基于VaR的中国开放式基金收益与风险关系实证研究硕士毕业论文.doc

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1、学校编码： 分类号 密级 学号： UDC 硕 士 学 位 论 文 基于VaR的中国开放式基金收益与风险关系实证研究The Empirical Study on the Relationship between Chinese Open-end Funds Return and Risk Based on VaR 指导教师姓名： 一级学科名称： 应用经济学 二级学科名称： 金融工程学 论文答辩时间： 摘 要自1997年11月证券投资基金管理暂行办法颁布实施以来，经过十几年的快速发展，中国证券投资基金以其专业投资管理、理性投资行为，成为我国证券市场上主要的机构投资者之一。与之伴随的，是我国证券投资

2、基金基民队伍的迅速发展。但是我们不得不承认，我国金融市场尚不成熟，投机氛围浓烈，市场风险变动较大。尤其是金融危机之后，证券投资基金表现不尽人意，与其他权益类高风险投资工具相比，并没有表现出“低风险低收益”的特性。因此，研究我国基金收益和风险是否对等，具有很强的现实意义。现代投资组合理论认为：风险和收益之间存在着正相关关系，投资组合面临的风险越大，投资者要求的风险溢价就会越高，即期望收益也就越高。证券市场上也普遍存在着这样一种认识-要想获得高额回报就得承担更大的风险。然而，最近很多学者发现，在公司战略领域存在“风险-收益悖论”，即高风险低利润和低风险高利润现象。另外，美国金融学教授鲍勃豪根通过对

3、1963年2007年的股票市场研究发现：股票市场存在“风险-收益悖论”，那些有着最高风险的股票创造了最低的回报，而那些有着最低风险的股票则创造了最高的回报。换句话说，股票的风险和回报应该成反比才对。因此，我国证券投资基金的收益和风险关系如何，研究中国证券投资基金收益和风险是否对等，就显得极其迫切。VaR(Value at Risk)在险价值，建立在严谨的科学基础之上，利用统计思想，为用户提供了衡量市场风险的综合性方法。其定义为：在给定的置信水平下，一定的时间内，持有一种证券或者投资组合可能遭受的最大损失。由于其在风险衡量方面的前瞻性，已成为世界上衡量金融市场风险的关键技术。自从1994年JP摩

4、根首次在年报中使用VaR来披露其金融风险以后，VaR已经迅速成为全球金融风险管理新标准。许多研究结果表明，VaR能真实地反映基金风险，将在险价值运用到证券投资基金风险度量具有很大的价值。所以，本文采用VaR来衡量基金风险。本文主要检验我国证券投资基金收益和VaR、VaR是否存在相关性、存在什么样的相关关系以及相关性是否会随着时间、经济状况的变化而变化。证券投资基金收益率采用样本数据的自然对数之差，由于基金收益率不满足正态分布，所以本文在计算VaR时，分别采用参数和非参数方法来度量基金风险，以囊括收益率的尖峰后尾特征。其中非参数VaR通过历史模拟法计算，参数VaR分别采用Cornish和Fish

5、er扩展模型和GARCH模型。通过构造基金组合水平分析和基金横截面回归，本文发现基金收益率和VaRs（参数、非参数）存在较弱的正相关关系。其后依2007年10月为分割点，把样本分为两个子样本：前危机时期和后危机时期，进一步发现危机前时期收益率和VaR存在着较强的正相关，但是在后危机时期，收益率和VaR呈现负相关关系。这在一定程度上说明了，我国开放式基金风险和收益并不对等-高风险不一定带来高收益。采取同样的方法本文发现：从整个样本时期来看，较低的VaR对应着较高的收益率，但是前危机时期较低的VaR和较高VaR都对应着较高的收益率，这意味着基金经理在牛市中大幅降低风险和增加风险都能获得较高收益；后

