金融市场风险分析范文

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2.加速生产和资本的国际化。国际金融市场的存在和发展为国际投资的扩大和国际贸易的发展创造了条件，从而加速了生产和资本的国际化。

二、国际金融市场存在的风险分析

1.价格风险将逐渐转变为制度风险。2007年美国次货危机引发的金融危机给世界经济造成了严重的创伤，由其延伸出许多的金融衍生品信用风险，从这些风险来看，未来有可能会产生金融市场风险到金融监管制度风险的一个转变，金融市场的价格风险也将转变为金融信用风险。价格风险将逐渐转变为制度风险的转变可能会对市场造成一定的恐慌，严重的话可能会导致金融机构的信用失控。

2.金融产品风险转为资源价格风险。因为国际金融市场对美元利率、美元汇率及美国股市的变化表示担忧，所以按美元计价资产的价值将会下跌，因此由美元主导且由美国引导的国际金融信用问题将会更加突出。该现象说明国际金融风险与资源价格风险具有紧密的联系，这就使得市场和政策调整的复杂性大大增加。美元在国际金融中具有重要地位，美元作为国际大宗商品的报价和计价货币，其变化包括下跌或者是不稳定，都可能会继续推升资源价格上升。因此，各国的资源战略会促使金融风险转化为资源价格风险，严重的情况下可能演变为市场危机。

3.经济全球化转为投资全球化风险。经济全球化的趋势是全球经济合作必然的结果，随着经济全球化的深入发展，各个国家或者各个经济体之间产生了越来越密切的关系，由此引起的资本的流动速度与期望效益同金融投资之间的关联就俞显紧密。价格与收益之间密切相关，收益与相关政策变化之间密切相关，这会引起流动性过剩的现象并最终会形成投资全球化的新局面。与此同时，各国经济发展阶段与背景的差异创造了投资博弈的有效空间和条件，使得价格博弈、收益与风险平衡将形成投资全球化的一种溢价效应。而投资全球化将集中于金融产品的价格上涨与投资收益相互攀比的投资溢价扩大上，对冲基金的影响将更为显著。

三、国际金融市场的发展趋势

1.国际金融市场的一体化。当今电子计算机技术高速发展，卫星通讯也得到了前所未有的应用，这使得当前虽然分散在各个国家不同的金融市场但却有着密切联系的全球性资金调拨和资金融通在短时间乃至数秒内完成成为可能。而且，数年来跨国银行也得到了飞速的发展，这使得国际金融中心发生了由少数几个发达国家的金融市场向全球更多发达和发展中国家的金融市场的一个转变。所以，各个金融市场与金融机构一起构成了一个全时区、全方位的一体化国际金融市场。这也是国际金融市场一体化的重要表现。

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1 美国次贷危机

2001年911事件后，美国网络经济泡沫破灭，美国经济衰退，为了防止经济过度下滑，美联储实施了宽松的货币政策，并且到2003年6月连续13次降息，1%的低利率持续到2004年6月。低利率政策极大刺激了消费与投资，使得房地产市场迅速繁荣，房地产价格连续上升并出现泡沫。并且在美国政府的住房自有化政策的鼓励下，大量次级贷款人纷纷向银行申请贷款，但是当利率上升时，他们又无力还贷。面对高房价和利息的收入，商业银行更为了适应竞争，不断降低贷款标准，使得风险加大。为了分散风险，商业银行将其卖给投行，经过投资银行的包装，实现资产证券化，最后卖给投资者。在该过程中，评级机构的见利忘险和监管不力更加促成危机的爆发。美国国内的经常项目赤字，而东南亚等新兴国家的经常项目盈余所带来大量的美元的外汇储备，再加上石油输出国大量的美元储备，都通过购买美国债券，使得美元又回到了美国。这样就给美国金融机构提供了大量的流动性，面对有限的需求，金融机构加剧了竞争，不断降低贷款标准给信用级别较差的借款人，在出现利率上升和房价下跌时，导致违约率上升，爆发次贷危机。正如Robin Blackburn所说：“次贷危机是一个金融化的危机，它是杠杆、放松监管和金融创新共同缔造的杰作”。

