我国股票市场流动性风险的VaR度量

基于VaR的金融风险度量与管理一、本文概述随着全球金融市场的不断发展和创新，金融风险管理逐渐成为金融机构和投资者关注的核心问题。

本文旨在探讨基于VaR（Value at Risk，风险价值）的金融风险度量与管理方法，分析其在现代金融风险管理中的应用及其优势。

我们将首先介绍VaR的基本概念、计算方法和主要特点，然后探讨VaR在金融风险管理中的应用，包括风险测量、风险限额设定、绩效评估等方面。

我们还将讨论VaR方法的局限性，并探讨如何结合其他风险管理工具和方法，提高风险管理的有效性和准确性。

我们将总结VaR在金融风险度量与管理中的重要地位，展望其未来的发展趋势和前景。

通过本文的研究，读者可以更深入地了解VaR在金融风险管理中的应用，为金融机构和投资者提供更加科学、有效的风险管理工具和方法。

二、VaR的基本原理与计算方法VaR，即Value at Risk，中文称为“风险价值”，是一种用于度量和量化金融风险的统计工具。

VaR的基本原理在于，它提供了一个在给定置信水平和持有期内，某一金融资产或投资组合可能遭受的最大损失估计。

这一度量方法的核心在于将风险量化，从而帮助金融机构、投资者和监管机构更准确地理解和管理风险。

计算VaR的方法主要有三种：历史模拟法、方差-协方差法和蒙特卡洛模拟法。

历史模拟法是一种非参数方法，它基于过去一段时间内资产价格的历史数据来估计未来的风险。

这种方法假设历史数据能够代表未来的可能情况，通过计算历史收益率的分布，进而得到VaR值。

这种方法简单易行，但对历史数据的依赖性强，且无法反映市场条件的变化。

方差-协方差法是一种参数方法，它基于资产收益率的统计分布来计算VaR。

这种方法首先估计资产收益率的均值、方差和协方差，然后根据这些参数计算VaR。

这种方法能够反映市场条件的变化，但需要假设资产收益率服从特定的分布，且对极端事件的预测能力有限。

蒙特卡洛模拟法是一种基于随机过程的计算方法，它通过模拟资产价格的随机变动来估计VaR。

Makret liquidity risk under extremal dependence: Analysis with VaRs methods
第一小组 组员：吴悔 郭寿杰 崔春婧文 曾海歌 王宁宁 邹林哲 邓淇元
VaR法评估流动性风险
一、概要 二、介绍 三、极值理论 四、流动性风险建模—VaR
参数，说明分布函数的 发散性。
高于阈值顶点模型（POT）
TH : 对于绝大多数分布函数 F，存在函数（u）使得
u x0 0 y x u 0
lim sup | Fu ( y ) G , ( y ) | 0. F ( y u ) F (u ) ,y0 1 F (u )

定义： 测量总风险的风险指标
市场价格反向变动造成的损失

发展： 被风险经理广泛使用 被金融机构使用 用以判断投资人的最大损失(Lawrence & Robinson) 传统投资组合清算中的潜在损失（Haberie & Persson)
本文的VaR的方法

参数法—正态性假设下的Analytical VaR
流动性不足的产生原因
1）对预期价格协调不好 预期价格下降→销量单向变动→实际价格下降 2）与价格密切相关的投资者行为问题 投资者不知情，盲目跟风，抛售订单 3）共同导致买卖差价的上升，进而流动性枯竭 4）正常时期流动性高，经济危机时期流动性低 5）流动性风险需要专门的工具来管理
VaR的定义及其发展
1.前言
1.流动性的重要性 2.流动性不足的产生原因 3.VaR的定义及其发展 4.本文的VaR的方法 5.研究方法
流动性的重要性

新兴国家股票市场不稳定，整体流动性呈下降趋势 流动性不足→低周转率，低交易量，高买卖差价 买卖差价（反映流动性的最重要指标） 高买卖差价→高交易成本，长等待时间，不利价格下出售

