近年来各类证券投资基金产品密集发行、规模迅速扩大,其中以被动投资为投资理念、跟踪指数的ETF基金也在这两年竞相上市,ETF基金可以在交易所或者场外进行交易,具有运作高效、组合投资、低成本等特点,备受投资者的关注。由于我国的ETF基金逐步采用做市商报价机制的特殊性,在这一背景下,本文对我国沪深两市的ETF基金进行研究,尝试在高频视角下考虑买卖价差中的信息,基于流动性均衡模型,结合因子模型,运用高频数据建模方法和FamaMac Beth截面回归方法对ETF基金市场的尾部风险进行了度量和实证分析,得到不同资产大类和资产子类的高频尾部风险度量,其在一定程度上反映市场短期的波动或信息冲击,有助于对市场即时的风险水平进行监控和管理。本文将高频尾部风险度量估计应用于投资组合构建,对比了是否考虑高频尾部风险的不同投资组合模型,其中以高频尾部风险为风险度量的风险平价模型具有相对更加稳健的收益表现,在回测期间有最高的卡玛比。在高频数据框架下的尾部风险估计中,本文还考虑了不同资产类别之间市场高频尾部风险的相依性,分别估计我国沪深两市的股票型ETF基金、货币型ETF基金、债券型ETF基金的尾部风险度量,以及根据重仓股和主题类别划分不同行业、风格资产子类的高频尾部风险,采用因子模型,实证发现股债大类资产之间尾部风险估计的相关性低,并且相比于分行业的资产子类的尾部风险度量,股票型ETF基金市场的总体高频尾部风险更高,这说明行业本身也是一个风险因子,在总体考虑股票型ETF基金市场的高频尾部风险时也对行业风险因子的风险水平进行了度量。此外,虽然各资产类的高频尾部风险难以通过时间序列建模的方法预测,但均能在一定程度上说明市场的总体风险水平,并且高频尾部风险度量对于其他的风险度量具有统计意义上的可预测性,例如在股票型ETF基金中尾部风险估计对标的资产期权的隐含波动率回归系数显著,但可决系数并不高,说明两种风险度量之间含有不同的信息量,或是因为对未来风险度量的时间窗不同,并不能完全互相替代。本文针对高频尾部风险所包含的风险度量的信息随时间的衰减程度,在策略的回测中对不同的调仓频率进行了参数敏感性分析。总之,高频尾部风险度量有助于丰富对风险的监控和风险的多样配置。在构建基于尾部风险度量的风险平价模型时,本文采用降为日频后的尾部风险估计定义尾部风险水平,原因有两点,一是高频的投资组合策略缺乏可操作性,实操中会由于滑价等交易限制和市场微观结构噪声因素的影响难以按照成交价买入或者卖出资产,二是高频尾部风险估计容易受到极值的影响,短期由于信息冲击等原因尾部风险会迅速上升,市场消化信息后很快会恢复,由于ETF基金每日发布一个净值,资产的日内波动并不会影响投资的收益。结果发现仅针对大类资产的高频尾部风险度量构建的风险平价策略的投资组合收益选择不同的资产类别具有相对基准的不同收益表现,相对基准投资组合不够稳健。因此本文考虑剔除行业因素的影响,采用层次化的投资组合方式,先对股票型ETF基金根据行业和主题分类,再进行大类资产间的投资组合,通过层次化构建的投资组合对调仓频率这一参数结果相对稳健,在不同的调仓频率下,基于高频尾部风险的风险平价模型相比基于波动率的均值方差和风险平价模型,以及基于高频尾部风险的均值方差投资组合均具有更高的卡玛比。在金融市场的风险管理中,尾部风险度量指标的及时性对于风险水平的合理计量,从而进行风险的有效管理具有重要的意义。如今金融数据显现出高维和高频特征,利用高频数据进行尾部风险度量的构建对于完善风险管理体系具有积极作用,构建基于高频数据的风险度量有利于加深对金融市场微观结构的认识,合理运用高频信息构建稳健的投资策略具有强烈的现实意义。总之,在高频视角下对我国ETF基金市场的尾部风险度量研究具有丰富的实际应用的价值。