2 中国房地产金融市场的风险

我国自1998年进行住房体系改革，取消福利分房以来，房地产业逐渐成为国民经济的支柱产业。当然房地产业的迅猛发展离不开金融业的支持，经过多年的发展，基本形成了以银行信贷为主，同时包括股权、信托、债券等融资方式在内的房地产金融市场。房地产业的发展迅速，我们不得忽视其存在的风险。

2.1 高房价的市场风险

近年来，我国房地产价格上涨过快，并且还有继续上涨的势头。房价的过快上涨使得市场价格偏离实际价值，产生房地产泡沫。如果随着人民币升值预期等国内外因素导致房地产泡沫破灭，作为抵押品的房地产价值就会下降，造成银行信贷质量下降，给银行带来巨大损失，并且持续上涨的房价，会促使投机的产生并挤占人民消费支出，这些都不利于国民经济的发展。

2.2 央行不断加息，房地产业面临利率风险

面对充足的流动性和不断上涨的通胀压力，尽管加息的打击面广，但是央行还是在2011年里进行了两次加息，使得一年期贷款利息为6.31%。针对面前的CPI，还存在加息预期。虽然房产还贷有借款人收入作保障，但是个人按揭贷款利率上升，也会在一定程度上造成恶化信贷质量。

2.3 房地产开发商负债经营的财务风险

我国房地产开发商除自筹资金外，由于其他融资渠道不畅，其开发资金多来自银行贷款。随着我国准款准备金率不断上调，截止到2011年2月24日大型金融机构人民币存款准备金率已达19.5%，这就预示信贷额度会进一步收紧，这样就会使贷款门槛提高，一旦房地产商借不到钱，资金链条断裂，风险就会暴露。

2.4 银行职员道德风险和放贷的操作风险

银行职员的风险意识不强，为了完成放贷任务免于受罚，在审贷过程中流于形式，对存在疑点的资料不进行深入调查，审查不严谨。有些信贷人员甚至帮助不符合贷款条件的借款人虚构收入证明和抵押品证明来骗取银行的房贷资金。由于这些申请人不具有还款能力，会造成银行不良贷款率上升。

由于商业银行竞争激烈，为了抢占市场份额，一些商业银行降低审查标准，认为有房屋作抵押不用担心还款，但事实上房屋变现存在困难。特别是对于贷款人及其家属生活所必需的居住房屋，我国法律规定是不得拍卖的。因此住房抵押形同虚设，即便贷款人拒不还款，银行也不能将抵押房屋变现。

通过剖析美国次贷危机的成因，分析我国房地产金融市场存在的风险，我们可以看到我国房地产金融市场与美国次贷危机前有许多相似经济背景，如经济高速增长、房价虚高，逐步形成泡沫；居民购房热情高涨，个人按揭贷款增速加快；房地产业贷款占银行信贷比重加大，并且银行信贷标准下降；货币政策由松到紧，不断加息，造成还贷压力加大。 转贴于

3 防范房地产金融风险的对策建议

美国次贷危机无疑对我国房地产金融市场的风险防范起到了启示作用，针对当前房地产市场所存在的潜在风险，应采取多种措施稳定房价，保持房地产市场健康发展，银行所面临的风险也要采取措施积极防御。根据美国次贷危机经验和我国国情，可以从以下几个方面来努力化解相关风险。

3.1 加快资产证券化的进程，拓展融资渠道，分散银行信贷风险

当前我国房地产企业融资渠道单一，资金多来源于银行贷款，这就使得银行直接或者间接承担着房地产市场的风险，一旦房市出现问题，银行的不良贷款会增加，影响到银行的经营。要改变这种局面，就要拓展融资渠道来分担银行体系风险。

虽然说，住房贷款证券化可以将银行风险通过资本市场分散到投资者身上，增加银行资产的流动性，但是从 2005年中国建设银行推出的个人住房抵押贷款证券化产品来看，由于市场规模小，无法满足市场需求，收效甚微，企业仍主要依赖银行贷款。为了抑制通货膨胀，央行近年来多次上调准备金率，使得银行面临资金短缺的危险。另一方面，尽管面对利润的诱惑，很多企业纷纷进入房地产市场，但是真正满足上市条件的企业并不多，在股市融资数量有限，因此加快资产证券化进程是必需的。针对目前我国银行在资产证券化过程中存在的问题，结合国情有步骤、有计划地推进，并且国家也要制定相关法律法规以利于证券化的实施，银行最终实现个人按揭贷款和房地产企业贷款都证券化。此外，发展房地产投资基金，引进外资等都可以达到拓展融资渠道，分散银行风险的目的。

