基于GARCH-VaR模型的沪、深指数风险度量分析

发布时间：2017-09-05 09:19

  本文关键词：基于GARCH-VaR模型的沪、深指数风险度量分析

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【摘要】：风险价值VaR(Value at Risk)是在国际上盛行的一种重要的金融风险预测管理方法,普遍被应用在金融机构中进行风险分析和预测。本文将理论分析与实证研究相结合,研究了度量风险价值VaR方法以及GARCH族模型,利用方差-协方差法对沪、深股票市场月收盘价进行实证研究。首先,本文陈述了风险价值VaR当前的研究目的和意义,以及国内外学者对于VaR的研究现状和相应的成果。阐述了VaR的基本原理、应用以及计算方法,在研究三种计算VaR值的方法的同时对这三种计算方法的优缺点进行比较。本文研究传统的GARCH模型后,分别建立GARCH、EGARCH、TGARCH、PGARCH、GARCH-M模型,结合检验VaR估计值的失败检验法创建了GARCH-VaR模型。其次,采用方差-协方差法对沪、深股市风险度量进行实证分析,选取2004年1月-2015年7月股市收盘价作为研究对象,对数据进行基本统计特性分析包括平稳性检验、相关性检验和条件异方差检验,从选取最优的GARCH模型对沪、深指数月收益率时间序列波动性进行模拟。在90%、95%、99%三种置信水平下计算VaR估计值进行风险度量,对VaR估计值进行失败检验。最后,沪指收益率序列选择基于GED分布下的EGARCH-M(1,3)模型,在95%和99%的置信水平通过了失败检验法,说明该模型能够较好的拟合沪指收益率波动情况;深指收益率序列经过基于GED分布下的EGARCH(1,3)模型,在90%、95%和99%三种置信水平下通过了Kupiec失败检验,说明该模型能够较好的拟合深指月收益率序列的波动情况。
【关键词】：风险价值 VaR计算 GARCH模型族 波动性 失败检验法
【学位授予单位】：东北石油大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F224;F832.51
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-6
• 创新点摘要6-9
• 绪论9-12
• 1.课题的目的和意义9-10
• 2.国内外的研究现状10-11
• 3.主要研究内容11-12
• 第一章 VaR模型理论12-17
• 1.1 VaR的基本原理12-13
• 1.1.1 VaR的定义12
• 1.1.2 正态分布下的VaR12-13
• 1.2 VaR的计算方法13-15
• 1.2.1 历史模拟法13-14
• 1.2.2 方差-协方差法14-15
• 1.2.3 蒙特卡罗模拟法15
• 1.3 VaR的应用15-17
• 第二章 GARCH-VaR理论分析17-23
• 2.1 GARCH模型族基本原理17-20
• 2.1.1 ARCH模型17
• 2.1.2 GARCH模型17-18
• 2.1.3 GARCH-M模型18
• 2.1.4 TGARCH模型18-19
• 2.1.5 EGARCH模型19
• 2.1.6 PGARCH模型19-20
• 2.2 GARCH-VaR计算理论20-21
• 2.2.1 GARCH-VaR在正态分布下的计算20
• 2.2.2 GARCH-VaR在t分布下的计算20-21
• 2.2.3 GARCH-VaR在广义误差分布下的计算21
• 2.3 VaR检验—失败检验法21-23
• 第三章 基于GARCH-VaR实证分析23-41
• 3.1 样本的选取23
• 3.2 上证综指GARCH-VaR的实证分析23-34
• 3.2.1 收益率序列特征分析23-27
• 3.2.2 GARCH类模型估计和分析27-31
• 3.2.3 VaR的计算和检验31-34
• 3.3 深证成指基于GARCH-VaR的实证分析34-40
• 3.3.1 深证指数数据统计分析34-37
• 3.3.2 GARCH模型估计和分析37-38
• 3.3.3 VaR计算和检验38-40
• 3.4 实证结论40-41
• 结论41-43
• 参考文献43-46
• 发表的论文目录46-47
• 致谢47-48

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本文编号：797150