市场风险度量方法
市场风险度量方法是用来衡量市场风险的工具或方法。

以下是一些常见的市场风险度量方法：
1. 波动率（Volatility）：衡量资产价格变动的波动程度。

常用的衡量方法包括历史波动率、隐含波动率等。

2. Value at Risk (VaR)：标准度量市场风险的方法之一。

VaR表示在给定时间里，在给定置信水平下，投资组合可能的最大损失金额。

常用的VaR计算方法有历史模拟法、参数法和蒙特卡洛模拟法。

3. 杠杆（Leverage）：投资组合的杠杆水平显示了投资者使用借入资金进行投资的程度。

较高的杠杆意味着更高的市场风险。

4. 市场相关性：衡量不同资产之间的相关性。

相关性较高意味着资产之间的价格变动更为一致，增加了投资组合面临的风险。

5. 市场贝塔（Market Beta）：衡量一个资产或投资组合相对于市场整体的风险。

市场贝塔大于1意味着资产或投资组合的价格变动较市场整体更为剧烈，风险更高。

6. 度量投资组合风险的模型：如CAPM（资本资产定价模型）、APT（套利定价
理论）等。

这些方法多数在金融机构和投资银行中使用，以帮助投资者评估和管理市场风险。

需要注意的是，市场风险度量方法的选择应该根据具体情况和投资目标来确定。

收集市场因子数据
收集相关市场因子的历史价格数据， 包括交易量、买卖价差等信息。
计算流动性指标
利用收集到的数据计算市场因子的流 动性指标，如买卖价差、交易量等。
加权计算VaR
根据市场因子的流动性指标，对历史 模拟法计算出的VaR进行加权调整， 得到L-VaR。
评估和调整
根据实际损失情况对L-VaR进行事后 检验和调整，以确保模型的有效性。
基金公司应加强对基金经理的培训，提高其风险管理意识和能力，确保 在投资决策中充分考虑流动性风险。
监管部门应进一步完善关于开放式基金流动性管理的规定和指引，推动 基金行业的健康发展。
06
参考文献
参考文献
标题
开放式基金流动性调整var算法及应用研究
作者
张三、李四、王五
出版时间
2022年2月
感谢您的观看
在数据选择和模型参数设定方面，可能存在一定的主观性和不确定性，需要进一步 研究如何提高算法的客观性和准确性。
对于不同类型基金的流动性调整VAR算法的适用性尚需进一步探讨，以更好地满足 不同投资品种的风险管理需求。
对开放式基金流动性调整的启示和建议
投资者应重视基金的流动性风险管理，合理运用开放式基金流动性调整 VAR算法评估基金的流动性风险，以做出更合理的投资决策。
。
流动性调整var算法的原理
考虑到流动性风险对资产价格的影响 ，在计算VaR时需要对市场因子进行 流动性调整。
VS
流动性调整VaR(Liquidity-adjusted VaR, L-VaR)通过对市场因子的流动 性水平进行加权处理，以反映流动性 风险对资产价格的影响。
流动性调整var算法的步骤
03
流动性调整var算法应用

