以1998年到2004年全部A股公司为样本，本研究系统参考了被特别处理（ST）公司的股票交易特性与估值。结果发现，当上市公司被实施ST以后，其股票交易显著偏离市场指数，呈个性化波动态势；在被实施ST期间，公司价值被显著低估。这一发现意味着投资者在投资ST股票时，总体是理性的，ST政策发挥了预期的警示作用。

内容提要 一、选题背景 随着金融的全球化趋势和以衍生工具为代表的金融产品的应用，金融市场产生了基础性的变化，市场风险成为金融机构面临的最重要的风险，因此如何恰当的度量市场风险成为重要的研究课题。 传统的在险价值计算方法并不能完全满足实际应用的要求。一方面，在险价值主要适用于正常市场条件下对于市场风险的衡量，而对于市场出现极端情况时却无能为力。另一方面，在传统的在险价值计算中，通常用相关矩阵来表示变量间的依赖关系，而相关矩阵隐含的假设是资产的收益服从多元正态分布。实证研究已经表明资产收益服从正态性的假设与现实情况不符，因此使用相关矩阵表示资产间依赖关系往往会得出错误的结果。而且相关矩阵只适合度量资产间线形相关关系，当资产组合中存在期权期货等定价公式为非线性的资产时，很难通过相关矩阵来衡量资产间的依赖程度。 本文在Embrechts, Kluppelberg and Mikosch（1997）的极值理论和Nelsen(1999)提出的连接函数的理论上，通过实证研究，试图通过比较计算在险价值的传统模型与新模型，讨论传统在险价值计算方法的缺陷，并检验新模型的适用程度。 二、研究方法与逻辑结构 本论文采用实证的研究方法，实证研究对象为以上海证券交易所的64支股票组成资产组合。文章利用资产组合从1997年1月2日到2003年1月2日的日股价收益率资料，分别用传统模型与新模型，通过蒙特卡罗模拟的方法计算在险价值，并将模型计算的在险价值估计结果与同时期实际损失结果做比较计算出不同模型的漏损次数，以评价不同模型在预测在险价值上的准确程度和适用性。 本文的逻辑结构如下图所示 三、主要观点及结论 根据实证结果得出以下结论，首先通过连接函数和极值理论的模型度量在险价值明显优于通过传统方法度量在险价值。无论是用EWMA方法估计矩阵还是用GARCH方法估计矩阵，计算所得的实际损失与在险价值相比超过值明显低于通过传统方法计算所得的实际损失与在险价值相比的超过值。 其次，通过EWMA估计矩阵计算的在险价值优于通过GARCH估计矩阵计算的在险价值。无论是传统方法还是新模型，通过EWMA估计矩阵计算的实际损失与在险价值相比的超过值都低于通过GARCH估计矩阵计算的实际损失与在险价值相比的超过值。 再次，用t连接函数方法估计的在险价值优于用正态连接函数估计在险价值，无论是在通过EWMA方法估计相关矩阵的方法中，还是在通过GARCH方法估计相关矩阵的方法中，在正态连接函数模型下计算的实际损失与在险价值相比的超过值都大于或等于在t连接函数模型下计算的实际损失与在险价值相比的超过值。 最后，无论是传统模型还是新模型计算的在险价值，都低估了风险。因为我们是度量时间区间为一个交易日，置信区间为99%的在险价值，因此如果实际损失超过在险价值的估计值大于1%，自险价值模型低估了风险。而通过实证研究得出对于所有模型，实际损失超过在险价值的估计值都明显大于1%。 在实证结果的基础上，本文认为相对传统的计算在险价值的办法，通过新的模型能够更好的估计在险价值，因此对中国的证券市场有一定的实用价值。对于金融机构，可以通过新的方法来计算在险价值，设置资金，在最大程度防范风险的同时，避免资金的闲置。对于金融监管机构，可以利用新方法对金融机构的风险管理进行指导和监管，以确保金融机构的稳健运营和市场的金融安全。 四、创新与不足 本论文的不足之处主要在以下几方面：首先，本文仅对由上海证券交易所的股票组成的资产组合进行实证分析，而没有包含其他金融产品，因此无法充分的论证新模型是否优于传统的模型，结论具有片面性。后续研究可以加入衍生产品对模型进行实证研究，更加充分的论证新模型的适用性。其次，在模型设定方面，本文仅选择正态连接函数和t连接函数，后续研究可以通过全面的对各种连接函数的实证研究，探讨适合中国市场的模型类型。最后，在参数估计方面，本文对所有的参数估计都使用极大似然法进行，后续研究可以使用其他方法对极值理论和连接函数的参数进行估计，讨论对参数的最优的估计方法。