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摘要：20世紀80年代以來，伴隨著全球金融市場的改革，金融衍生品發展迅速，交易品種越來越豐富，吸引了大量的投資者的關注，交易量迅猛增長，為市場提供了系統性風險管理的工具，同時也推動了證券市場的不斷完善。日益波動劇烈的金融市場也使得金融風險暴露越來越頻繁。新產品的陸續推出也使得傳統風險度量方法不能滿足金融市場的需要，迫切需要尋求更加可靠、精確、通用和符合市場實際情況的度量風險模型。VaR這種計算方法適應了時展。本文主要基于VaR計算方法研究中國證券市場高頻交易的風險管理。

關鍵詞：金融市場；高頻交易；VaR模型

隨著計算機及通信技術的飛速發展，對金融高頻交易數據的研究已經成為了整個金融領域的焦點，研究者對高頻和超高頻交易數據的計量分析也越來越關注，在研究過程中采集的數據頻率越高、信息丟失越少則連續性越好，越能有效地反應證券市場的價格運動過程，也更能反映出證券市場真實情況，因此基于證券交易市場高頻和超高頻數據的風險管理研究也日益深入。鑒于我國目前金融市場所處特定階段和不斷開放的發展要求,加強風險識別和管理,找到一個讓投資者、金融機構和監管者都認可的風險管理模型迫在眉睫。隨著我國金融改革的逐漸深入,金融市場的運行與管理將逐步與國際接軌,VaR模型使用日益廣泛。

一、中國證券市場高頻交易現狀

伴隨著全球金融市場的改革和迅速發展，交易品種越來越豐富，中國證券市場股指期貨和期權不斷地被推出，吸引大量的投資者和金融機構的關注，交易量迅猛增長，為市場提供了系統性風險管理的工具，同時也推動了證券市場的不斷完善。中國金融市場已初具規模，隨著股指期貨市場的開始，異于股票市場的交易制度使得高頻交易也嶄露頭角。一直以來國內的股票市場都實行的是T+1交易、單向交易、10%的漲跌停板機制，并且長時間以來股指類衍生品市場也只有在2010年4月16日推出的滬深300股指期貨一個品種，我國這樣的證券市場情況相對其他國家來說是非常滯后的，它在限制了流動性發展的同時也減緩了市場對信息的傳遞及反應速度。直至2015年2月9日50ETF期權和2015年4月16日上證50股指期貨和中證500股指期貨的相繼推出，極大程度上豐富了我國衍生品市場的產品種類，期權和期貨市場都是實行T+0、雙向交易和保證金交易機制，吸引大量投資者和投機者，這兩類市場迅速成為最活躍的市場之一，投資力量飛速增加，這些交易機制使得高頻交易在我國開始迅速發展，也使得更加深入的分析股指期貨與期權市場的風險情況具有更加重要的現實意義。