第 ３期（ 总第 ２９期） ０
２ １ 年 ３月 ０１
工 业 技 术 经 济
ｏ Ｉ ｄ ｓ ｉｌ ｅ ｈ ｏｏ ｃ ｌＥ ｏ ｏ ｃ ｆ ｎ ｕ ｔ ａ ｃ ｎ ｌｔ ａ ｃ ｎ ｍｉｓ ｒ Ｔ ｉ ｆ
№ ． Ｃｎｍｌ ｏ２ ９ ３（． ｅ ，Ｎ ．０ ） ｅ
Ｍａ ． ０ １ ｒ２ ｌ
决Ａ Ｃ Ｒ Ｈ类 模 型高 估 波 动 率 聚 集 的 持 续 性 问题 ，
他 们 提 出 了 含 区 制 转 移 的 Ａ Ｃ 模 型 ＲＨ （ ＷＡ Ｃ ，将 波 动 分 解 为 不 同 的波 动 区制 ，取 ｓ Ｒ Ｈ） 得 了 良好 的效果 【 引。应 用 Ｓ Ｒ Ｈ模 型描 述 股票 ＷＡ Ｃ 市 场的波 动性 ，可 以刻 画 收益 率 序列 剧 烈 的波动
化 ，引起 波 动 突 然 跳 跃 。Ｃ ｃｅｅｉ ． ｅｃｈｔ ，Ｉ ｍ和 Ｍａ ｔ ａ ｒ ｋ （９０ １９ ）指 出 ，股 票在 不 同增 长状 态 变换 下 ，用结
票市场数 据 ，人 们 通 常认 为 市场 价 格 向下 的变 动
比向上 的变动 会 导致 更 高 的波 动性 。为 了描述 股 票 收益 的这 种 非 对 称 性 ，Ｎ ｌ ｎ引 入 了 Ｅ Ａ Ｃ ｅｏ ｓ Ｇ ＲＨ
交 易 制 度 对 我 国股 市 波 动 区制 与 Ｖ Ｒ度 量 的影 响 ａ
张显 峰 王 晨 孙 叶萌 （ 吉林 大 学，长春
［ 摘
１０ １ ） ３０ ２
（ 吉林 银行 ，长春
１０３ ） ３０ ３
要］ 本文通过对我 国股票市场的实证研 究，发现 由于我 国股 市早期 波幅较 大且无 涨跌 停板 限
模 型 ；Ｚｋｉ ａｏ ｎ引入 了 Ｔ Ａ Ｃ ａ Ｇ Ｒ Ｈ模 型 。大 量 的对股

［ 作者简介］ 周晓志， ， 东农工商职业技术 学院副教授 ， 女 广 研究方向 ： 融经济。 金
一
、
股 票 市 场 的流 动 性 与 流 动 性 风 险
（ ） 票 市场流 动性 与流动 性风 险 一 股
流 动性 是指 资产在 不发 生损 失 的情 况 下迅速 变现 的能 力 。流 动性 风险 源于 流动性 的不 足 ，指资产 不 能
［ 键 词 ］ 票 市场 ； 动 性 风 险 ；Ｖ Ｒ； 卖价 差 关 股 流 Ｌａ 买
【 中图分类号】Ｆ ３ ． ８ ２５
［ 稿 日期 】 ０２０ —１ 收 ２ １．２２
［ 文献标识码］ Ａ
［ 文章编号］ ６４３ ８ （ ０ ２０ —０ ００ １７ —２ ８ ２ １ ）２０ ６ －４
股 票 市 场 流 动性 与流 动 性 风 险 差 别 的基 础 上 ， 用 买 卖价 差模 型 对 流动 性 风 险 进 行 实证 分析 ， 市 场 结 构 、 易机 制 利 从 交
及监管三个方面来分析股票市场流动性风险形成的原 因， 建议从投资者、 证券公司以及监管者三个 角度来降低流动性
风险 。
原则等待成交 。因此 ， 交易者的交易行为的影响表现在交易者即时性要求 、 交易规模大小、 收益预期及风险 承 担能 力等 。“
（ ） 票 市场 流动性 的度 量方 法 三 股
股 票市 场流 动性 最基 本 、 常见 的指标 形式 是买 卖价差 指标 。买 卖价差 的衡量 方法 有两 种 ： 最 绝对 买卖 价 差 和 相对 买卖价 差 。它们 的公式 分别 为 ：
（ ） 易机 制 不健全 二 交
我 国沪 、 深两 市 自成立 以来 就采 用 了竞价 交 易制度 ， 即委托 单驱 动交 易制度 。我 国股票 市场 是采 用集合 竞价 与 连续竞 价 相结 合 的方式 。在竞 价市 场上 如果 出现严重 的委托量 不 足 、 价格 不相 匹配 的情况 ， 可能在 就

