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金融产品的市场金融风险度量和管理分析 上证 50 交易型开放式指数基金是经国务院和中国证监会正式批准,上海证券交易所于 xx 年 11 月 29 日采用 IPO 模式公开发行,xx 年 2 月 23 日上市交易的内地首只 ETF 产品。 上证 50ETF 是以上证 50 指数作为追踪目标。本文主要对上证 50ETF 的市场风险管理理论 进行了分析以及探索,并且在课题论证的过程中采用 VaR 模型进行验证,这样能够提高上 证 50ETF 在我国开放型基金中的相关地位。因此,在本文的研究中,能够为人们的基金投 资提供一定的参考以及借鉴,这样才能促进我国基金行业的稳步发展。 一、样本数据来源与选取 本课题主要对华夏基金管理公司的上证 50ETF 进行实证研究。通过选取 xx 年 12 月 30 日至 2016 年 12 月 31 日这一样本期间的基金累计净值作为研究的样本数据,数据均 来自国泰君安大智慧和金融界网站。在研究的过程中,从上证 50ETF 指数基金的发展现状 来看,这个基金的日收益序列具有一定的平稳性以及便利性,这样才能利用 VaR 模型来对 基金的未来风险进行预测以及研究。 因此,本课题主要采用日收益率序列来描述上证 ETF 的价格波动性。其中,上证 ETF 基金的日收益率通过公式 1 计算得出: 在公式 1 中,Rt 为基金在 t 日的收益率;NAVt 是第 t 日的基金累积净值,NAVt-1 的基金累计净值。上证 50ETF 是一只指数型开对上证 50ETF 进行正态性检验,计算它 们的均值、标准差、峰放式基金,在课题的研究中,本文主要对上证 50ETF 进行正态性分 布检验,然后计算这个基金的均值、标准差、峰度以及偏度等。 二、数据检验 数据单位根检验 在金融时间内,由于时间序列存在一定的特殊波动性。在这个背景下,需要利用广 义的自回归条件异方差来对收益率序列的方差。在本次数据的单位根检验中,通过利用样 本期间内的上证 50ETF 数据,利用 ADF 对这个数据进行单位根检验,从而判断上证 50ETF 的收益率时间序列是否为平稳时间序列,具体结果如表 2 所示: 从文中分析可以的初,原假设是上证 50ETF 的收益率序列存在单位根,而根据上 表的数据可以看出,样本基金的 t 统计量为-,这个值要明显小于 5%显著性水平下的 t 值, 因此样本基金拒绝了原假设,这说明了上证 50ETF 基金的收益率序列是平稳序列。 相关性检验 从本课题研究的模型来看, 这个模型中自身存在的时间序列有特定的特点,即惯性 以及粘滞性。 这个特点主要表现在彼此之间具有相关的关系。基于这个背景,需要利用明星来检 验这种特性,并且对这种特性进行描述。在本文的研究中,通过利用自相关函数以及偏相 关函数对模型进行检验,同时在研究的过程中,利用 Ljung- Box Q 的检验方法对模型的相 关性进行研究以及分析。在本课题的原假设中,主要是假定滞后阶数为 10,并且求出相关 的系数图。从的计算结果来看,由于求出的 Q 值中概率的最终结果都大于,这个数据说明 原假设不能被拒绝,这就说明上证 50ETF 基金的收益率序列不存在序列相关的情况。 三、GARCH 模型实证分析 VaR 是当前比较流行的风险度量方法,国外著名学者菲利普?乔瑞给这个模型下过定 义,即 VaR 模型是指在一定置信水平区间以及一定的时间中,对最大的损失进行预期估计, 通 在以上公式中,Pt-1 为在 t-1 时期的金融资产,换句话来说,这是指某个证券或者证 券组合的累计净值,在公式中,Z是指模型的置信度,即在标准正态分布中模型的临界 值。在一般情况下,当= 时,Z=, rt代表的含义是上证 50ETF 基金产品时间序 列收益率的条件方差等。 从上述的分析可以看出,本课题研究的上证 50ETF 基金在样本期间内的日收益率为 平稳序列,能够用 GRRCH 模型进行验证,因此,上证 50ETF 基金的收益率可以用一般的 均值回归方程来计算,在广义的自回归条件异方差条件下,GARCH 模型可以表现为 GARCH 模型,最终估计的结果如下表所示: 从研究分析可以看出,上证 50ETF 基金的收益率序列属于标准的 GARCH 模型,同 时,GARCH(l,l 模型中的 ARCH 项以及 GRCH 项在 5%水平下是全部显著的,这些结果 表明该模型能够适合正态名。这个研究结果表明,本文研究的上证 50ETF 基金的时间序列 收益率的波动性以及集聚性是确实存在的。另外。在本文研究的基金中,上证 50ETF 基金 使用这个模型后,ARCH 项与 GARCH 项之间的和,这个值是 四、结论与建议 通过本文的研究发现,上证 50ETF 指数仅仅的日收益率序列能够通过使用广义自回 归异方差模型对其进行估计、检验,同时能利用现在的信息对基金的累计净值以及收益率 进行预测。
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