核心观点 - 诺贝尔经济学奖得主罗伯特·恩格尔认为，当前市场对多重不确定性来源（如关税、战争、政策）所引发的风险存在低估，普遍乐观情绪可能是一种错觉 [3][4][5] - 面对波动加剧的环境，普通投资者应避免市场择时，转而采用纪律化的风险管理工具（如波动率控制指数）来构建投资组合 [15][16] - 展望未来，最大的风险担忧包括战争升级、滞胀重现以及气候行动停滞，而中美协作被视为应对全球挑战的关键希望 [19][20] 风险认知与市场情绪 - 当前市场面临多重不确定性来源，包括关税政策、美国国内反科学浪潮、移民问题以及持续的两场战争，这些事件不断推高市场波动 [3] - 市场情绪倾向于认为这些事件不会持续发酵并能被妥善应对，但这种乐观可能是一种错觉，市场可能低估了相关风险 [4][5] - 风险本身会拖慢经济，因为当人们面临风险时，会减少投资和推迟消费 [12] ARCH模型与波动率监测 - ARCH模型由罗伯特·恩格尔于1982年提出，首次量化了金融市场中的“波动率聚集”现象，即高波动之后往往跟随高波动 [8] - 该模型旨在预测波动率，在短期预测上表现更好，其演进版本已成为持续监测全球金融波动的工具，能追踪从地缘冲突到AI交易等多种来源的异常波动 [8] - 模型主要用于衡量波动率何时升高或降低，而非准确预测市场未来的涨跌方向 [9] 主要波动性来源分析 - **贸易战**：关税政策被与1930年代的《斯穆特－霍利关税法》相提并论，认为关税让双方受损，且因法律争议和经济逻辑（自由贸易对双方有利）而难以持久 [12] - **人工智能**：AI本质是概率模型，其“幻觉”与技术性市场波动是两回事，决策主体仍应是人，但自动化交易中的算法失误可能引发类似“胖手指交易”的市场震荡 [12] - **政策制定**：政策应避免突然冲击，转而采取渐进、可预期的调整，以便让企业和家庭有时间适应，从而管理“风险自身带来的风险” [12] 对普通投资者的建议 - 不建议非专业投资者尝试高难度的“市场择时” [15] - 推荐使用波动率控制指数这类现成工具，它能根据市场波动水平自动调整仓位（波动高时减仓，波动低时加仓），帮助投资者在最大冲击到来前逐步退出 [15] - 该策略尤其适合生命周期投资，即年轻时承受较高风险，随着年龄增长逐步转向稳健 [15] - 投资者应先构建一个分散的投资组合，再为其设定一个波动率目标，强调纪律化的风险管理比猜测市场方向更可靠 [16] 未来展望与关键关切 - 对2026年最深的忧虑集中在三方面：战争升级、滞胀重现以及气候行动停滞 [19] - 希望在于中美关系，如果两国能更好协作，美国的需求可弥补中国的不足，帮助缓解通胀与通缩压力 [20] - 中美携手被认为能推动解决冲突、应对气候危机，这对两国及全世界将是双赢 [20]

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]