，ａ， ＶＲ （ ）可通过分位
置信水平为 Ｂｓ 委员会要求 的 ９ ％时 ， ａｌ ｅ ９ 显著水 平为 ５ ％
的单 边临界值为 ６ 当损失 超 出 Ｖ Ｒ值 的次数 大于 ６ ， ， ａ 时
则拒 绝模 型 。 考虑 到 本 文 应 用 的 需 要 ， 列 出 了 考 察 样 只
假定 ｛
风 险 管 理 的难 度 。金 融 行 业 需 要 一 种 强 有 力 的 工 具 来 度 量 和 控 制 市场 风 险 ， 险 估 值 模 型 （ ａ Ｖ ｌｅａ Ｒｓ） 风 Ｖ Ｒ， ａ ｔ ｉ 作 ｕ ｋ 为 一 种 金 融 风 险 管 理工 具 被 广 泛 接 受 。
过 了 Ｖ ｉ估 计值 的情 况记 为 失败 ， ａ ｌ 把实 际损失 低 于 Ｖ ｉ ａ ｌ
引 言
［ 文献标 识码］Ａ
［ 文章编号 ］Ｉ Ｉ—２８ （００ ０ —０ １ —０ ｌ ２ ８０２ １ ）４ １８ ３ Ｘ
同 时考 虑 到 数 据 的 平 稳 性 和 计 算 的 方 便 ， 们 选 取 最 近 我 的 ２Ｏ 个 收益 率 数 据 ， 取 的 样 本 是 从 ２０ ５０ 选 ０ ０年 １ ４Ｅ 月 ｔ 至 ２０ 年 ８ ３ ０９ 月 １日的 日收 益率 数 据 。
＝
， 服从随机过程 ：
＋ｅ
本为 １０ ００的 ９ ％的置 信水平上 各概 率值 失败次 数的 非 ５
拒 绝 域 。 如表 １ ： 表 １ 基 于 Ｋ ｐ ｃ Ｖ Ｒ准 确 性 检 验 的非 拒 绝 域 ｕｉ 的 ａ ｅ
左 尾 概 率 １ ％ Ｏ ５ ％
令 五 ； ｅ／， ａ 并且 五 为 ｉｉｄ ， （ ．． ． Ｅ 五）＝０ Ｅ（ ； ， Ｚ）
Ｖ Ｒ指在正 常的市场 条件下 ， ａ 给定 置信 区问的 ～个 持有期 内最大 的预期损失 。Ｖ Ｒ的计算方 法是对 于一项 ａ 金融 资产回报的时间序列 ，｛

（ ０ 】 基 于 尖 峰 厚 尾 收 益 学 生 分 布 的 Ａ ＡＲ ２１ 对 １ Ｐ ＣＨ模 型 进
７ ７个 交易 日数据 作 为 Ｖ Ｒ估计 的检 验样 本 （ 要说 明 １ ａ 需 的是 ，检 验样 本之 所 以没有 选取 ２ ０ ０ ５年之 后 的数据 ， 是
由于在 多种 因素 的影 响下 ， 国股票 市场在 ２０ 我 ０ ５年 后 波 动 极 为 剧 烈 ， 于 特 殊 年 份 的 数 据 ， 宜 作 为 Ｖ Ｒ 模 型 本 属 不 ａ
Ｊ ｍｓ ｉｉ （ ９ ７ 则认 为证券报 酬 的非正态分 布 、 府经 动 性的需要 。在 ３９ １个数 据 中，将 ２ ０ － ２ ０ ａ ｈｄａ １ ９ ） ｎ 政 ６ ０ ２ ０ ５年 的共 济 政 策 的改 变 、 场发 生 的 突发 事件 、 市 资产 流 动性 、 与潜 在 的信 用风险 等 ， 均会造 成风 险值低 估 。Ｐ ｎ ｙｏｉ ｅ ａ ａ ａｉ ｓ ｔ ｌ ｔ
不确 定性 。这是 由证券的本质及证券 市场运作 的复杂性所 市场存 在显著的非对称效应 ，而债券 市场是否存 在非对称 决定的。 因此 ， 对证券市 场风险 的合理 度量显得尤 为重要。 Ｖ Ｒ Ｖ ｌｅ ａ— ｉ 作为风 险度量 方法 ， ａ （ ａｕ — ｔ Ｒｓ ｋ） 目前 已成 为金融 机 构 、非金融企业 和金融监管部 门测量和监控市 场风险 的
一
定程度上也说 明了我 国主要证 券市场收益不符合正 态性假定且存在 波动 率聚 集现 象。
【 关键词 】证券 市场 ； Ｖ Ｒ； 估计精度 ａ
一
、
引富
进行了实证分析 ， 同时对该十 只股 票的投资组合市场风险也
证券市场 是高风险市场 ， 是商 品经 济 、 信用经济 高度发 做 了进～ 步的 测算 。陈林 奋 、 德全 （ ０ ９） 王 ２ ０ 运用 Ｇ ＣＨ ＡＲ

