基于最优Copula模型的上市公司债券流动性风险和市场风险的集成度量

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债券市场是我国证券市场非常重要的构成部分,其在促进金融市场稳定方面占据不可忽视的地位。据实际了解发现上市公司债最早出现于2007年,即长电债的发行。随后于2015年我国证监会出台了《公司债发行与交易管理办法》,该规定对公司债发行主体做了改动,从最初的只赋予境内证券交易所上市公司、证券公司以及发行境外上市外资股的境内股份有限公司三类型公司发行,到现如今的只要符合规定条件的公司制法人均可发行公司债。可见该条例从主体和规模两大方面对发行条件进行了放宽,为后续债券市场的发展提供了良好外部环境。但在发展的同时公司债券也将面临着更多的风险,对债券投资者也会造成一定困扰。而且面临的风险也是复杂多样的,囊括了流动性风险、市场风险、购买力风险、税收风险等等,上述风险并未单独存在,相互之间存在某种联系,共同作用于资产组合之上,也就是所谓的集成风险。对于集成风险的衡量,不少管理者都只是凭借简单加和或者定性的方式来进行判定,事实上这种方式使用是由前提条件的,即各风险之间存在完全正相关关系。但实践表明,风险的相关性在很大程度上是不确定的,有些会呈现正相关,但又也有些会呈现出负相关的关系。虽然我国相关部门和政府目前已经明确提出大力发展债券的战略部署,但是即使我国公司债的市场规模达可与欧美等发达国家的公司债市场规模相比拟时,公司债券市场的流动性问题仍旧值得我们深思,通过对欧美国家和亚洲国家的公司债券市场观察来看,不难发现公司债券市场的最大忧虑并不是什么购买力风险和信用风险,而是流动性风险。我国公司债券市场的流动性水平远远低于其他发达国家的平均水平,其流动性风险尤为突出。目前,我国上市公司融资渠道大致上有两种:一个是股权融资,另一个则是债务融资,这两者相辅相成,相互互补。由此可见,上市公司发行的公司债不仅仅只与债券市场有关,同时与股票市场也是息息相关的。为此本文对总集成风险的度量主要是建立在考虑公司债券流动性风险和市场风险的基础上来完成的。同时也可将本文建立的模型用于衡量多风险、多资产的集成风险。本文拟建立起一种度量公司债的流动性指标,选用GARCH模型和经验分布来度量公司债的流动性风险和市场风险,并对已有集成风险研究理论进行近一步探索,利用Copula函数将两种因子结合在一起,并根据公司债目前的发展状况构建出可用于衡量集成风险的模型。具体衡量步骤可总结为以下几点:确定风险因子的边际分布情况;运用5种常用Copula函数对其进行参数估计,并形成联合分布;通过计算5种常用Copula函数的对数似然值以确定最优Copula函数;对选择出来的最优Copula函数进行蒙特卡洛模拟以计算公司债集成风险的VaR和CVaR值。
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