6、危机时期，收益率和VaR存在负相关关系，这种负相关性意味着在金融危机时期，减小证券投资基金风险可以增大基金收益。本文也发现Bali,Gokcan和Liang（2006）基于危机前样本所提出的对冲基金投资策略在市场异常波动时无效。关键词：风险收益关系，Value at Risk，横截面回归，GARCHABSTRACTSince November 1997, Interim Measures on Securities Investment Fund Management promulgated, after ten years of rapid development, Chinas secur

7、ities investment funds in their professional investment management, rational investment behavior, become one of the major institutional investors on the securities market of China. Meanwhile, Chinas securities investment fund investors is growing rapidly. But we also have to admit, due to Chinas fin

8、ancial market is not mature, speculative atmosphere of intense, large changes in market risk, especially after the financial crisis, securities investment fund income did not meet investor expectations, and compared to other high-risk equity investment instruments ,the securities investment fund did

9、 not show low-risk low-income characteristics. Therefore, the studying of whether our high-risk funds to bring high-yield, has a strong practical significance.Modern portfolio theory tell us that a positive relationship exists between risk and return ,portfolio risk the greater ,the risk premium inv

10、estors demand will be higher, that is, the higher expected return.Stock market has such a widespread understanding: if you want to get high returns,you had to take greater risks. Recently, however, many scholars have found that there is risk - income paradox in the field of corporate strategy. In ad

11、dition,the U.S. finance professor Bob Haugen who spend half the time to study the stock markets found that there is a big secret in the stock market:those with the highest-risk stock to create a minimum of in return, while those with the lowest risk of the stock is to create the highest return, in o

12、ther words, stock returns should be inversely proportional to the risks. Therefore, it becomes extremely urgent to study Chinas securities investment fund return and risk relationship.VaR (Value at Risk), based on rigorous scientific basis and the use of statistical thinking, provides users a compre

13、hensive measure of market risk approach.Value at risk is a probalistic method of measuring the potential loss in portfolio value over a given time period and for a given distribution of historical returns.Value at risk has risen above other risk measures as the dominating method of quantifying risk.

14、 Since 1994 ,JP Morgan has firstly used VaR in its annual report to disclose their financial risks, VaR has quickly become the new standard for global financial risk management. Many studies show that, VaR can truly reflect the Funds risk. Therefore, this article uses VaR to measure the Funds risks.

15、In this paper, we mainly test the relationship between return and risk(Var, VaR) ,and test whether the correlation changes over time in different economic conditions.In the paper,we use the natural logarithm difference of the sample data as the Funds returns.Because the return does not meet the norm

16、al distribution, so we respectively use parametric and nonparametric methods to measure risk to cover the tail characteristics.We calulate non-parametric VaR by historical simulation method, parameters VaR by Cornish and Fisher extended model and GARCH models.By constructing the portfolio level and

17、fund cross-sectional regression analysis, the paper found that there is a weak positive correlation between fund returns and VaRs (parameters, non-parametric). Then,we divided the sample into two sub-samples: pre-crisis period and the post-crisis period by October 2007 as a division point, and furth

18、er found that there is a strong positive correlation between the pre-crisis period rate of return and VaR, but in the post-crisis period, there is a strong negative correlation. This explains to some extent that high-risk may not bring high-yield. Take the same approach we found that: the entire sam

19、ple period from the point of view, the lower VaR corresponds to a higher rate of return, but before the crisis higher VaR and lower VaR corresponds to a higher rate of return, which means fund managers in reducing and increasing risk in a bull market access to higher income risk.Post-crisis period,

20、there is a negative correlation between the rate of return and VaR, negative correlation means that, reducing the risk of securities investment funds can increase the income of the Fund in the financial crisis. This article also found Bali, Gokcan and Liang (2006) based on samples of the proposed pr

21、e-crisis hedge fund investment strategies in the market, abnormal fluctuations invalid.Key Words: Risk-return relationship,Value at Risk,Cross-sectional regression, GARCH目 录1导论81.1选题背景81.2研究意义81.3本文结构和主要特色91.3.1本文结构91.3.2.创新点92文献综述102.1证券投资基金风险衡量方法文献综述102.2风险和收益关系文献综述123相关理论介绍143.1证券投资基金概述143.2风险价值V

