当前金融机构面临许多金融风险,比如市场风险、信用风险、操作风险、流动性风险、战略风险等等,能否有效地管理这些风险是机构正常运营与盈利的前提,而一次次的金融危机更促使人们意识到风险管理的重要性。风险价值VaR方法给金融机构提供单一的风险度量来度量其整体风险。但是,由于金融时间序列的“尖峰厚尾”特征,传统的基于正态分布假设的VaR不仅高估了市场正常波动时的风险,而且无法对市场突发的极端情况进行有效的风险控制。为了处理厚尾问题,常见的有三大类方法。一种是非参数的模拟方法,包括历史模拟法和蒙特卡罗模拟法。第二类是参数方法,应用ARCH/GARCH模型描述随机波动率,从而建立起条件正态模型。第三类是极值理论方法。近年来,随着金融全球化的发展,金融机构的一份资产组合就可能包含上千个风险头寸,给出所有这些风险因子的联合分布并计算出VaR是很困难的。而针对厚尾特征的改进方法一般都很复杂且计算量大,难以实际应用。这就要求我们寻找耗时少、易于理解与计算的VaR计算方法。Luciano和Marena提出的基于联合分布函数的上下界计算VaR的上下界的方法,适用于任何边缘分布函数(包括厚尾分布),同时对资产组合间的相依结构不作任何假定,符合需要最少信息且易于计算的要求。本文正是应用极值理论和下界VaR方法对国内的股票市场和期货市场的风险进行了实证研究,并针对国内市场的风险特征提出了风险管理的建议。本文的创新之处主要有三点:一是检验VaR方法作为市场风险的主要控制手段在国内市场的实际表现如何,与此同时,详细分析了极端市场情况下的波动聚集现象,并基于此提出了通常被忽视的模型检验,并用来检验下界VaR方法在极端市场情况下的表现。二是在对期货市场的风险实证分析中,综合考虑市场风险和流动性风险,应用极值理论方法评定国内交易所现行保证金水平是否充足、合理。三是考虑了期货合约组合的分散效应,应用下界VaR方法设定的组合保证金水平能灵敏的反映市场波动造成的期货组合的动态风险,进而在风险可控的前提之下提高资本的使用效率。