所造成的证券市场上很高的系统风险。

流动性风险的预测分析模型研究一、引言流动性风险是指资产转换为现金或其他可交易资产的速度，以及这种资产的可获得性。

流动性风险可能会导致投资者无法及时出售资产，或者被强制以低于市场价值的价格出售资产，从而使其蒙受损失。

流动性风险是金融市场中一个重要的风险因素，对于投资者而言，流动性风险的控制是非常重要的。

本文将探讨流动性风险的预测分析模型，帮助投资者有效地控制流动性风险。

二、流动性风险的预测分析模型1. VAR 模型VAR 模型是一种基于时间序列数据的多元统计模型，可以帮助投资者分析不同变量之间的关系和影响。

在流动性风险预测中，投资者可以使用 VAR 模型来研究不同的影响因素，如市场流动性、公司财务等。

通过VAR 模型，投资者可以计算出每个因素的贡献度和影响程度，从而进行风险控制。

2. 多元回归模型多元回归模型是一种利用多个自变量来预测因变量的统计模型。

在流动性风险预测中，投资者可以将各种因素作为自变量，包括市场流动性、公司财务、宏观经济环境等因素。

通过多元回归模型，可以得到每个因素的系数，从而计算出因素之间的影响程度和贡献度，帮助投资者制定针对性的风险控制策略。

3. SVM 模型SVM 模型是一种基于机器学习的分类模型，它可以通过样本数据学习出分类规则，从而识别不同类型的数据。

在流动性风险预测中，投资者可以使用 SVM 模型来构建分类模型，将投资标的（如股票、债券等）分为流动性高和流动性低两种类型，从而预测未来的流动性风险。

4. 随机分析模型随机分析模型是一种基于蒙特卡罗模拟的价格预测模型，可以模拟不同的市场情景，帮助投资者进行风险评估和控制。

在流动性风险预测中，投资者可以通过随机分析模型模拟不同的流动性风险情景，从而对未来的风险进行预测和掌控。

三、结论流动性风险作为金融市场中的重要风险因素，对于投资者而言是非常重要的。

通过流动性风险的预测分析模型，可以帮助投资者更有效地进行风险控制和管理。

本文介绍了几种常见的流动性风险预测分析模型，并探讨了它们在流动性风险预测中的应用，希望对投资者进行风险控制提供参考。

风险价值（VaR ）模型一、VaR 的产生背景公司的基本任务之一是管理风险。

风险被定义为预期收益的不确定性。

自1971年固定汇率体系崩溃以来，汇率、利率等金融变量的波动性不断加剧，对绝大多数公司形成了巨大的金融风险。

由于金融衍生工具为规避乃至利用金融风险提供了一种有效机制，从而在最近30年来获得了爆炸性增长。

然而衍生工具的发展似乎超越了人们对其的认识和控制能力。

衍生工具的膨胀和资产证券化趋势并行促使全球金融市场产生了基础性的变化—市场风险成为金融机构面临的最重要的风险。

在资产结构日益复杂化的条件下，传统的风险管理方法缺陷明显，国际上众多金融机构因市场风险管理不善而导致巨额亏损，巴林银行更是因此而倒闭。

风险测量是金融市场风险管理是基础和关键，即将风险的特征定量化。

因此，准确的测度风险成为首要的问题。

在这种情况下，VaR 方法应运而生。

二、VaR 的定义VaR 的英文全称为Value at Risk ， 它是指资产价值中暴露于风险中的部分，可称为风险价值。

VaR 模型用金融理论和数理统计理论把一种资产组合的各种市场风险结合起来用一个单一的指标（VaR 值）来衡量。

VaR 作为一个统计概念，本身是个数字，它是指一家机构面临“正常”的市场波动时，其金融产品在未来价格波动下可能或潜在的最大损失。

一个权威的定义：在正常的市场条件下和给定的度内，某一金融资产或证券组合在未来特定一段持有期内的最大可能损失。

用统计学公式表示为：。

其中x 为风险因素（如利率、汇率等），为置信水平，为持有期，为损益函数，是资产的初始价值，是t 时刻的预测值。

例如：某银行某天的95%置信水平下的VaR 值为1500万美元，则该银行可以以95%的可能性保证其资产组合在未来24小时内，由于市场价格变动带来的损失不会超过1500万美元。