二、VaR模型

VaR模型是為了解決在既定的概率水平下，在未來一段時間內資產組合的價值面臨損失的大小。在金融風險管理領域中計算方法繁多，但是其中VaR方法是重點和焦點。起初VaR模型能夠吸引眾多的投資者、金融機構和監管機構眼球主要是由于此模型能夠把銀行的所有資產組合風險概括，以數字的形式直觀的顯示出來，說明其存在的潛在虧損。VaR（ValueatRisk）按表層的意思就是：處于風險狀態的價值，即在某一個特定的置信度水平下，在未來一段期間內某金融工具或證券資產組合，由于資產價格的波動，它將要所面臨的最大損失額。JP.摩根把VaR模型定義為：“給定置信區間的一個持有期內的最壞的預期損失”。綜上所述，VaR這種計算模型是指當市場價格在正常波動時，在某一概率水平下，來估計某金融資產或者證券資產組合在未來某一段時期內可能出現的最大損失。如果用數學公式就可以表示成為：Prob（ΔP>VaR)=1-α其中：ΔP表示為某金融資產或證券資產組合在某特定持有期內的損失；α代表了置信度水平。VaR模型的3個參數分別是金融資產或和證券投資組合持有期的長短、未來資產組合價值的分布特征和置信度區間。持有期指價格變動的時間間隔，若持有期越長，價格波動將越劇烈，隨之風險也就會越高。一般情況下，持有期的選擇應該根據所持有資產本身所具有的特點來確定。置信度水平的選取是根據VaR驗證的需要和監管要求等而決定的，置信度的大小反映出來金融機構或者監管機構對風險的不同偏好，對風險偏好，則選取的置信水平也就越低。大多數情況下，設定置信度水平為95%或者99%。在VaR模型中，確定清楚計算VaR的時間范圍是必要的前提條件，如果選取的持有期越長，最終得出的VaR值就會越大。目前在使用VaR模型時也出現了使用持有期小于一天的情況。研究過程中也會考慮到流動性大小、頭寸調整頻率、數據分布情況等各種因素來確定最佳的持有期。如果面臨的證券或者投資組合流動性較好，則會考慮選擇較短的持有期，而持有期越短也就更加符合正態分布假設條件。目前計算VaR值主要采用的是以下三種方法：（一）歷史模擬法這種方法是利用歷史某一時間段內某金融資產和資產組合風險收益情況來計算頻度，找到這段時間內它的平均收益率以及在特定置信度α值下的最低收益率，然后計算某金融資產或整個資產組合的VaR值。“歷史模擬法”的基本假設條件是收益是隨著時間獨立同分布，把歷史數據樣本的收益直方圖當作對真實分布收益的估計，這樣一來其分布形式完全由歷史數據樣本決定，不會丟失和扭曲信息情況，然后用歷史數據樣本收益直方圖的P—分位數據，作為對收益分布的P—分位數，估計波動情況。在頻度分布圖中，橫坐標代表了某機構某天收入的大小，縱坐標衡量一年內出現相應收入組的天數，該頻度分布圖能夠直接反映出了在過去一年內，該機構資產組合收益大小的頻度分布情況。（二）方差—協方差法“方差—協方差法”也是利用歷史數據來估計金融資產或資產組合的VaR值。它基本步驟可以分為：第一步，提取歷史數據并計算出金融資產和資產組合收益的方差、標準差以及協方差；第二步，在假設收益是服從正態分布條件下，得出在特定置信度下分布偏離均值程度的臨界值；第三步，建立與風險損失的聯系，推導確定出VaR值。（三）蒙特卡羅模擬法除了上述的兩種方法計算VaR值以外，還有一種更加復雜的“蒙特卡羅模擬法”，它又被叫作隨機抽樣或統計試驗方法，是基于歷史數據和既定的分布假設條件參數特征，通過隨機方法來模擬出未來一段時間大量的資產組合收益的數值，從而計算VaR的數值。

三、VaR模型風險管理中的應用

隨著VaR模型的不斷改進與完善，它的應用領域越來越廣泛，不僅應用到了風險的定量研究和金融機構的市場風險監管領域，而且VaR模型也慢慢的與更多的其他種類模型進行聯系，例如線性和非線性的規劃模型等規劃模型論，模型之間進行有機地結合起來，使其逐漸成為了金融機構進行市場風險估計的最佳定量分析方法，這將有利于金融機構對于潛在風險進行控制達到最優決策。由于國外的金融市場發展較為成熟，起步較早，證券市場的機制也保證了高頻交易非常普遍，對VaR模型的應用也深入到各個層面和機構，例如：巴塞爾委員會要求：在一定條件下可以將VaR模型結合到銀行內部模型中，更好的估計出出適應市場風險情況的資本數額；G20峰會建議用VaR模型來估計衡量金融衍生品市場的風險，認為該模型是用來進行金融市場風險測量和控制的最佳方法之一；美國證監會要求美國的公司可以使用VaR的計算方法披露金融衍生工具交易活動信息。綜上所述，VaR模型不但具有重大的理論意義而且對于金融監管也有重要的現實意義，被越來越多金融機構內部使用，作為評估自身的金融風險的方法，同時，很多的金融監管機構也把VaR計算方法作為估計并衡量金融機構和金融市場風險大小的重要方法。我國證券市場情況相對其他國家來說是非常滯后的，它在限制了流動性發展的同時也減緩了市場對信息的傳遞及反應速度。因此我國對VaR模型的應用開始于近幾年，研究成果比較豐富，但是VaR模型的實際應用還確處于起步階段，并沒有得到很廣泛使用，更多的投資者、金融機構和監管部門才逐步了解到VaR模型的優勢，也正在積極的進行深入研究，結合中國證券市場的特點，以期得出適合于自身經營特點和實際情況的VaR模型。

結語

決策者尤其是機構投資決策者通過使用VaR測算風險的計算方法，可將各種資產組合的風險精確量化，然后針對不同組合的風險收益建模、模擬、測試，然后向機構投資者推出不同的金融衍生產品，滿足專業的機構投資者對于投資收益與風險對沖的迫切需要。交易機制的設計者和風險監管者也要制定更加嚴密的交易制度和嚴格的風險監管要求，從根本上保證市場能夠穩定的發展。

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作者:張元芳 單位:西安培華學院