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中国股市整合风险测度研究——基于VaR框架和相关结构的分析
摘要：
本文主要研究中国股市整合风险的测度问题，在VaR框架和相关结构的分析下提出了一种基于波动率与相关系数的风险测度方法。首先，通过对中国股市的市场数据进行数据清洗和预处理，得到相对稳定的历史数据序列，并对数据进行基本的描述性分析和可视化分析。其次，利用GARCH模型和相关系数模型对历史数据序列进行建模，得到波动率和相关系数结构，并依据此结构计算VaR值，继而对整体风险进行测度和评估。最后，通过实证分析表明，使用本文提出的方法对中国股市整合风险进行测度是可行的。
关键词：整合风险，VaR框架，相关系数，波动率，GARCH模型
一、引言
股市是一种充满风险的投资市场，在股市中，投资者需要对不确定性因素进行合理的预测和管理，以减少投资风险和损失。在股市中，整合风险是一种非常重要的风险类型，它包括市场波动性、相关性、系统性等因素，对股票市场的风险管理和决策具有深远意义。
目前，针对整合风险的测度和评估，学界和实践界都有不同的研究和实践。在测度方法上，常用的方法有历史模拟法、蒙特卡罗模拟法、分位数重抽样法、GARCH模型等。在VaR框架下，常用的是基于历史资产价格序列的历史模拟法和蒙特卡罗模拟法；在相关系数的测度方面，常用的是Pearson相关系数、Spearman相关系数和KendallTau相关系数等。
本文的主要贡献在于，针对中国股市整合风险的特点，提出了一种基于波动率与相关系数的风险测度方法，采用GARCH模型和相关系数模型对历史数据序列进行建模，从而得到波动率和相关系数结构，并依据此结构计算VaR值，继而对股市整体风险进行测度和评估。本文的结构安排为：第二部分将介绍中国股市整合风险的相关概念和特点；第三部分将阐述本文的方法和理论框架；第四部分将进行实证分析，验证所提出的方法的可行性和有效性；第五部分为结论与总结。
二、中国股市整合风险的特点
中国股市的整合风险主要包括市场波动性、相关性、系统性等因素。
（1）市场波动性
中国股市的波动性一直是投资者关注的问题。近年来，中国股市的波动性明显增强，造成了一定程度的风险和不确定性。在波动性的测度中，波动率是一个非常重要的指标，可以反映资产价格变动的程度。对于波动率的测度，常用的方法包括历史波动率、隐含波动率和GARCH模型等。其中，GARCH模型由于其能够适应市场波动性的变化，在风险测度中具有广泛的应用。
（2）相关性
中国股市的相关性主要包括股票之间的相关性和股票与其他市场之间的相关性。股票之间的相关性可以通过相关系数来测度，相关系数是衡量两个变量之间相关程度的一种统计量，常用的有Pearson相关系数、Spearman相关系数和KendallTau相关系数等。股票与其他市场之间的相关性也非常重要，这涉及到了资本市场的整体风险和市场间的相互影响关系。例如，股票市场和债券市场之间的相关性、股票市场和商品市场之间的相关性等，这些都会对股票市场的风险测度和预测产生影响。
（3）系统性
系统性风险也是中国股市整合风险中非常重要的因素。系统性风险指的是不可分散的风险因素，是整个市场面临的风险。在股票市场中，一些事件或因素往往会影响整个市场，从而导致市场整体的波动性加剧。例如，经济衰退、政治事件、自然灾害等，这些因素往往是整个市场面临的风险和不确定性。因此，对系统性风险的测度和评估非常重要，可以帮助投资者降低风险和损失。