探討金融市場風險價值的計算
【摘要】本文就金融風險測算的一種新方法Copula理論在國內外的已有研究進行了總結，較為清晰的勾畫出Copula方法在金融市場風險測算中的發展過程及應用現狀，在此基礎上，提出了Copula方法對綜合風險度量的可適性及應用前景。
【關鍵詞】Copula金融市場風險綜合風險測算
一、Copula方法在國外金融市場風險測算中的應用
1.常規模式下Copula方法的應用
如同任何新方法被應用到新的領域一樣，Copula方法之於金融市場風險管理也經歷了從簡單到複雜，從理論研究到具體實證中的過程。Sklar(1959)到Nelson(1998)，對Copula理論起到了奠基性的作用。Embrochts(1999)把Copula作為相關性度量的工具，引入金融領域。Matteis(2001)詳細介紹了ArehimedeanCopulas在資料建模中的應用，並運用Copula對丹麥火災險損失進行了度量。Bouye(2000)系統介紹了Copula在金融中的一些應用。Embrechts(2003)，Genest(1995)分別於模擬技術、半引數估計、引數估計對Copula的統計推斷作了詳細介紹。RobertoDeMatteis(2001)對Copula函式，特別是ArchimedeanCopula函式作了較為全面地總結。Romano(2002)開始用Copula進行了風險分析，計算投資組合的風險值，同時用多元函式極值透過使用MonteCarlo方法來刻畫市場風險。Forbes(2002)透過對固定Copula模型來描述Copula的各種相關模式，並把這一個方法廣泛地應用在金融市場上的風險管理、投資組合選擇及資產定價上。Hu(2002)提出了混合Copula函式(Mixed-Copula)的概念，即把不同的Copula函式進行線性組合，這樣就可以用一個Copula函式來描述具有各種相關模式的多個金融市場的相關關係了。上述文獻主要從理論上探討了Copula方法的適用性，並對Copula函式形式的選擇，Copula函式的引數估計方法等展開了較為深入的研究且採用金融市場的資料進行了相關實證說明，但都是在固定時間段內固定相關模式的假設下進行，沒有體現出金融市場風險瞬息萬變，投資組合的風險值動態變化的特徵。
2.動態模式下Copula方法的應用
眾所周知，金融市場投資組合面臨的風險每時每刻都在波動，在模型假設固定的情況下測算往往會低估風險，因此建立動態的，能及時體現市場波動特徵的模型顯得更為重要。DeanFantazzini(2003)將條件Copula函式的概念引入金融市場的風險計量中，同時將Kendall秩相關係數和傳統的線性相關係數分別運用於混合Copula函式模型中對美國期貨市場進行分析。Patton(2001)透過研究日元/美元和英鎊/美元匯率間的相關性，發現在歐元體系推出前後這兩種匯率之間的相關性程度發生了顯著變化。在此基礎上，Patton提出引入時間引數，在二元正態分佈的假設下提出了時變Copula函式來刻畫金融資產。Goorbergh，Genest和Werker(2005)在Patton的基礎上設計出新的動態演進方程並用在時變Copula中對期權定價進行了研究。JingZhang，DominiqueGuegan(2006)開始構造擬合優度的統計檢驗量來判斷樣本資料在進行動態Copula建模時適用的模型結構，也就是時變相關Copula模型與變結構的Copula模型的統計推斷，Ane，T.andC.Labidi(2006)採用條件Copula對金融市場的溢位效應進行了分析，Bartram，S.M.，S.J.Taylor，andY-HWang(2007)採用GJR-GARCH-MA-t作為邊緣分佈並用GaussianCopula作為連線函式建立了動態Copula模型對歐洲股票市場資料進行了擬合，取得了較好的結果，Aas，K.，C.Czado，A.Frigessi，andH.Bakken(2008)在多元分佈前提下對雙形Copula建模進行了研究。
二、Copula方法在我國金融市場風險測算中的應用
1.二元Copula方法的應用
Copula方法在我國起步較晚，直到張堯庭(2002)才將該方法引入我國，主要在機率統計的角度上探討了Copula方法在金融上應用的可行性，介紹了連線函式Copula的定義、性質，連線函式匯出的.相關性指標等。隨後韋豔華(2003，2004)結合t-GARCH模型和Copula函式，建立Copula-GARCH模型並對上海股市各板塊指數收益率序列間的條件相關性進行分析。結果表明，不同板塊的指數收益率序列具有不同的邊緣分佈，各序列間有很強的正相關關係，條件相關具有時變性，各序列間相關性的變化趨勢極為相似。史道濟、姚慶祝(2004)給出了相關結構Copula、秩相關係數Spearman與Kendalltau和尾部相關係數，以及這三個關聯度量與Copula之間的關係，各個相關係數的估計方法等，並以滬、深日收盤綜合指數為例，討論了二個股市波動率的相關性，建立了一個較好的數學模型。葉五一、繆柏其、吳振翔(2006)運用ArchimedeanCopula給出了確定投資組合條件在險價值(CVaR)的方法，對歐元和日元的投資組合做了相應的風險分析，得到了二者的最小風險投資組合，並對不同置信水平下VaR和組合係數做了敏感性分析。曾健和陳俊芳(2005)運用Copula函式對上海證券市場A股與B股指數的相關結構進行分析，發現了與國外市場不同的研究結果：不論市場處於上升期或下跌期，上證A股與B股指數間均存在較強的尾部相關性。李悅、程希駿(2006)採用Copula方法分析了上證指數和恆生指數的尾部相關性。肖璨(2007)則較為全面的介紹了Copula方法應用二元情況下的建模與應用。
2.多元Copula方法的應用
只在二元情況下度量金融市場風險並不全面，現實金融市場中的機構投資者和個體投資人通常選擇多個金融資產進行組合投資以降低投資風險，因此如何刻畫多個金融資產間的相關結構，對於規避市場風險更具有現實意義，但如何將二元向多元推廣依然是一個需要解決的難題。這是因為當變數增加時，模型的複雜程度及引數估計難度都將呈指數倍增長，針對二元方法的模型引數估計可能將不再適用，需要研究新的估計方法。
三、總結與展望
Copula方法作為一種測算技術被引入金融領域中，由於其良好的性質和對風險的準確度量受到了理論界和金融機構的廣泛重視，已成為金融風險測算的一種重要方法。本文就國內外採用Copula方法對金融市場風險測算的已有研究進行了總結，可以看到對於市場風險，已有的研究經歷了從理論研究到實證說明，從常規模式到動態模型，從二元基礎情況到多元複雜擬合的一個過程，Copula方法對於市場風險的測算已處於一個較高的水平。