基于变点监测的VaR度量方法研究

发布时间：2017-07-18 12:17

  本文关键词：基于变点监测的VaR度量方法研究

  更多相关文章： 风险度量 风险价值 变点监测 二进制分割 模式变点

【摘要】：金融市场充满了很多的不确定性,波动性是金融时间序列的重要特征之一。除了投资收益外,投资者越来越关注于投资风险。特别是近年来,全球金融市场波动加剧,金融风险度量和风险控制成为了所有投资者,包括个人,机构,甚至是国家所关注的焦点之一。金融风险度量的方法有很多种,比较常用的一种是由J.P.Morgan最早提出的VaR方法。VaR,即风险价值(value at risk),是指在未来一段时间内,在给定的置信水平下投资者所受到的最大损失。VaR的计算依赖于历史数据,因此如何选择合适时间段内的历史数据来计算VaR是十分重要的一个问题。我们引入金融时间序列变点去分割历史数据,仅采用最近变点后的数据计算VaR值。本文所指变点为模式变点,认为变点前后金融时间序列的波动模式发生了变化。本文采用P.Fryzlewicz和S.Subba Rao提出的BASTA方法进行变点监测。BASTA方法,即转换自回归条件异方差的二进制分割方法,包括两步：转换过程和二进制分割过程。转换过程将原始序列转换成相关性更小、尾部更薄的序列；二进制分割过程用来估计变点。最后,本文给出基于上海证券交易所A股指数2031个收盘价数据的实证研究。
【关键词】：风险度量 风险价值 变点监测 二进制分割 模式变点
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F830.9;O211.61
【目录】：

• 中文摘要6-7
• 英文摘要7-8
• 第一章 基于ARCH过程的多变点监测方法8-14
• §1.1 综述8-10
• §1.2 分段常参数ARCH模型10
• §1.3 BASTA方法的一般算法10-12
• §1.4 函数g与门限常数c12-14
• 第二章 基于VaR的风险度量14-19
• §2.1 VaR的定义14
• §2.2 方差协方差法计算VaR14-16
• §2.3 基于GARCH(1,1)模型的VaR度量方法16-18
• §2.4 引入变点监测改进传统VaR风险度量方法18
• §2.5 VaR的回测及效果评价18-19
• 第三章 实证分析19-35
• §3.1 变点监测20-23
• §3.2 计算VaR的不同方法及结果23-30
• §3.3 基于变点监测的VaR计算30-34
• §3.4 不同方法下VaR计算结果与比较分析34-35
• 第四章 总结35-36
• 参考文献36-39
• 致谢39-40
• 学位论文评阅及答辩情况表40

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本文编号：557671