从VaR 的概念中可以发现，VaR 由三个基本要素决定：持有期（t ），置信水平（α），风险因素（x ）。

VaR模型中流动性风险的度量VaR模型中流动性风险的度量摘要：VaR（Value at Risk）是一种衡量投资组合风险的常用方法，它可以帮助投资者衡量其在未来一段时间内投资组合可能面临的最大损失。

然而，VaR模型在度量风险时通常忽视了流动性风险因素。

本文通过介绍VaR模型以及流动性风险的定义和度量方法，讨论了VaR模型中流动性风险的重要性，并提出了一些度量流动性风险的方法。

1. 引言VaR作为一种衡量风险的方法，广泛应用于金融领域。

然而，在实际应用中，VaR模型通常仅关注价格风险，而忽视了流动性风险这一重要因素。

流动性风险是指投资者在买入或卖出证券时所面临的成交价格和成交量的波动。

由于流动性风险的存在，投资者可能面临高成本买入或低成本卖出的情况，从而导致实际损失超过预期。

因此，度量VaR模型中流动性风险的方法非常重要。

2. VaR模型概述VaR模型是一种用于衡量投资组合风险的方法，其基本原理是通过设定一定的置信水平和时间期限，估计在该时间期限内投资组合可能遭受的最大损失。

VaR模型通常分为历史模拟法、参数法和蒙特卡洛模拟法。

历史模拟法基于历史数据来计算损失分布，参数法则使用某一概率分布来拟合损失分布，而蒙特卡洛模拟法则通过生成大量的随机数据来模拟损失分布。

3. 流动性风险的定义和影响因素流动性风险是指投资者买入或卖出证券时面临的成交价格和成交量波动所带来的风险。

流动性风险的主要影响因素包括市场流动性、个别证券的流动性、交易规模和投资者风格。

市场流动性是指整个市场交易量的大小和交易速度，个别证券的流动性是指该证券的交易量和交易深度。

交易规模是指投资者想要买入或卖出的证券数量，而投资者风格则是指投资者的买卖策略和持有时间。

4. 流动性风险的度量方法目前，有多种方法可以用于度量流动性风险。

其中一种方法是使用流动性指标，例如Tick大小、价差和平均成交量。

这些指标可以衡量市场流动性和个别证券的流动性。

VaR在我国金融风险管理中的应用研究作者：薛炜星来源：《现代经济信息》2016年第07期摘要：由于金融业的持续进步，金融产品快速创新和全球市场竞争日益激烈的影响，我国金融风险变得更加复杂化。

VaR属于一类测定金融风险的工具，逐渐变成金融风险管理的主要方式，获得了金融领域的广泛应用。

现简要分析VaR在我国金融风险管理中的应用，力求为今后的相关工作提供参照。

关键词：VaR方法；金融风险管理；应用中图分类号：F830.1 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）007-000-01当前我国存在的金融风险因素较多，此类风险也是金融部门与监管机构特别重视的部分。

