不同分布下GARCH模型的我国基金风险探究

　　【摘 要】 由于我国的金融市场还不完善，基金行业机制尚不健全，我国开放式基金面临着多种风险。文章针对我国开放式基金的特点采用定量分析为主的方式，应用计量分析方法建立不同分布下的GARCH模型，同时将VaR方法引入基金的风险度量中。经过比较分析发现，T分布下的模型比正态分布能更好地衡量我国开放式基金的风险，同时发现不同类型开放式基金的风险存在着一定的差异，成长类和价值类的基金风险比平衡类和指数类基金大。希望利用T分布下的VaR—GARCH模型更好地指导投资者和基金管理人员实现对基金的风险控制和预测工作。 
　　【关键词】 开放式基金； VaR—GARCH模型； 风险度量 
　　中图分类号：F832.1 文献标识码：A 文章编号：1004-5937（2014）24-0082-06 
　　一、引言 
　　近年来，随着金融全球化和金融创新进程的加快，各类金融产品在品种和规模方面得到了迅速的发展。其中，开放式基金以其特有的优势深受广大投资者的青睐。自我国2001年推出第一只开放式基金——华安创新以来，开放式基金的规模和品种在我国得到了迅速发展。基金的发展与宏观经济的走势密不可分，我国基金市场发展时间尚短，也遇到过种种挫折，例如曾经出现过开放式基金认购规模缩减的趋势，引起了我国相关学者对开放式基金风险的研究。近年来，国家在完善金融市场的同时也希望通过一系列的金融改革来降低此类金融产品的风险。而对于投资者和基金管理人员来说，关注收益的同时如何更好地实现风险控制变得愈发重要。国内目前针对开放式基金特点进行定量分析的研究相对较少，本文在结合我国开放式基金特点的基础上，选取八只不同类型的开放式基金，涵盖成长型、价值型、平衡型和指数型，分别运用基于T分布和正态分布下的VaR—GARCH模型对开放式基金的风险进行分析研究，计算VaR风险价值，并提出合理化建议。 
　　二、文献综述 
　　开放式基金在国外的历史比较长，国外学者对金融资产的风险度量方面做了诸多的研究。Engle（1982）针对金融数据常出现的方差时变性以及尖峰厚尾的情况提出了ARCH模型，并逐步将计量经济的分析方法引入到风险衡量中，受到了广泛的关注。Bali（2007）研究探讨了VaR与传统方法在风险控制方面的差异以及风险与收益的关系。Ortiz（2011）应用极值理论下的VaR模型来跟踪衡量股市风险，证实基于极值理论下的VaR模型比传统的VaR模型能够更加准确地衡量金融风险。Rongda（2013）使用非线性条件下的VaR模型来描述厚尾下的市场风险情况，证明费雪方法比蒙特卡罗模拟法和傅里叶反演方法计算速度更快，效果更好。Fadhila（2013）将VaR的方法引入到最大似然估计中，并证明2009年至2013年应用历史数据模拟得到的VaR风险水平较低，与正常的风险曲线有较小差异。