质押存货长期价格风险测度模型的构建

文章描述了金融时间序列的一般特征,分析了质押存货市场收益率统计特征,从收益的波动性与分布出发,组建了计算长期时变风险价值的VaR-GARCH族模型。以场外现货交易为主的钢材(φ16HRB335)日数据为例,数值实验对比了t分布、GED分布下GARCH(1,1)模型对波动率的刻画能力。通过失效率检验法则对模拟质押期内多风险窗口的风险值进行回测,对比分析了基于独立正态分布假设Risk metrics模型与厚尾分布下的VaR-GARCH(1,1)模型。

考虑收益率自相关特征的存货质押动态质押率设定

异于收益率弱相关的有效金融市场假说,以现货交易为主的质物市场收益率往往存在显著的自相关。从金融时间序列一般规律出发,分析质物市场收益率序列统计特征,以场外现货交易为主的螺纹钢日数据为例,模型化收益率序列自相关性和异方差性特性,建立尖峰厚尾分布下的AR(1)-GARCH(1,1)-GED模型;提出置于多风险窗口下度量未来质押期内钢材价格风险水平,给出同时考虑收益率自相关性和波动率时变性的长期风险VaR计算解析式,得出与银行风险承受能力相一致的质押率;基于失效率法则建立长期风险的碰撞序列函数,回测多风险窗口下长期VaR值。实证分析和回测显示,与现有其他模型相比,引进系数K值后的模型能显著提高银行风险覆盖率,且能显著降低银行效率损失,为银行提供一种动态质押率风险管理框架,模型确定的多风险窗口质押率与未来螺纹钢最低价值呈显著正相关。