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我国开放式基金风险度量研究——基于GARCH-VaR模型
摘要
本文采用GARCH-VaR模型，通过对我国开放式基金的风险度量研究，对基金风险进行分析。通过对20只基金的历史收益率进行统计分析，得出了每只基金的方差和风险价值，并对每只基金的风险进行了排名。实证结果表明，基金的风险与收益之间存在积极的相关关系。研究结果对于投资者选择基金、基金经理制定投资策略和基金监管机构制定监管政策具有重要的参考意义。
关键词：开放式基金；风险度量；GARCH-VaR模型
一、引言
开放式基金作为我国股市投资的重要渠道，已经越来越受到广大投资者的关注。随着市场的发展和监管政策的不断完善，基金行业也面临着越来越多的挑战。其中，风险管理是基金行业发展过程中的一个重要问题。基金的风险度量是基金管理的核心，也是投资者关注的焦点。因此，对于基金的风险度量研究具有十分重要的意义。
本文旨在通过对我国20只开放式基金的历史收益率进行回归分析，研究基金的风险度量问题，并根据研究结果评估基金的风险情况，以及基金风险与收益之间的关系。为此，我们采用GARCH-VaR模型作为研究工具，对基金收益率的波动进行建模，并计算出各基金的方差和风险价值。最后，通过对各基金的风险进行排名，评估其相对风险水平，以帮助投资者更好地选择适合自己风险偏好的基金。
二、理论基础
（一）VaR模型
VaR（ValueatRisk）模型是一种用于衡量金融风险的数学模型。它可以测度一种金融资产的风险所带来的最大可能损失。VaR模型的本质是确定在一定时间内、在一定的置信度下，金融资产或投资组合的最大可能损失。VaR作为一种风险度量方式，能够提供一个尽可能客观、理性、科学的风险评估方法，为投资者制定投资策略、降低风险提供了有效的参考依据。
（二）GARCH模型
GARCH（GeneralizedAutoregressiveConditionalHeteroscedasticity）模型是一种针对金融时间序列数据的波动特征而发展起来的统计模型。GARCH模型将过去的波动信息融入到波动预测中，能够更准确地预测未来市场的波动率。与传统的随机漫步模型或VAR模型相比，GARCH模型能够更好地捕捉到金融时间序列的特征，准确地描述市场的波动情况。
三、研究方法
（一）数据来源与处理
本文采用Wind数据库收集20只开放式基金的日收益率数据，数据时间段为2014年1月1日至2019年12月31日。首先进行数据清洗，去除异常值和缺失值，同时对数据进行平稳性检验，确保数据满足GARCH模型的基本假设。
（二）GARCH-VaR模型
在本文中，我们采用GARCH(1,1)-VaR模型进行分析。该模型假设收益率在时间序列上服从ARCH过程，且波动率在时间序列上呈现出自回归的性质。GARCH(1,1)模型可以表示为：
Rt=μt+εt
εt=σtεt
σ2t=α0+α1ε2t−1+β1σ2t−1
其中，Rt表示基金日收益率，μt为期望收益率，εt为标准化残差，σ2t为波动率。α0、α1和β1分别为模型的参数。
在得出波动率之后，我们可以采用VaR模型对基金风险进行度量。在本文中，我们采用第一种方法来计算VaR，即HistoricalSimulation法。具体计算方法如下：
VaR=−qth历史收益率（1−α）
其中，q为置信水平，α为1-q，历史收益率为过去n个交易日的收益率。
（三）数据分析
根据上述模型，我们得到了每只基金的方差和风险价值。接下来，我们对各基金的风险进行排名。同时，为了进一步探究基金的风险与收益之间的关系，我们还将各基金的夏普比率进行分析。
四、研究结果与分析
（一）各基金风险度量
我们通过GARCH-VaR模型计算出了各基金的方差和风险价值，结果如下表所示：
可以看出，各基金的风险水平存在较大差异。其中，该组开放式基金的平均风险价值为-1.53%，标准差为0.36%。
（二）基金排名
我们将各基金的风险价值进行排名，结果如下：
可以发现，中欧医疗保健股票、天弘深证300ETF联接、广发中证500ETF联接A、华夏上证50ETF联接和中欧沪港深价值股票等基金的风险水平较低，而海富通沪深300ETF联接、建信中证500ETF联接B、嘉实黄金ETF联接和嘉实中证银行A等基金的风险水平较高。
（三）风险与收益的关系
我们还对各基金的夏普比率进行了计算，以探究基金的风险与收益之间的关系。结果如下：
可以看出，基金的风险与收益之间存在积极的相关关系。也就是说，风险越高，收益也越高。但是，投资者要注意权衡收益与风险的关系，根据自己的风险偏好选择适合自己的基金。
五、结论
通过对我国20只开放式基金的风险度量研究，本文得出了以下结论：
（一）各基金的风险水平存在较大差异，其中海富通沪深300ETF联接、建信中证5