住房贷款证券化可以分散银行风险，但是这种金融创新正是次贷危机的成因之一。尽管我国的金融创新刚起步，但是我们应该打好基础，使用优质资金进行创新，并且增加风险透明度，以此来防范风险。

3.2 完善个人和房地产企业的信用制度

由于信息不对称等原因的存在，商业银行不能够完全了解个人和企业的信用信息。虽然说我国自2006年已经开始运行全国信用信息基础数据库，里面也涵盖了大量的个人和企业的信贷信息，但是也存在不少问题，比如有关信用参数未纳入信用体系，信息透明化程度不高，资源分散而且缺乏共享机制等，这些都会给银行带来潜在风险。这就需要健全信用体系，通过完善信用体系，可以帮助信贷人员对申请人情况进行判断，有效防范道德风险，进而提高贷款质量。

3.3 银行提高风险防范能力，加强管理

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本课题主要对华夏基金管理公司的上证 50ETF 进行实证研究。通过选取2007年12月30日至2015年12月31日这一样本期间的基金累计净值作为研究的样本数据，数据均来自国泰君安大智慧和金融界网站。在研究的过程中，从上证50ETF指数基金的发展现状来看，这个基金的日收益序列具有一定的平稳性以及便利性，这样才能利用VaR模型来对基金的未来风险进行预测以及研究。

因此，本课题主要采用日收益率序列来描述上证ETF的价格波动性。其中，上证ETF基金的日收益率通过公式1计算得出：

在公式1 中，Rt为基金在t日的收益率；NAVt是第t日的基金累积净值，NAVt-1的基金累计净值。上证 50ETF 是一只指数型开对上证 50ETF 进行正态性检验，计算它们的均值、标准差、峰放式基金，在课题的研究中，本文主要对上证 50ETF进行正态性分布检验，然后计算这个基金的均值、标准差、峰度以及偏度等。

二、数据检验

（一）数据单位根检验

在金融时间内，由于时间序列存在一定的特殊波动性。在这个背景下，需要利用广义的自回归条件异方差来对收益率序列的方差。在本次数据的单位根检验中，通过利用样本期间内的上证50ETF数据，利用ADF对这个数据进行单位根检验，从而判断上证50ETF的收益率时间序列是否为平稳时间序列，具体结果如表2 所示：

从文中分析可以的初，原假设是上证 50ETF 的收益率序列存在单位根，而根据上表的数据可以看出，样本基金的t统计量为-39.5623，这个值要明显小于5%显著性水平下的t值，因此样本基金拒绝了原假设，这说明了上证50ETF基金的收益率序列是平稳序列。

（二）相关性检验

从本课题研究的模型来看， 这个模型中自身存在的时间序列有特定的特点，即惯性以及粘滞性。

这个特点主要表现在彼此之间具有相关的关系。基于这个背景，需要利用明星来检验这种特性，并且对这种特性进行描述。在本文的研究中，通过利用自相关函数以及偏相关函数对模型进行检验，同时在研究的过程中，利用Ljung- Box Q的检验方法对模型的相关性进行研究以及分析。在本课题的原假设中，主要是假定滞后阶数为10，并且求出相关的系数图。从Eviews5.0的计算结果来看，由于求出的Q值中概率的最终结果都大于0.05，这个数据说明原假设不能被拒绝，这就说明上证50ETF基金的收益率序列不存在序列相关的情况。

三、GARCH 模型实证分析

VaR是当前比较流行的风险度量方法，国外著名学者菲利普?乔瑞给这个模型下过定义，即VaR模型是指在一定置信水平区间以及一定的时间中，对最大的损失进行预期估计，通

在以上公式中，Pt-1为在t-1时期的金融资产，换句话来说，这是指某个证券或者证券组合的累计净值，在公式中，Z[α]是指模型的置信度，即在标准正态分布中模型的临界值。在一般情况下，当[α]= 0.05 时，Z[α]=1.645， [σrt]代表的含义是上证50ETF基金产品时间序列收益率的条件方差等。