所以，许多金融部门大力研发金融风险管理技术，特别注重金融风险的测量。

其中，VaR方法属于一类切实有效的测量技术。

因此，对VaR在我国金融风险管理中的应用进行分析就变得非常重要。

一、VaR方法的概念VaR方法也成为风险价值模型，是最近些年出现并发展应用的一类量化金融风险测量方法。

它的含义是：在市场正常的波动情况下，某金融资产或者证券组合的最大可能损失。

其具备的优势为：首先，其能够将多种金融技术、金融资产组合和各部门的金融风险量化成数字，并进行对比分析。

管理人员就可以基于该数值评估当前的金融风险程度；其次，以该指标数值为基础，管理人员无法以自身对金融风险不了解为借口推卸责任。

监管机构同样能够借助该指标数值增加市场的透明度，保证市场的稳定[1]。

二、VaR模型的算法1.历史模拟算法该方法是一类简洁的与非理论算法，其对潜在金融因素的标准散布不进行假设。

是通过对曾经一段时间金融资产组合风险收益频率分布进行计算，以得到曾经一段时间的均收益和既定置信水平下最小收益，进而计算出VaR值。

2.蒙特卡洛模拟算法该计算方法主要根据历史数据或者既定散布假设情况下的参数特性，通过随机形式模拟出许多资产组合值，并在这些之中选出VaR值。

起能够更有效的对非线性和非正态进行处理。

基于VAR模型的股票市场波动风险评估股票市场对于投资者来说是一个充满机会和风险的领域。

没有人可以准确预测股票市场的走势，但是我们可以通过对市场变化的研究和分析，来评估市场的波动风险。

其中一种方法就是利用VAR模型来进行风险评估。

1. 什么是VAR模型？VAR模型是一种广泛应用于金融领域的统计模型，它可以分析多个变量之间的关系和相互作用，从而预测未来的市场走势和波动。

VAR模型的核心是矩阵代数，通过对多个变量的观测值进行线性组合，得出它们之间的相关性和因果关系。

2. VAR模型在股票市场中的应用在股票市场中，VAR模型通常用于评估风险和波动性。

以某个股票为例，我们可以通过收集多个相关变量的数据，如股价、成交量、市值、财务指标等，建立一个VAR模型，来预测未来的股价走势和波动。

VAR模型的一个重要输出结果是价值-at-风险（VaR）指标。

VaR是指在一定置信水平下，某个投资组合或资产在一定时间内可能面临的最大损失。

例如，我们可以预测某个股票在5个交易日内的VaR为10%，这意味着在95%的置信水平下，该股票在未来5个交易日内最多会下跌10%。

3. 如何建立VAR模型？建立VAR模型的关键在于选择合适的变量和时间段。

一般来说，需要选择与特定股票相关的多种指标，并收集相应的历史数据。

例如，对于某家公司的股票，我们可以选择该公司的财务数据、行业指标、市场数据等。

同时，需要考虑时间段的选择，一般来说，需要选取足够长的时间段来覆盖多个市场情况和周期性变化。

建立VAR模型后，我们可以通过模型的输出结果来评估股票市场的风险和波动性。

例如，我们可以预测一只股票在未来三个月内的VaR为8%，这意味着在95%的置信水平下，该股票在接下来的三个月内最多会下跌8%。

4. VAR模型的局限性尽管VAR模型在股票市场中广泛应用，但它也存在一定的局限性。

首先，VAR模型假设变量之间是线性的，并且假设变量之间的相关性是稳定的。

然而，在现实中，经济变量之间的关系往往是非线性的，并且可能因为外部因素的影响而发生变化，这会影响VAR模型的预测准确性。

VaR风险测量模型在我国股票市场中的应用
陈立新
【期刊名称】《大连交通大学学报》
【年(卷),期】2004(025)002
【摘要】VaR是风险估值模型(Value at Risk)的简称,是近年来国外兴起的一种金融风险管理工具.本文在国内外学者的研究基础上,运用我国证券市场的有关数据对VaR风险测量模型在我国股票市场风险测量中的具体应用作了实证分析,旨在寻找一套符合我国国情的具有可操作性的证券市场风险测量体系,从而促进我国证券市场的健康发展.
【总页数】4页(P72-75)
【作者】陈立新
【作者单位】大连铁道学院,管理工程系,辽宁,大连,116028
【正文语种】中文
【中图分类】F830.91
【相关文献】
1.VaR风险测量模型在我国股票市场中的应用研究 [J], 陈立新
2.VaR法在股票市场风险测量中的应用 [J], 顾琳
3.VaR方法在我国股票市场中的应用与分析 [J], 刘永祥
-VaR模型在股票市场流动性风险度量中的应用 [J], 胡晖;王琰
5.VaR模型在中国股票市场风险评估中的应用 [J], 杨霞
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基于极值理论的VaR及其在中国股票市场风险管理中的应用基于极值理论的VaR及其在中国股票市场风险管理中的应用一、引言随着金融市场的不断发展与变化，风险管理成为投资者和金融机构必须面对的重要问题。