Finance金融视线1582012年10月 证券市场流动性风险的研究综述及新进展上海工程技术大学管理学院 袁军 西部证券上海第一分公司 杨成摘 要：本文分别从流动性的定义与测度以及流动性风险的度量手段两个层面对金融市场流动性风险的代表性研究成果进行述评，并依次从信息披露程度、投资者理性和投资者交易结构三个方面论述我国证券市场流动性研究的最新进展。

关键词：流动性 流动性风险 市场宽度 市场深度 VaR方法中图分类号：F272 文献标识码：A 文章编号：1005-5800(2012)10(a)-158-02市场流动性风险是指由于市场缺乏流动性或流动性不足，给市场参与者带来的额外交易成本或潜在损失，是证券市场投资者(尤其是机构投资者)面临的主要风险之一。

关于流动性风险的本质和测度，虽然国内外学者取得了丰硕的研究成果，但目前还没有形成统一体系，仍处于探讨阶段。

因此对于金融市场流动性风险的经典文献进行述评，并对领域内的最新进展进行介绍，对于后来研究者可以提供指导和借鉴。

1 市场流动性风险的度量由于学者的认知偏差、市场微观结构的差异以及数据的可获取性等问题的存在，学术界至今已开发了多种流动性风险测度指标。

现将国内外学者的主要研究成果归类整理并述评。

1.1 国外研究进展国外研究学者主要从三个方面对流行性风险进行研究。

(1)方差方法。

最早研究流动性风险测度的是G a r b a d e &Silber(1979)，他们提出了以投资者交易时证券的真实价值与交易完成时的交易价格之差的方差测度流动性风险的方法。

(2)敏感度方法。

Huberman&Halka(2001)通过计算单个股票或投资组合的流动性指标与市场流动性水平的扰动项的相关系数来度量市场的流动性水平，其中流动性扰动项是流动性指标作为时间序列进行向量自回归的残差项的估计值。

Buhl 等(2002)利用股票的相对买卖价差构造出流动性水平指标，并运用非参数极值方法分析金融危机时瑞士股市的股票收益率与流动性水平之间的极值相关性，他们的研究结果表明在99%的单侧置信水平下两者存在显著的极值相关性。

基于股票价格比较论证CVaR和VaR测量金融风险的准确性作者：徐佳来源：《智富时代》2019年第09期【摘要】2019年两会明确指出现阶段任务重点是“防控金融风险”。

由此看来，国家已经将严监管和防风险列为了金融工作中极为重要的一部分。

尽管目前对于测量识别金融风险的文献很多，但鲜有通过比较论证，实证分析寻求更优方法的文献。

本文从VaR模型出发，利用历史数据模拟法，通过分析股票市场的收盘价和日收益率分别计算VaR和CVaR的数值并且比较CVaR和VaR两者的优劣，最后得出结论。

【关键词】金融风险;VaR模型;CVaR模型;股票价格一、文献综述众所周知，当前我国经济正处于重大结构转型工程当中，我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段。

然而纵观我国金融体系，可以发现金融风险也随着国际贸易全球化，资本加速流动，信息技术革命等等原因更加复杂化，风险识别作为金融风险管理的第一步骤至关重要，是后续进行有效金融风险管理的基础，但是目前金融风险识别方法不一，众说纷纭，测量结果也千差万别，因此有效精确识别金融风险成为金融风险管理永恒的主题。