22、aR143.2.1风险价值VaR概述143.2.2VaR计算时，定量因素的选择163.2.3VaR衡量风险的优势和不足173.2.4VaR的计算方法-历史模拟法173.3GARCH（p,q）-VaR模型184样本选择与研究方法204.1样本选取204.2基金收益率序列描述性统计204.2.1收益率序列的非正态分布检验204.2.2收益率序列的平稳性检验214.2.3收益率ARCH检验214.3研究方法224.3.1非参数VaR234.3.2参数VaR234.3.3构造VaR组合234.3.4基金收益对VaR、资产规模和存续期的横截面回归244.3.5滞后阶数的确定255实证结果275.1基于V

23、aR值的基金组合构造275.1.1全样本分析275.1.2金融危机前时间段分析285.1.3金融危机时间段分析295.2横截面回归315.2.1收益率对VaR、资产规模和存续期的回归315.2.2不同时间段下收益率对参数VaR、非参数VaR、GARCH VaR的回归结果315.3基金收益率和VaR相关关系实证结果325.3.1VaR组合的构造和分析325.3.2金融危机前时期和金融危机时期335.3.3不同VaR对VaR和收益率关系的影响356结论与原因解释396.1结论396.2原因解释406.2.1对基金收益率和VaR相关关系实证结果解释406.2.2对基金收益率和VaR相关关系实证结果解

24、释416.3本文不足42参考文献43后 记461导论1.1选题背景现代投资组合理论主要基于有效市场和理性投资者两个假设。有效市场是指证券市场是完美无缺的，没有摩擦。理性投资者主要是投资者厌恶风险，风险一定时，投资者偏好期望收益较大的投资组合，期望收益一定的条件下，会选择风险较小的投资组合。基于这些假设，资本资产定价模型CAPM对有效组合的期望收益率和风险之间的关系提供了十分完整的阐述，即风险和收益存在正的相关性，投资者的预期收益与其承担的风险成正比。但是，随着近些年金融市场的快速发展，市场上出现越来越多的违背传统金融理论的现象。金融学教授鲍勃豪根通过对1963年至2007年的研究发现股票收益和

25、风险成反比。因此检验我国证券投资基金收益和风险的关系是否存在收益-风险悖论，探究基金收益和风险的相关关系，具有一定的价值。1.2研究意义证券投资基金作为一种利益共享、风险共担的集合证券投资方式，凭借其专业理财、分散风险的优点，从其诞生就得到市场投资者的青睐。然而对于中小投资者来说，证券投资基金的出现具有极大的意义。因为个人投资者进入证券市场往往要缴纳一定的交易手续费，而投资基金将资金集中起来进行交易，可以大大降低手续费用的费率。因此投资成本较小，便于投资者进行投资。另外，投资基金把许多大小不一的资金集合起来后，就可以形成规模巨大的资金，可分散投资于数十种甚至数百种有价证券。投资者因此可以将风险

26、更大程度地分散，这比把资金单独投资一种证券要更加安全。正是因为证券投资基金具有这么多的优势，所以无论其规模还是其品种都得到巨大发展，对我国经济和金融市场的发展产生了巨大影响。然而，近几年许多投资者因投资基金亏损严重，证券投资基金并没有展现出其分散投资、专业理财的优点。另外，国内大部分的文献都是基于我国股市对收益和风险的相关关系进行研究，很少有文献对我国证券投资基金收益和风险的相关关系进行实证研究。因此重新研究基金收益和风险之间的关系，对投资者和基金管理者都具有十分重要的现实意义。本文的研究有助于深化对传统金融理论的认识，使投资者重新认识基金实际收益和风险关系，有助于投资者针对不同市场状况，采取