从上述的分析可以看出，本课题研究的上证50ETF基金在样本期间内的日收益率为平稳序列，能够用GRRCH模型进行验证，因此，上证50ETF基金的收益率可以用一般的均值回归方程来计算，在广义的自回归条件异方差条件下，GARCH模型可以表现为GARCH（l，l）模型，最终估计的结果如下表所示：

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中图分类号：F83文献标识码：A文章编号：1672-3198（2008）03-0153-02

1 引言

基于核估计的历史模拟法是标准历史模拟法的改进，它给出了可以评估VaR精度的标准误差信息，即VAR准确性下降的原因――模型原因或市场条件变化原因，并克服了样本容量选取困难等缺。其本质是对标准历史模拟法中直方图的推广，给出平滑形式的概率密度估计。

关于资本资产定价模型中Beta系数的时变性已经有很多文献讨论过，尽管单因数的资本资产定价模型经历近20年仍然具有强大的生命力，但是就刻画预期收益率的截面特性而言，多因素模型被证明比其更符合经验数据。国外Swhwert and Seguin利用单因素模型得到时变的Beta值，他们发现均值调整收益与公司规模有关，若考虑到收益误差的异方差性，相关性更加明显。根据资本资产定价模型，若要求出某种股票在均衡情况下的收益，必须了解其风险指标，即Beta系数值。如果根据该种股票收益和市场组合收益的历史数据，则我们就可以由如下资本资产定价模型：rit+ai+βirmt+εi（其中rit和rmt分别是第i支股票收益率和市场组合收益率）求出Beta值。通常根据Beta的值可以将证券进行分类，我们将贝塔值大于1的证券称为进取型证券，在牛市时，这样的证券价格上升速度比整个市场价格上升更快，而在熊市中，比整个市场的证券价格上升也更迅速；若贝塔值小于1，我们称其为保守型证券，其收益波动的幅度小于整个市场收益波动的幅度；若贝塔值等于1的证券成为中性证券，就平均值而言他们的价格随市场变化而波动。 CAPM的一个突出优点在于，它能够以无风险利率加风险益价的简单方式来估计出特定的股票（股票组合）一个时期的预期回报率。在实际的金融市场中Beta受到多种因素影响而表现出相当的不稳定性。如果股票的系统风险增加，Beta也会增加，如果系统风险降低，则贝塔值将减少。另外，公司的财务和运营决策也会改变公司股票的Beta值，因此要保持其值不变和稳定，是不可能的，用带时变性的参数模型来改进单一的CAPM是合理的。为此，本文主要对CAPM模型进行改进，考虑Beta的时变性和随机性。

2 模型及算法理论介绍

(1)金融市场风险值（VAR）测量的算法理论过程。

本文选取高斯核即标准正态分布密度函数作为损益的概率密度估计。概率密度函数的核估计表示为：

f^(x)=1nh∑ni=1kx-xihj

其中，n是样本容量，h是窗宽，k(x)=12πe-x22。

根据核估计窗宽最佳选择理论：h过大会引起过度平滑，偏误较大，但是估计的方差却好。而h过小会引起光滑不足，方差过大，但是偏误却好。因此窗宽的选取应兼顾偏误和估计量方差，具体说h选取应该使误差平方的期望值达到最小，即极小化：

E(f^h(x)-f(x))2=(Ef^h(x)-f(x))2+Var(f^h(x))

可以证明在一般正则条件下，上式极小化的任何h取值一定与n-15成正比。比例因子依赖于数据的真实分布。通过计算的最佳窗宽为：

h=1.059σn-15，其中n是样本容量，σ是样本标准差；

（2）根据高斯核密度估计计算市场风险值

由核密度估计算，第j次序统计量的密度函数，

gj(x)=n!j!(n-j)!f(x)F(x)j-1(1-F(X)n-j)

其中，f(x)=1nh∑ni=1k(x-xih),F(xi)=∑im=1f(xm)

其均值就是市场风险值，从估计的标准误差，可以给出市场风险值的置信区间。

3 金融市场风险动态分析

假若时变系数B满足如下方程：

B(t)的平均值是Mb=0.51850935186693。根据分类商业类证券可认为是保守型证券，从图中也可以看出贝塔值并不稳定，而是随时间无规律摆动。

参考文献