Giovanni Barone‐Adesi等人（2019）利用期权市场数据，得出前瞻性、非参数性难以用历史回报率描述的风险估计。

对WTI原油股票期权隐含的1%、2.5%和5%风险价值进行了预估和回测，从而验证CVaR计算出的结果在一定程度上由于VaR的实证分析运用。

卢金荣（2019）通过选取沪深300指数的收盘价数据，对VaR模型和CVaR模型進行对比分析且研究结果表明：当VaR值测度风险失效时，CVaR值可以更好地测度风险损失，弥补VaR值的缺陷。

张元芳（2019）基于VaR计算方法研究中国证券市场高频交易的风险管理，指出了VaR的计算方法以及缺陷和解决措施。

郝韶龙（2018）首先就VaR的基本概念及应用原理进行分析，然后从一般特点和实际应用分析VaR在金融投资中的应用，最后从基本模型、假设条件、计算方法等方面，阐述VaR在金融投资中的风险控制模型。

2009年1月号市场周刊·理论研究一、VaR产生的背景金融工具的价格变动,会给金融机构和其他金融市场参与者带来收益或损失。

收益是有利的,而损失则可能造成灾难性的后果,后者正是金融市场风险的表现。

四类基础性的市场价格因子包括利率、股票价格、汇率和商品价格等,通过一定的映射传导过程,影响金融工具及资产组合的市场价值,可见金融市场风险的源头,是这四大价格变量的波动,它们的变化频率和幅度等状况,直接决定金融市场风险的高低。

正常市场条件下,基础价格因子稳定,市场风险较低,不幸的是,1973年“布雷顿森林体系”崩溃以来,全球范围内,汇率、利率、股票价格和商品价格等的高度波动性呈现不断加剧的趋势。

这些变动主要包括：经济金融全球化、技术创新、放松金融管制和金融创新等,它们大大增加了金融市场和工具的关联度、复杂性、不确定性和波动性,使得金融市场风险上升,结构成分复杂,难以测量分析。

金融市场风险不断累积,日益复杂化,如何管理它,尤其是对其进行较为准确的测量,成为金融实务界、学术界和监管当局的重大问题和任务。

以VaR为主的现代金融市场风险测量、管理方法,正是在这样的背景下,逐步建立和发展起来的,它可以将不同市场因子、不同资产组合的风险加以集成加总,充分考虑各种风险来源的相互作用,较好地反映金融市场风险复杂结构间的动态影响,得到较为准确的风险暴露估计。

二、VaR理论及其在国内外的研究情况（一）VaR的原理VaR即风险价值(Value at Risk),是指市场正常波动下,在一定的概率水平下,某一金融资产或证券组合在未来特定的一段时间内的最大可能损失。

由于VaR值可以用来简明地表示市场风险的大小,因此没有任何专业背景的投资者和管理者都可以通过VaR值对金融风险进行评判,并且VaR方法可以事前计算风险,它不像以往风险管理的方法都是在事后衡量风险大小。