27、不同的投资策略。1.3本文结构和主要特色1.3.1本文结构本文以我国证券投资基金为研究对象，分析风险和收益的相关性、金融环境变化对相关性会产生何种影响。本文基于对收益和VaR、收益和VaR实证关系研究，得出一种有效的基金投资策略。本文主要结构如下：第一章为导论，主要讨论了一下研究背景，阐述研究风险和收益相关性的价值，其后简要介绍本文结构和主要特色。第二章为文献综述，对国内外相关研究文献进行系统归纳、总结和评价。第三章相关理论介绍，主要介绍VaR模型的含义和各种计算方法。第四章本文研究对象和研究方法。第五章对我国证券投资基金收益和风险进行实证研究。首先把VaR进行排序，构造基金组合；然后通过横截

28、面回归检验我国证券投资基金收益和VaR之间的相关性；最后检验收益和VaR之间的相关性。第六章为本文的结论与解释，并在最后指出本文不足之处。1.3.2.创新点目前，我国国内对收益和风险的研究很多，但是我国最大的数据资源库中国知网学术文献总库仅收录一篇研究基金风险和收益关系的文献。本文在衡量基金收益和风险关系时，不仅对基金收益率和VaR之间的静态关系进行检验，还衡量了收益率和VaR之间的动态相关关系，以进一步研究收益与主动承担风险和被动承担风险的关系。鉴于不同经济形势下风险与收益关系并不一致，本文在对全样本进行分析的同时，以2007年10月为分界点进行子样本分析，从而考察不同经济状态下风险与收益关

29、系。此外，大部分研究风险和收益关系的文献在衡量风险时，一般都只使用单一方法来衡量风险，其合理性有待商榷。这是由于采用不同方法来衡量风险，会得到不同结论，存在模型选项偏差。为了避免模型选择偏差造成的结论不稳健，本文在衡量风险时使用三种方法，即参数方法（包括GARCH，CF扩展）和非参数历史模拟法，并且在这三种不同方法下得到相同的结论，说明本文论相对稳健。2文献综述2.1证券投资基金风险衡量方法文献综述证券投资风险是指证券投资收益的不确定性。通常我们将证券投资风险定义为投资者蒙受损失的可能性，即投资的实际收益和预期收益的偏差大小。投资收益的可能分布发散性越强，证券投资的风险越大。1952年Mark

30、owitz在其投资组合理论中首次提出用方差或标准差来度量证券投资组合的风险。由于Markowitz模型计算非常复杂，尤其是处理大量证券组合时，准确计算证券组合的方差难以做到。因此，自Markowitz发表论文以后的数十年时间里，后继者们致力于简化证券投资组合分析的研究，从而引出了资本资产定价模型CAPM，该理论主要部分是由Sharp、林特和摩森三个人几乎同时分别独立提出的。CAPM模型把证券的风险分为系统风险和非系统风险，证券预期收益的大小由系统风险决定。1963年Mandlebrot注意到，金融资产价格的较大波动常会引起其他方面的较大变化，而较小的变化通常引起其他小的变化。特别是，金融变量在

31、一定时期内较为平静，而在随后的一段时间内却发生巨大波动，也就是说波动率不是常数，而是随着时间变化的。Fama（1965）、Hagerman（1978）相继发现，股票收益率分布具有有偏性和尖峰后尾性，为了能更好地描述和分析金融市场价格波动行为的方法，许多金融和计量学家开始探究不同的模型来处理这一问题。1982年恩格尔提出了随时间变异的条件方差模型ARCH风险计量模型，ARCH模型能较好地描述金融时间序列中出现的条件方差时变性、尖峰后尾和波动性聚集现象，因此该模型立刻在金融实证中得到广泛运用，将风险度量方法的准确性大大提高。1986年Bollerslev通过在ARCH模型中引入条件方差的滞后值对A

32、RCH模型进行了推广，提出GARCH模型。1976年Black指出，资产波动性和资产收益率是负相关的。即当证券价格上涨时，收益率为正，波动性下降；当资产价格下降时，收益率为负，波动性上升。为更好的描述这种情形，1991年Nelson提出了E-GARCH模型，允许正和负的滞后值对波动性存在不同影响。然而这些方法把出现有利和不利情况下偏离预期结果都算作了风险。为了解决方差度量风险的不足，Markowitz提出了下方风险的概念，即只衡量收益率低于预期收益率的下部分风险，并用半方差（semi-variance）来度量此风险。1991年Hariow通过对下偏矩风险指标和方差风险指标实证比较发现，以均值-