其中，价值-at-风险（Value-at-Risk，VaR）作为衡量风险的一个重要指标，得到了广泛的关注和应用。

本文旨在介绍基于极值理论的VaR，并探讨其在中国股票市场风险管理中的应用。

二、基于极值理论的VaR概述VaR是对投资组合或资产的潜在最大损失进行估计的一种方法。

基于极值理论的VaR是通过极端事件的分析来评估可能的风险。

该方法认为，金融市场的价格变动往往是非正态分布的，存在着尾部风险。

因此，通过分析尾部风险，更准确地测量风险成为可能。

1. 极值理论概述极值理论是研究极端事件发生概率和极端值分布的理论。

在金融领域，极值理论被广泛应用于风险管理中。

极值理论有两个核心概念：极值分布和极值指数。

其中，极值分布是指极端事件的概率分布，常用的极值分布有Gumbel分布和Frechet分布等；极值指数是指构建VaR所需要的参数，用于描述极端事件的性质。

2. VaR的计算方法基于极值理论的VaR通过以下步骤计算：（1）选择极值指数；（2）拟合极值分布；（3）估计VaR。

三、极值理论的VaR在中国股票市场风险管理中的应用中国股票市场是一个高度波动且风险较高的市场，因此，正确评估风险并科学管理风险至关重要。

基于极值理论的VaR在中国股票市场的风险管理中具有重要的实际应用价值。

1. 极值理论的VaR模型适用性基于极值理论的VaR模型能够较好地适应中国股票市场的特点。

中国股票市场的价格变动具有明显的非正态分布特点，存在着尾部风险。

极值理论的VaR模型通过捕捉尾部风险，对股票市场的风险进行了更准确的测量，能够更好地反映实际风险。

2. 极值理论的VaR模型优势相比传统的VaR模型，基于极值理论的VaR模型具有以下优势：（1）对极端事件的更准确估计：基于极值理论的VaR模型适用于尾部风险的估计，能够更好地捕捉金融市场中的极端事件。

金融风险管理中的VaR模型构建与应用金融市场中存在各种风险，如股票价格波动、利率变动、外汇波动等。

为了降低金融交易的风险，金融机构和投资者需要使用适当的风险管理工具和模型。

其中，Value at Risk （VaR）模型是一种常用的风险管理指标和工具，用于衡量金融交易或投资组合的风险水平。

VaR模型的基本原理是通过统计方法来评估金融资产或投资组合在一定置信水平下的最大可能损失。

VaR模型的核心是对风险因素（如股票价格、利率等）的变化进行建模，并计算出在给定置信水平下的最大可能损失金额。

通过使用VaR 模型，投资者和金融机构可以更好地理解和控制其资产组合的风险。

构建VaR模型的第一步是选择合适的风险因素，并对其进行建模。

对于股票价格的风险因素，可以使用股票价格的历史变动数据进行建模，如股票收益率的均值和标准差。

对于利率的风险因素，可以使用利率的历史变动数据进行建模，如利率变化的均值和标准差。

对于其他金融资产的风险因素，也可以根据其特性选择合适的建模方法。

在建模完成后，下一步是计算VaR值。

常用的计算方法包括历史模拟法、参数法和蒙特卡洛模拟法。

历史模拟法是基于历史数据对风险因素进行逐期模拟，并计算出在给定置信水平下的损失分布。

参数法则是基于对风险因素的概率分布进行参数估计，并计算出在给定置信水平下的损失分布。

蒙特卡洛模拟法是通过随机生成大量的风险因素路径，并计算出在给定置信水平下的损失分布。

不同的计算方法适用于不同的情况，投资者和金融机构可以根据自己的需求选择合适的方法。

VaR模型的应用主要体现在风险控制和风险管理方面。

首先，VaR模型可以帮助投资者和金融机构量化其投资组合的风险水平，从而更好地进行投资决策。

通过对不同投资组合的VaR值进行比较，可以评估其风险-收益特征，并选择合适的投资策略。

其次，VaR模型可以用于监测和管理投资组合的风险暴露。

通过监测VaR值的变化，投资者和金融机构可以及时调整其投资组合，以降低风险水平。

我国股票市场流动性风险的VaR度量鲁静文刘杨（中央财经大学金融学院，北京，100081）摘要：流动性风险是证券市场主要风险之一，但是人们往往仅重视价格风险从而低估市场风险。

