基于波动模型的VaR方法及其在中国金融市场中的实证研究

发布时间：2020-05-05 11:04

【摘要】： 金融风险是由金融资产价格的波动引起的，因此风险测量的核心是对价格波动性的估计和预测。波动率的估计在过去的几十年里一直是实证金融学和计量经济学最活跃的领域之一，其估计方法得到了很大的发展。 本文对上证综指和深证成指的收益率序列的分布特征进行了研究，运用均值、偏度和峰度等描述性统计量对股票收益率波动的基本统计特征进行分析，并检验了收益率序列的非正态性，自相关性与平稳性。利用组合GARCH模型计算了上证综指和深证成指在两种误差分布和两种置信水平下的VaR值，并与由GARCH模型、EGARCH模型和TGARCH模型计算出上证综指和深证成指在两种误差分布和两种置信水平下的VaR值进行了比较，说明组合GARCH模型计算VaR值更加有效。 本文分为五部分。第一部分介绍了金融风险价值的发展背景及国内外研究现状。第二部分介绍了波动估计理论和VaR的计算方法。第三部分是对上证综指和深证成指的收益率序列的分布特征进行了研究，说明它们都是有偏的、尖峰厚尾的和非正态的，通过检验得出它们的收益率都不是自相关的、都是平稳的序列。第四部分是建立了四种模型，分别利用基于t分布和GED分布的四种模型对上证综指和深证成指计算出了在置信水平分别为95％和99％的VaR值，比较了VaR对风险测度的准确性，对模型进行了有效性检验。第五部分是结论，得出了波动模型都是有效的，，组合GARCH模型计算VaR值更加有效。
【学位授予单位】：山东科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：F832.5;F224

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本文编号：2650032