引言：市场风险计量与VaR模型的重要性 - 随着资本市场深化发展，证券公司面临的市场风险日益复杂，需强化风险计量与监测机制以落实“早识别、早预警、早暴露、早处置”的防控要求[1] - 风险价值（VaR）自1994年由JP Morgan提出后，因其量化潜在损失的能力，已成为市场风险定量分析的关键指标，用于指导投资决策[1] 理论研究：传统VaR计量方法的局限性与GARCH类模型的优势 - 传统VaR计量方法如历史模拟法、参数法和蒙特卡洛模拟法存在局限性：历史模拟法缺乏尾部风险估计；参数法基于正态分布假设，无法捕捉厚尾特征和波动聚集；蒙特卡洛模拟法计算复杂且耗时长[2] - 传统方法在剧烈波动的金融市场下容易失效，核心原因在于其静态分布假设忽略了波动的时变性，无法量化波动率的动态变化[2] - 金融市场存在“波动率聚集”现象，即高/低波动率时期会持续，这使得资产收益率的波动率具有一定可预测性，而非完全随机[2] - GARCH类模型基于波动聚集特性建模，能更好地处理金融数据的尖峰肥尾特征和异方差问题[2] - GARCH模型通过加入历史残差平方的递归函数，能捕捉历史波动对当前波动的累计效应，更符合金融数据波动的持续性特征[4] - EGARCH模型增强了对非对称效应（杠杆效应）的捕捉能力，能区分正负收益对波动的不同影响，并避免了参数非负约束，支持t分布和广义误差分布以更好地拟合厚尾特征[4] 实证分析：基于沪深300指数的模型对比 - 研究以2014-2016年沪深300指数日收益率为基础数据，数据呈现非正态分布、尖峰厚尾、自相关及显著的ARCH效应，具有典型的波动聚集性特征[5] - 采用GARCH(1,1)和EGARCH(1,1,1)模型进行建模，选用GED分布拟合极端值，置信水平设置为95%，滚动窗口期为250个交易日[12] - 在市场剧烈波动时期（2015-2016年），GARCH类模型在VaR计量上显示出明显优势[14] - 优势一：在市场出现单日大幅下跌时，GARCH类模型能依靠条件方差快速提升VaR值，更及时地反映潜在风险[14] - 优势二：回溯测试的突破次数更接近5%的理论值[14] - 优势三：EGARCH模型擅长捕捉负收益冲击带来的波动率变化，使VaR对市场下行风险更敏感，更适用于尾部风险显著的市场[14] - 优势四：在小幅波动聚集时期，GARCH类模型能更快地降低VaR值，避免VaR被持续高估，使风险计量更贴近市场真实值[14] 结论：GARCH类模型的应用价值与意义 - 当市场处于高波动与杠杆效应共振时期，GARCH类模型凭借动态建模、非对称性捕捉及灵活调整分布等优势，成为VaR模型的重要优化方向[15] - GARCH类模型可用于改善历史模拟法等传统方法结果难以反映市场波动聚集的局限性，是市场风险定量分析中必不可少的工具[15] - 在金融市场风险管理实践中，GARCH类模型能为金融机构捕捉市场动态风险、提高风险计量准确性提供便利[15] - 在全球金融市场波动加剧背景下，对捕捉动态风险模型的深入研究，对防范系统性金融风险、落实风险管理“四早”要求具有深远实践意义[15]