BDSS模型是在VaR风险管理体系的基础上，将市场风险和流动性风险进行合成管理。

本文选用了沪深300指数，以BDSS模型为基础，将相对极差与日换手率的比值作为流动性指标，再运用ARCH族类模型对金融数据常有的集群性进行了描述，使得波动率的估计更加的准确，动态化的LVaR也更好的计算出风险价值。

关键词：流动性风险VaR体系ARCH族类模型中图分类号：F830.91文献标识码：A文章编号：1672—7355（2012）09—0192—012007年3月12日，美国第二大抵押贷款公司新世纪金融公司因受次级抵押贷款影响而无力发放新贷款，公司濒临破产，次债危机的序幕由此拉开。

纵观此次危机，其根源是信用危机，传播途径却是流动性危机。

金融市场的总体风险分为两个部分：一是由资产价格波动带来的纯市场风险；另一部分是市场流动性风险，常被忽略。

关于风险度量模型，学术界主要用到VaR。

一、模型概述VaR（Valueatrisk，即“在险价值”）指在目标投资期内。

在一定的概率水平下，证券组合在未来特定一段时间内的最大可能损失。

它度量的风险通常称为价格风险。

对于流动性风险的研究，一是基于资产头寸变现期限。

二是基于买卖价差，主要有BDSS模型，该模型将买卖价差反映的流动性风险直接纳入到传统VaR计算公式中。

即(1){1*ex。

[(()]}0.5[(1)()]LaVaR。

VaRLVaR。

tEr。

tS.....................其中第一项是由资产收益率推导得到的传统VaR；第二项是流动性风险值，S代表相对买卖价差的平均值。

分别是r、S的方差，分别是r、S的分位数。

由于日相对买卖价差难以获得，且一般投资者对日内变化来不及反应，本文用下面指标代替日相对买卖价差：其中，。

流动性传导机制的研究——基于VAR模型的分析王晓枫;韩雪;王秉阳【摘要】This article divides liquidity into three different levels, which are monetary liquidity, liquidity of financial institutions and market liquidity. Through the VAR model analysis of the domestic data, we find that monetary liquidity has a positive impact on the liquidity of financial institutions and market liquidity, while the liquidity of financial institutions and market liquidity have a effect on monetary liquidity, too. So the central bank can affect the monetary liquidity through monetary policy operations, and then adjust the liquidity of financial institutions and market liquidity;we should also maintain the liquidity of the financial markets, to avoid the atrophy of financial institutions' liquidity and monetary liquidity, which may trigger a financial crisis.%将流动性分为宏观、中观和微观3个层次,采用货币流动性、金融机构流动性、银行流动性和市场流动性的相关数据,通过VAR模型分析不同层次流动性之间的传导机制,比较金融机构流动性和银行流动性在流动性传导过程中的不同作用,结果表明：金融机构流动性和银行流动性对市场流动性有着不同的影响;＂宏观流动性→中观流动性→微观流动性＂这种＂自上而下＂的传导机制在短期内是存在的,而长期则不存在;＂微观流动性→中观流动性→宏观流动性＂这种＂自下而上＂的传导机制是一直存在的,这两种传导机制同时存在会放大货币政策的效果。