33、下偏矩计算得到的证券投资组合有效边界位于以均值-方差的有效边界左上方，表明在期望收益相同的条件下，下偏矩优于方差，但是当收益里满足正态分布时，两者得到相同有效边界。近些年来，随着金融工程的迅速发展，金融市场上出现了许多金融衍生品，传统的金融风险衡量方法已不再适用， VaR方法便在此环境下应运而生。1993年G-30集团发表的关于衍生品实践的报告竭力推荐各国银行使用VaR来衡量金融风险，得到各国金融机构的响应。自从1994年JP摩根首次使用VaR披露其风险后，VaR得到迅速发展。由于VaR在衡量风险上具有很多优良特性，很多研究者迅速把VaR运用到基金风险衡量和管理中。2000年Jorion首次把

34、VaR运用到投资组合风险分析。2004年Stephanos Papadamou和George Stephanides使用VaR和ETL（expected tail loss）来估计投资于欧洲的共同基金的风险，得出这两个模型都可以精确地估计共同基金的风险。Gupta和Liang（2005）和Agarwal和Naik（2004）都分别采用传统标准差和VaR来衡量对冲基金的风险，得出VaR能更好的衡量对冲基金的风险，因为对冲基金收益率分布有左偏、尖峰后尾的特性，标准差低估对冲基金尾部风险。2004年Bali和Gokcan分别使用正态分布、广义误差分布（GED）、Cornish-Fisher扩展和极值

35、理论EVT来估计对冲基金组合的VaR，发现EVT和CF扩展能够很好的囊括后尾风险。2006年Bali、Gokcan和Liang采用非参数和C-F扩展模型，通过对1995年至2003年对冲基金VaR的计算，得出对冲基金的VaR和对冲基金收益存在正相关关系。在国内，为了把VaR风险管理技术运用到我国风险管理实践，许多学者分别从理论和实证两方面入手研究。1997年郑文通最早介绍了VaR模型，并在正态分布条件下进行研究，得出VaR是度量风险的一种科学方法。杜海涛（2000）对VaR方法在证券波动性管理中的使用做了实证研究。他认为上海和深圳两个市场的指数收益率都服从正态分布，并基于这个前提，计算95置信

36、度下的VaR值，得出VaR模型能较好的拟合市场风险。王春峰（2001）在其专著中系统介绍了VaR的各种计算方法。王美今、王华（2002）对上交所的股票进行实证分析，得出对收益率的分布的假设是正确计算VaR的前提，对于收益率普遍非正态分布特性，一般的GARCH由于没有考虑金融时间序列的后尾分布，可能低估风险，因此必须选择那些能准确描述收益非正态性、后尾分布模型。于潇媛（2002）对VaR技术中的历史模拟法、RiskMetrics方法和完全参数法在我国证券市场的有效性进行了分析。他认为，完全参数法不仅解决了极端情况，能避免对历史数据的较好依赖性，而且不局限正态分布的假设，相对来说比其他两个方法更适

37、合我国金融市场风险测量。邹建军、张综益（2003）分别采用移动平均法、RiskMetrics和GARCH（1，1）模型估计上交所股票收益率的风险并计算了日VaR，结果得出GARCH（1，1）模型能更好的反映股票波动性。蒲明（2003）论证VaR模型估计开放式基金风险的可行性，并提出“方差-协方差”计算方法。罗付岩、唐邵玲（2005）利用GARCH-VaR模型在不同收益率分布假设下对上证指数进行了建模，结果表明：广义误差分布分布下的GARCH-VaR适合建模上证指数收益序列。张敏、郑丕谔（2007）通过对其所选取的16支开放式基金的日收益率序列建模，得出基于后尾分布和广义误差分布的GARCH（1

