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作者简介：孙皓（1989-）,男,汉族,山西临汾,硕士研究生,重庆工商大学,经济与社会发展统计方法及应用.
摘 要 ：随着科学技术的发展,互联网金融逐步进入人们的生活.其带来的风险就成为我们不得不考虑的问题.本文应用Garch模型对互联网金融风险的度量进行了探讨,并将Garch模型应用在Bitcoin、上证380指数和深证成指的风险度量实证分析中,并对其风险情况进行了讨论.
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关 键 词 ：金融风险度量；Garch模型；互联网金融
1.引言
当前,随着金融行业以及互联网的迅猛发展,互联网金融逐渐的进入人们的生活中,不论是网络购物或者网上银行,都属于互联网金融的一份子.互联网金融迅速发展的同时,互联网金融的风险就成为我们不得不讨论的话题.互联网金融具有互联网和金融的双重特性,这就决定了互联网金融度量就更加复杂,决定了互联网金融风险比起其他风险更加难度量和防范.
本文主要运用GARCH模型针对互联网金融产品和股票产品的VaR值计算方法进行分析,通过计算Bitcoin、上证380指数和深证成指的VaR值来度量其风险大小,并做比较分析.
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2.VaR（Value at risk）方法的原理及计算方法
2.1VaR方法原理
从其名称就能够看出,VaR方法就是在险价值[1],具体含义就是指市场处于正常波动的状态下,在给定的置信度水平下,投资或者投资组合在一定持有期内可能损失的最大价值.该方法是J.P.Man的风险管理人员[2]为了弥补名义值方法和波动性方法的不足而提出的.其含义用数学表达式表达出来如下：
模型方面论文例文
Prob（△P<-VaR）=1-c式（3.4.1）
其中,△P等于Pt+△t-Pt表示组合在未来持有期△t内的损失价值,c就是置信水平,VaR表示在c的置信水平下投资组合的在险价值.由上式可知,VaR可以直接表示未来时期内的损失值,较名义值法、敏感系数法和波动性度量法更直观.
2.2VaR的计算方法
VaR的计算方法有很多种,常用的VaR的计算方法有收益率映射法、标准历史模拟法以及蒙特卡洛模拟法.本文中由于采用Garch模型进行数据模拟并计算VaR值,因此本文应用的为蒙特卡洛模拟法计算VaR值.因此,在这里只介绍蒙特卡洛模拟法.
利用蒙特卡洛模拟计算VaR的步骤如下：（1）选择符合所度量资产价格分布的随机模型,并确定模型中的相关参数；（2）模拟资产价格的走势,得到多个未来价格的分布值；（3）根据资产未来价格分布,以及给定的置信水平,确定分位数,得出给定置信水平下资产的风险价值.
3.Garch模型（generalized ARCH model）
Garch模型[4]称为广义自回归条件异方差模型,是用来描述时间序列数据波动情况和集群特性的模型.
Garch模型的基本思想是使用条件分布的滞后值代替ARCH模型中需要的众多滞后值.Garch模型通常包括两部分：条件均值和条件方差.标准的Garch（1,1）模型为：
yt等于μt+t,t等于1,2,等,T式3.1
2t等于+a2t-1+β2t-1式3.2
其中,μt为变量条件均值,t是随机误差项,t等于et（2t）12等于ett,2t是t的条件方差,et～i.i.N（0,1）.且t|It-1～i.i.N（0,2t）,It表示在t期的已知信息集.为了保证条件方差2t恒正,要求系数α>0,β>0.α+β<1确保模型是平稳的.
4.实证分析
本文选取的数据分别是2013年3月24日到2015年3月23日每日16时比特币与人民币兑换值（BIT）,以及上证380指数（SH380）和深证成指（SZCZ）的收盘数据.比特币与人民币的兑换值数据来源于blockchain.info,上证380指数和深证成指来源于通达信软件.剔除无效数据,共得到286组有效数据.
4.1原始数据处理
图4-1BIT、SZ380和SZCZ的走势图
根据走势图我们可以看出,BIT、SZ380和SZCZ均具有明显的长期趋势,因此,在分析时首先要剔除其长期趋势,即令其收益率为对数收益率.
Ri,t等于lnRi,tPi,t-1,t等于1,2,等,286式4.1
4.2Garch资产模型参数估计
通过BIT、SZ380和SZCZ收益率序列的走势图以及ADF检验结果可以得出,这三种资产收益率为白噪声序列.符合Garch序列的特点,因此可以用Garch模型进行模拟.
4.3VaR的计算
本文对未来收益率序列的数据模拟应用了matlab中的Garch模型数据模拟,将上述参数带入到程序中,计算得到1000个收益率的模拟值.由于VaR是损失值,根据式4.1以及2015年3月6日的数据,可以求得3月7日的1000个可能未来可能损失值.对其从小到大排列,分别选取第951和第991个值即为各资产在0.95和0.99置信度下的VaR值.
该文出处:http://www.sxsky.net/jinrong/jrgc/441796.html
5.结论
从上述实证结果可以看出,Bitcoin的风险值高于股票资产额风险值,是高风险投资产品,其风险值是股票资产的数十倍,因此,风险厌恶型投资者不适宜对Bitcoin的投资.其次,Garch模型对资产收益率序列的模拟结果较好,能够较好的完成收益率序列模拟的任务,在本方法中采取了蒙特卡洛模拟法,对于存在缺失数据的资产也能够较好的估计其风险值.（作者单位：重庆工商大学）
参考文献：
[1]戴国强,徐龙炳.VaR方法对我国金融风险管理的借鉴及应用[J].金融研究,2000（7）：45-51.
[2]Man,J.P.Rish metrics-risk metrics moniter[J].Second Quarter,1996
[3]郑文通,金融风险管理的VaR方法及其应用[J].国际金融研究,1997（9）.
[4]陈林奋,王德全.基于Garch模型及VaR方法的证券市场风险度量研究[J].工业技术经济,2009（11）：128-137.
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