另外,VaR方法还可以衡量全部投资组合的整体风险,这也是传统金融风险管理所不能做到的。

期权风险的VaR度量研究近年来，金融市场的波动性逐渐增加，期权交易作为一种重要的金融衍生品也面临着更大的风险。

为了有效管理期权风险，VaR（Value at Risk）被广泛应用于度量和控制金融风险。

本文将探讨期权风险的VaR度量研究。

VaR是一种通过概率统计方法来度量金融资产或投资组合的最大可能损失的风险度量指标。

它通过确定在一定置信水平下的最大可能损失金额，帮助投资者评估其金融资产或投资组合的风险水平。

对于期权交易而言，VaR的度量可以帮助投资者了解其持有的期权合约在不同市场情况下的风险水平。

期权交易的风险主要包括市场风险和波动率风险。

市场风险是指由于市场变动引起的风险，而波动率风险是指由于资产价格波动率的变化引起的风险。

对于期权交易的VaR度量，需要考虑到这两类风险的影响。

对于市场风险的VaR度量，可以使用历史模拟法、蒙特卡洛模拟法等方法。

历史模拟法通过使用历史数据来模拟未来的风险水平，可以较好地反映市场的实际情况。

蒙特卡洛模拟法则是使用大量的随机模拟路径来估计期权的价值和风险，可以考虑到各种不确定性因素的影响。

对于波动率风险的VaR度量，可以使用GARCH模型等方法。

GARCH模型是一种能够描述金融资产价格波动率变化的时间序列模型，可以用于预测期权的风险水平。

通过将GARCH模型与VaR方法结合，可以更准确地度量期权的波动率风险。

此外，还可以使用Delta-Gamma方法来度量期权交易的VaR。

Delta-Gamma方法是一种基于期权的Delta和Gamma值来度量期权风险的方法。

Delta值衡量期权价格对标的资产价格变动的敏感性，Gamma值衡量Delta值对标的资产价格变动的敏感性。

通过计算Delta和Gamma值，并结合市场风险和波动率风险的VaR度量，可以更全面地评估期权交易的风险水平。

综上所述，期权风险的VaR度量是一项重要的研究领域。

通过合理选择度量方法和考虑市场风险、波动率风险等因素，可以更准确地评估期权交易的风险水平。

中国股票市场流动性风险溢价研究中国股票市场流动性风险溢价研究摘要：随着中国股票市场的迅速发展和国内外投资者的关注度逐渐加大，流动性风险的重要性也逐渐凸显。

本研究旨在分析中国股票市场中存在的流动性风险，并研究其对股票收益率的影响，最终得出流动性风险溢价的结论。

通过对股票流动性的度量、相关理论和现有研究的综述，并利用中国股票市场的实证数据，本研究发现了中国股票市场中流动性风险溢价的存在，并进一步分析了其形成和变化的影响因素。

第一章：引言1.1 研究背景1.2 研究目的和意义1.3 研究内容和方法1.4 研究结构第二章：流动性风险的度量2.1 流动性的概念和特征2.2 市场流动性指标的选择与计算2.3 流动性风险的度量方法第三章：流动性风险溢价的理论3.1 风险溢价的概念与理论基础3.2 流动性风险溢价的形成机制3.3 流动性风险溢价的影响因素第四章：中国股票市场流动性风险的实证研究4.1 数据来源和样本选择4.2 流动性风险的度量结果分析4.3 流动性风险溢价的实证分析第五章：流动性风险溢价的影响因素研究5.1 上市公司基本面因素对流动性风险溢价的影响5.2 宏观经济因素对流动性风险溢价的影响5.3 法规与政策因素对流动性风险溢价的影响第六章：结论与启示6.1 研究结果总结6.2 研究的局限性和未来发展方向第一章引言随着中国股票市场的快速发展，其对投资者的吸引力不断增强。

然而，随之而来的是市场流动性问题的突出。

流动性不足会影响股票价格的形成和波动，给投资者带来一定的风险。

理解和研究流动性风险溢价对于投资者做出科学决策具有重要意义。

第二章流动性风险的度量流动性是股票市场的一个重要特征，其度量方法可以从市场层面和个股层面进行。

在市场层面，通过分析交易量、交易频率和买卖价差等指标来度量市场流动性。

在个股层面，可以通过股票的市值、流通量、股权集中度等来度量个股流动性。

通过综合运用这些指标，可以全面评估股票市场的流动性风险。

VaR方法在预测股票指数流动性上的应用北京工业大学经济与管理学院　刘晓燕　翟东升1、引言随着全球经济一体化进程的加快和通讯手段、支付方式以及金融衍生工具的发展,金融市场的风险表现得尤为突出。