风险价值（VaR ）模型一、VaR 的产生背景公司的基本任务之一是管理风险。

风险被定义为预期收益的不确定性。

自1971年固定汇率体系崩溃以来，汇率、利率等金融变量的波动性不断加剧，对绝大多数公司形成了巨大的金融风险。

由于金融衍生工具为规避乃至利用金融风险提供了一种有效机制，从而在最近30年来获得了爆炸性增长。

然而衍生工具的发展似乎超越了人们对其的认识和控制能力。

衍生工具的膨胀和资产证券化趋势并行促使全球金融市场产生了基础性的变化—市场风险成为金融机构面临的最重要的风险。

在资产结构日益复杂化的条件下，传统的风险管理方法缺陷明显，国际上众多金融机构因市场风险管理不善而导致巨额亏损，巴林银行更是因此而倒闭。

风险测量是金融市场风险管理是基础和关键，即将风险的特征定量化。

因此，准确的测度风险成为首要的问题。

在这种情况下，VaR 方法应运而生。

二、VaR 的定义VaR 的英文全称为Value at Risk ， 它是指资产价值中暴露于风险中的部分，可称为风险价值。

VaR 模型用金融理论和数理统计理论把一种资产组合的各种市场风险结合起来用一个单一的指标（VaR 值）来衡量。

VaR 作为一个统计概念，本身是个数字，它是指一家机构面临“正常”的市场波动时，其金融产品在未来价格波动下可能或潜在的最大损失。

一个权威的定义：在正常的市场条件下和给定的度内，某一金融资产或证券组合在未来特定一段持有期内的最大可能损失。

用统计学公式表示为：。

其中x 为风险因素（如利率、汇率等），为置信水平，为持有期，为损益函数，是资产的初始价值，是t 时刻的预测值。

例如：某银行某天的95%置信水平下的VaR 值为1500万美元，则该银行可以以95%的可能性保证其资产组合在未来24小时内，由于市场价格变动带来的损失不会超过1500万美元。

从VaR 的概念中可以发现，VaR 由三个基本要素决定：持有期（t ），置信水平（α），风险因素（x ）。

基于La―VaR模型的中国国债市场流动性风险研究国债市场，是国债发行和流通市场的统称，是买卖国债的场所。

中央银行通过在二级市场上买卖国债(直接买卖，国债回购、反回购交易)来进行公开市场操作，借此存吐基础货币，调节货币供应量和利率，实现财政政策和货币政策的有机结合。

摘要：本文基于La-VaR模型测度中国国债市场流动性风险，并选取2009―2015年上证国债指数为数据，采用GARCH-VaR模型和La-VaR模型度量国债市场所面临的流动性风险，分析La-VaR模型对我国国债市场流动性风险测度的有效性。

结果表明：相对于传统的VaR模型，La-VaR 模型能更好的测度国债市场的流动性风险，且La-VaR模型的预测结果与国债市场的表现大致吻合，可对国债市场进行较好的预测。

关键词：国债市场;La-VaR模型;流动性风险一、引言“流动性是市场的一切”，也就意味着流动性是证券市场的生命力所在。

而流动性风险作为目前资本市场的主要风险之一，其对于整个金融市场的影响可谓是举足轻重。

1997年的亚洲金融危机、1998年的俄罗斯金融风暴以及2007年美国次贷危机无一不说明了金融市场流动性的缺失会导致重大金融危机的发生。

现如今，随着我国不断深化对国债市场乃至整个债券市场的改革，债券市场在整个证券市场中扮演的角色愈发重要，且投资者对债券市场的流动性需求也愈发提高，而国债市场作为债券市场的重要一环，国债市场的流动性风险也不容忽视。

鉴于流动性风险管控在国债市场发展过程中的重要性，本文将对中国国债市场的流动性风险进行实证研究。

流动性对于整个市场而言至关重要。

Schwartz(1988)就曾指出市场流动性、波动性和定价效率是反映金融市场质量最核心的三个要素[1-2]。

Demesetz(1968)指出较高的交易需求导致了提供流动性服务中间商可以谋取利润，而买卖价差则是交易者为了获取交易及时性所付出的成本，自此，用买卖报价价差作为流动性的衡量指标被广泛应用于流动性研究的各个领域[3]。