38、，1）和EGARCH（1，1）都能较好地模拟基金日收益率序列。周泽炯（2009）在正态分布、t分布及广义误差分布GED三种分布假设条件下，对基金的VaR值进行了估计，并且采用Kupiee失败频率检验方法对VaR模型估计的准确性进行了返回检验。结果表明，基于广义误差分布的GARCH模型计算的VaR值最能真实地反映基金风险。2.2风险和收益关系文献综述资本资产定价模型（CAPM）指出预期收益率和系统风险正相关，系统风险越大，预期收益率越高。Fisher和Hall（1973）得出结论：投资者为获得收益而承担更高风险时，必须给予更多的预期收益。Ross（1973）也证明了风险和收益存在线性正相关关系。

39、David A.Aaker和Robert Jacobson（1987）研究不同企业类型的收益和风险相关关系并得出如下结论：当把不同企业作为一个整体来衡量收益和风险关系时，系统风险和非系统风险都和投资收益率高度正相关；对于不同的企业类型，系统风险都和投资收益率相关系数基本相同且显著；非系统风险和投资收益率的关系会随着企业类型的改变而产生变化，对于消费类和制造类企业，投资收益率和非系统风险显著正相关，然而对于金融企业，这种相关性减小且不再显著。Bali，Gokcan和Liang（2006）以1995年1月至2003年12月的对冲基金数据研究样本，得出对冲基金收益率和VaR存在较强的正相关关系。Fr

40、iend和Blume（1970）采用纽约证券市场3300家股票的月数据作为研究样本，分别计算1956年以前四年的值，然后按大小对公司排序，构建10个风险和收益与之相对应的资产组合。结果表明，收益和风险之间并没有明显关系，较高的值并没有因为承担多余风险而获得额外收益。战略管理大师Bowman（1980）以美国不同行业数据为样本，分别用年净资产收益率的均值和方差来衡量收益和风险，得出收益和风险之间存在显著的负相关关系。Fiegenbaum和Thomas（1988）选取能够代表42个产业的公司，结果发现收益和风险的关系某种程度上依赖历史业绩。Jeger（1991）在Fiegenbaum和Thomas

41、的基础上，度量收益时分别使用总资产收益率和净资产收益率，采用变异系数来度量风险，得出当收益低于中位数时，大多数产业风险收益负相关；当收益高于中位数时，大多数产业风险收益正相关。Fama和French（1991）通过对1941年到1990年纽交所上市股票的研究也得到与Friend和Blume基本相同的结论，即将作为风险的唯一衡量指标，股票收益和风险之间相关性很弱甚至几乎不存在相关性，仅仅采用系统风险不能提供风险和收益正相关的有力支撑。Tao jing和Peter Klein（2010）采用2005年5月到2010年4月的对冲基金数据，检验在险价值VaR和收益率的相关性，得到如下结论：金融危机之前

42、，收益和风险正相关；金融危机时期，收益和风险负相关。在国内，研究风险和收益相关性的文章相对较少。施东辉（1996）对上证1993年4月至1996年5月的50种股票进行实证研究，结果发现上海股市的收益和风险关系与CAPM模型并不相符，系统风险和收益是一种负相关关系。宋增基、杨俊和李春红（2004）根据Edward M.Miller对Sharpe的资本资产定价模型（CAPM）所做的修正，测算我国股市1995年到2000年的股票的总风险、系统风险和预期收益率，研究得出：从我国股市总体上检验，系统风险和预期收益不存在明确的相关关系；但是从个体上来看，股票系统风险和预期收益率存在较明显的负相关关系，也就

43、是说，系统风险越大，预期收益率越低。总体收益和系统风险关系不显著，说明股票预期收益率除了受系统风险影响外，还受非系统风险的影响。焦文静（2011）采用收益率标准差作为总风险，采用列联表法、Spearman相关系数法，得出我国证券投资基金收益和风险在金融危机时期负相关。然而，上述学者在研究过程中并未考虑不同经济形势对风险与收益关系的影响。此外，衡量收益与风险关系的文献大部分都只采用标准差或者来衡量风险，要么忽略标准差在衡量收益率尖峰后尾非对称分布的不足，要么忽略非系统性风险。本文既考虑到经济形势变化对风险与收益关系的影响，同时分别采用参数和非参数VaR来衡量风险，不仅考虑了基金收益率的尖峰后尾特