金融风险的防范和控制成为当今的重要课题。

流动性是指在一定时间内完成交易所需的成本,或寻找一个理想的价格所需用的时间。

流动性已经被认为是市场行为的一个重要决定因素。

流动性好的市场通常被认为是能够提供交易但是对价格影响较小。

在流动性较好的市场上,买卖证券的成本较低。

流动性风险是金融风险的一种。

指由于市场交易不足而无法按照当前的市场价值进行交易所造成的损失。

是一种综合性风险,是其他风险在金融机构整体经营方面的综合体现。

例如:信用风险和市场风险的发生不仅直接影响金融机构的资产与收益而导致流动性风险,还可能引发“金融恐慌”而导致整个金融系统的非流动性。

现在我国还基本上采用多种单一指标如交易深度、价差、换手率等对市场流动性进行衡量。

而没有从风险管理的角度出发,去衡量由于股票的流动性对持股人可能造成的损失大小。

本文用VaR方法建立了流动性的风险管理模型,并对我国沪深两股市的大盘指数的流动性进行了实证分析。

2、流动性风险的分析方法2.1　VaR方法介绍。

VaR(Value at Risk)是一种利用统计技术来度量有价证券金融风险的一种方法。

其数学定义为:P(ΔPΔt V aR)=δ其中ΔPΔt,表示在Δt时间内,某个有价证券的市场值的变化,δ为给定的概率。

即:对某个证券市场条件下,在给定持有期内和置信水平下,VaR给出了该证券最大可能的预期损失。

VaR常用的计算方法有:参数VaR模型(Risk Metrics方法);非参数VaR模型(历史模拟方法,随机模拟方法)。

本文将主要利用Risk Metrics方法进行实证分析。

Risk Metrics方法的基本思路是首先从估值模型得到投资组合的收益关于风险要素的敏感系数、再用历史数据确定风险要素的波动系数和相关系数,得到主要的参数—均值,方差和协方差矩阵,再用敏感系数乘以方差矩阵,得到投资组合收益的分布;其次在主要市场参变量服从正态分布的前提下,可求出一定置信区间下反映了分布偏离均值程度的临界值,最后建立与风险投资的联系,推导VaR值。

信用风险度量模型信用风险度量模型（Credit Risk Measurement Model）信用风险度量模型的概述信用风险(credit risk)是指由于借款人或市场交易对方违约而导致损失的可能性，以及由于借款人的信用评级的变动和履约能力的变化导致其债务的市场价值变动而引起的损失的可能性。

从该定义可以看出。

信用风险由两部分组成，一是违约风险，指交易一方不愿或无力支付约定款项致使交易另一方遭受损失的可能性；二是信用价差风险，指由于信用品质的变化引起信用价差的变化而导致的损失。

新巴塞尔协议对银行的资本要求允许各国银行可以采用内部模型来度量信用风险。

由于20世纪90 年代里，公司倒闭的结构性增加、脱媒效应的显现、竞争的白热化、担保能力的下降、金融衍生品的急剧膨胀、信息技术的飞速发展等因素促使人们加强对信用风险的研究，从而涌现出了现代信用风险度量模型。

信用风险度量模型的类别目前国际上运用较多的现代信用风险度量模型主要有：KMV公司的KMV模型、JP摩根的信用度量术模型(ceditmetrics mode1)、麦肯锡公司的宏观模拟模型(credit portfolio view)、瑞士信贷银行的信用风险附加法模型(cridetrisk+)、死亡率模型(mortality rate)等。

在巴塞尔新资本协议即将实施的背景下，结合国有商业银行的具体情况，对这些模型进行适用性分析，对加强国有商业银行的风险管理具有重大意义。

(一)KMV模型KMV模型是由KMV公司利用默顿的期权定价理论开发的一种违约预测模型，模型的核心分析工具是预期违约频率EDF(expected delinquency frequency)，它的原理是银行贷款相当于向债务人卖出一个看跌期权，当企业资产的市场价值超过企业的负债时，企业有动力偿还贷款，当企业资产的市场价值低于债务时，企业会行使期权，选择违约。

KMV模型根据借款公司的股票价格波动计算EDF，通过EDF来计算违约损失额LGD。