流动性风险管理模型的构建与应用随着金融市场的不断发展，流动性风险的重要性越来越明显。

流动性风险是指某个金融资产或金融市场的流动性不足导致价格波动、交易量减少和成交难度加大的风险。

在极端情况下，流动性风险甚至可能引发金融市场的崩溃和系统性风险。

因此，建立一套完善的流动性风险管理模型尤为重要。

一、流动性风险管理模型的构建1. 流动性风险的识别要建立一套有效的流动性风险管理模型，首先需要识别自身存在的流动性风险。

识别流动性风险的方法包括：（1）分析历史数据：通过分析历史数据，查看过去市场的行情，交易量和成交价等数据，来估算未来市场中可能出现的流动性风险。

（2）模拟交易环境：利用模拟交易环境，例如实验室和演练活动等，来测试在不同市场环境下各种交易策略的有效性和可靠性。

（3）市场敏感度测试：测试资产价格对不同市场环境的反应，查看交易量和成交价是否受到市场波动的影响。

2. 流动性风险的测量测量流动性风险是建立流动性风险管理体系的基础。

流动性风险的测量可以通过以下步骤实现：（1）选择合适的指标：流动性风险的测量需要选择合适的指标，如成交量、成交价差、收益率的波动率等。

（2）构建模型：根据选定的指标，建立相应的流动性风险模型。

（3）测量结果的验证：使用历史数据和实时数据对模型进行验证，并确定测量结果的准确性和可靠性。

3. 流动性风险管理模型的设计建立流动性风险管理模型需要考虑以下因素：（1）流动性目标：建立流动性风险管理模型的首要目标是确保资产和负债的流动性均衡。

（2）预测工具：使用预测工具估算未来市场状况，确保准确地预测流动性风险并采取相关措施。

（3）流动性预警：设立流动性预警指标，通过对指标的监控及时发现流动性风险，并采取措施化解风险。

二、流动性风险管理模型应用流动性风险管理的有效性需要不断的实践来检验。

流动性风险管理模型的应用可以从以下方面入手：1. 流动性风险的监控监控流动性风险是流动性风险管理模型的重要组成部分。

４３商业研究风险价值（Ｖａｌｕｅ－ａｔ－Ｒｉｓｋ）模型，已经成为金融机构和监管当局所广泛采用的风险度量和管理工具。

标准的风险价值概念主要衡量的是在发生价格不利波动的情况下，一项资产可能遭受的潜在损失。

虽然在理论和实践方面已有大量学者进行了深入研究，但是，对于如何在ＶＡＲ模型中反映流动性风险的度量却一直缺乏讨论。

一、ＶＡＲ模型中流动性风险度量的研究成果总结流动性风险是可交易证券除了价格风险以外面临的另一项重要的风险，流动性也同样会影响市场价格的不确定性，和投资于价格风险大的股票能获得较高的风险溢价一样，流动性差的股票也会有较高的流动性风险溢价以吸引投资者。

流动性是证券除了波动性以外另外一个重要的特性，尤其是对于可交易的证券而言。

流动性即买卖大量某种证券而不致其价格剧烈波动的一种价格平衡能力。

如果把证券变现时所需要的所有成本，包括交易成本和价格因为交易活动而产生的额外的波动，都统称为变现成本的话，那么流动性风险则是股票在变现过程中因为变现成本而产生的风险。

传统的ＶＡＲ模型有一个隐含的假设，即无论投资者要交易的头寸有多大，都可以在一个固定的时间（即持有期，通常为一天）内以一个固定的市场价格完成交易。

显然，这个假设忽略了流动性风险。

因此，为了建立一个既能反映价格风险又能反映流动性风险的模型，一些西方学者针对这几方面对变现成本的考虑，在原有的ＶａＲ模型上作出了各种各样的扩展。

１．把交易的市场影响引入ＶＡＲ模型。

关于这一类的扩展有两个代表性的模型：Ｈｉｓａｔａ和Ｙａｍａｉ　（２０００）提出的Ｌ－ＶａＲ模型以及Ｓｈａｍｒｏｕｋｈ　（２００１）提出的另外一种流动性风险调整ＶａＲ模型（ＬＡ－ＶａＲ）。

在Ｈｉｓａｔａ和Ｙａｍａｉ　（２０００）提出的Ｌ－ＶＡＲ模型中，他们通过考虑市场的流动性水平和投资者交易的头寸大小对变现价值的影响把市场影响机制引入ＶＡＲ模型中。

建模的步骤如下：首先，建立反映市场影响机制的市场模型；其次，定义流动成本，并以流动成本最小为目标函数，求解最优执行策略，即最佳的交易策略；最后，计算经流动性风险调整后的风险价值。