基于小波的投资风险度量及应用——金融风险价值量化

资本资产定价(CAPM)模型是现代金融学的重要理论基础之一。该模型中的β表明单个资产的风险溢价与市场系统风险的共变程度。然而CAPM模型受到了学术界的质疑。Fama and French(1992)检验了CAPM 模型中是否具有时变β或者时变风险溢价；Bollerslev等(1988)考虑到时变波动率的影响，基于GARCH 和GARCH-M 模型检验了CAPM 模型中β的时变特征。最近几年国内外学者采用小波分析方法研究CAPM 模型的时变性和风险溢价的多分辨率特征(Gencay等，2003和2005；Fernandez，2006；彭选华，2007；许启华等，2007；蒋翠侠等，2007)。收益率时序被分解成不同时间尺度的小波序列，这使得在不同时间尺度上研究资产或资产组合的时变风险溢价特征、检验模型参数的时变性成为可能。

风险价值(Value-at-Risk，简记VaR)是市场风险度量的重要工具(Jorion，1997)。从投资时限而言，投资行为具有多时间尺度特征。金融全球化使得资产及投资组合的时变风险溢价除了受到系统风险的影响之外，还受到多因素影响，譬如利率风险、汇率风险等。对此在理论上有很多学者强调汇率风险的重要性(Solnik，1974；Stulz，1981；Dumas and Solnik，1995；Dumas，1998等)。因此本章在CAPM 模型中引入汇率风险因子，研究双因子定价模型的小波多尺度估计及其在投资组合风险量化分析中的应用。实证结论表明中国股市投资组合存在多分辨率的风险特征，这可能是由市场系统风险和汇率风险以及异质性投资活动共同作用的结果。(www.xing528.com)

余下结构安排如下：第一部分引入基本模型与方法；第二部分提出双因子模型的小波估计方法；第三部分是组合风险的多分辨率计算；第四部分是实证分析；最后是本章小结。