44、性，也避免单个模型选择误差问题。3相关理论介绍3.1证券投资基金概述投资基金是一种利益共享、风险共担的集合证券投资方式，通过发行投资基金单位，集中投资着的资金，由投资基金托管人托管，由投资基金管理人管理和运用所筹资金，从事股票、债券、外汇、黄金等金融工具投资，并将投资收益按基金投资者的投资比例进行分配的一种间接投资方式。投资基金在不在国家的称谓有所不同。在美国称之为“共同基金”、英国称之为“单位信托基金”、日本称之为“证券投资信托基金”、在其他一些国家也有称之为“互惠基金”、“互助资金”。投资基金在国外已经有上百年的历史，并且凭借着专家经营、分散风险等优势，得到广大中小投资者的喜爱，在世界金融

45、市场上占有举足轻重的地位。我国基金业务的发展相对较晚，20世纪80年代才开始基金业务。1998年证券投资基金管理暂行办法的实施，有效推动我国证券投资基金的快速发展。当时新成立的南方基金管理公司和国泰基金管理公司分别发起设立了规模均为20亿元的两只封闭式基金基金开元和基金金泰，此举宣告了中国证券投资基金正式走上我国资本市场的历史舞台。经过十几年的发展，基金已经从刚开始被炒作的对象，发展到现在举足轻重的市场地位。基金规模和基金投资品种都得到巨大发展。截至2009年12月31日，纳入统计的621只证券投资基金，资产净值合计26760.80亿元，份额合计24535.07亿份。其中31只封闭式基金资产净

46、值合计1238.80亿元，占全部基金资产净值的4. 63；份额规模合计945.02亿份，占全部基金份额规模的3.85。其中590只开放式基金资产净值合计25522亿元，占全部基金资产净值的95.37；份额规模合计23590.05亿份，占全部基金份额规模的96.15。截至2011年8月31日，我国已经成立70家基金公司，开放式基金增加到869只，封闭式基金增加到43只，货币市场基金75只。证券投资基金已经成为我国金融市场上的重要机构投资者。尽管目前基金是我国居民金融投资的第二大选择，但相比庞大的储蓄而言，规模依然十分有限，因此我国基金产业仍有很大的发展空间，研究基金收益和风险的关系，对投资者、基

47、金管理者和监管者都具有很大的现实意义。3.2风险价值VaR3.2.1风险价值VaR概述VaR是在目标区域内发生最大损失的最小可能性概率事件，也可以表述为：在给定的置信水平下，一定的时间内，持有一种证券或者投资组合可能遭受的最大损失。VaR衡量的是在现有财务状况下出现不利情况时，风险的一个统计指标。该指标的最大优点在于，用通俗单一的数值总结风险。JP摩根大通，是最先披露其VaR的银行之一。该公司在1994年公司年报中就提到公司每天的交易风险，在95的情况下，平均VaR是1500万美元，这意味着，每100天内有5天该公司交易损失超过1500万美元，也就是说，在正常的市场条件下，公司有95的把握保证

48、，每天的交易损失超过1500万美元的概率不超过5。从上可以看出，VaR不仅指出风险敞口的大小，也给出遭受损失的概率。假设c为置信水平，L为损失，用正数表示，VaR也是用正数表示。VaR一般定义为最小损失、绝对值，如： （3.1）其中：为资产或投资组合在内价值改变量，是关于时间和标的资产价格变动的函数；为置信水平；为持有时间；为风险因子，比如股票价格、利率等。风险价值VaR根据其分布是否满足某一特定假设，分为参数和非参数VaR模型。一般分布中的VaR非参数法VaR。通常的方法没有假设回报分布的形状。假设为最初投资金额，作为随机的回报率。假设头寸是不变的，或者没有交易，投资组合价值在时间期满时为。预期回报和的波动率用和表示。现在则可以确定投资组合在给定置信水平C内的最低价值。VaR衡量的在给定置信水平下的最大损失，