GARCH类模型在VaR计量中的应用与优势
一、引言
随着资本市场深化发展，证券公司面临的市场风险日益复杂。为落实金融风险防控要求，强化风险计量与监测，证券公司需完善市场风险计量模型。风险价值（VaR）自1994年提出后，成为市场风险定量分析的关键指标，为金融机构量化未来潜在损失提供依据，指导投资决策。
二、理论研究
传统计量VaR值的方法如历史模拟法、参数法和蒙特卡洛模拟法存在局限性。GARCH类模型基于波动聚集特性建模，能更好处理金融数据尖峰肥尾特征和异方差问题。GARCH模型是ARCH模型的延伸，EGARCH模型是Nelson提出的对GARCH模型的改进，增强了对非对称效应的捕捉能力。
（1）
GARCH模型能捕捉历史波动对当前波动的累计效应，EGARCH模型通过区分正负收益体现波动产生的非对称影响，支持更为灵活的收益率分布。
三、实证分析
传统VaR计量方法缺陷源于静态波动率假设。本文以沪深300指数为标的，综合运用参数法、历史模拟法、GARCH类模型等方法进行动态VaR计量。基础数据通过正态性检验、自相关检验以及异方差性检验，收益率序列呈现非正态分布，存在明显的尖峰厚尾特征和自相关现象，可以采用GARCH类模型来分析收益率序列的波动率变化。
图1：ADF检验
图2：Ljung-Box检验
图3：QQ图
表1：ARCH-LM检验
在对GARCH类模型的选择上，本文采用GARCH（1，1）和EGARCH（1，1，1）进行建模，置信水平设置为95%，滚动窗口期为250个交易日。
图4：日收益率与VaR计量结果对比图
表2：模型VaR突破天数统计（预期突破率=5%）
计量结果显示，GARCH类模型在VaR计量上显示出优势，能及时反映潜在风险，回溯测试突破次数更接近理论值，EGARCH模型对市场下行风险更敏感，更适用于尾部风险显著的市场。
四、结论
GARCH类模型以围绕波动率动态建模、非对称性捕捉等优势，成为VaR模型的重要优化方向，是市场风险定量分析中必不可少的工具。在金融市场风险管理实践中，GARCH类模型能为金融机构捕捉市场动态风险、提高风险计量准确性提供便利。
（作者：华宝证券风险管理部）
（CIS）
（文章来源：证券日报）
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