上证A股指数VaR模型的比较及其实证研究

发布时间：2020-05-10 18:18

【摘要】：随着经济全球化与金融一体化的快速发展,金融业的稳定性在下降,金融市场呈现出前所未有的波动,在这种日趋波动的经济、金融环境下,金融风险管理越来越重要,成为金融及至所有企业生存和发展的能力之一。 目前国内金融机构普遍采用VaR体系来进行市场风险管理,但计算VaR可采用的模型多种多样,究竟哪种模型更符合中国的市场运行规律,理论界和实务界均未给出答案。 利用VaR技术度量市场风险,关键是如何刻画金融资产收益率的分布。本文就上证A股收益率序列的统计特征进行实证分析,比较现有VaR模型的基础上,提出了基于非参数核估计和非参数局部线性估计的VaR模型。相关结论可概括如下: 1.本文从研究上证A股收益率的特性入手,进行实证分析。运用均值、标准差、偏度及峰度等描述性统计变量对股票收益率波动的基本统计特征进行分析;最后检验了收益率序列的自相关性、正态性与方差时变性。得出上证A股收益率不服从正态分布,是有偏的,有峰的,且具有厚尾性;在一长时间段内存在自相关性,但相关性很弱;方差是时变的。 2.比较现有VaR模型的基础上,引用叶阿忠的《非参数计量经济学》理论知识,提出应用其中的核估计和局部线性估计理论进行VaR估计。 3.以上证A股收益率序列进行实证分析,用现有的VaR模型及非参数核估计和非参数局部线性估计的VaR模型测算了上证A股市场收益率的风险值,并使用巴塞尔委员会规定的事后检验方法对各种VaR模型进行了有效性检验,对各种VaR模型的优劣进行了分析评判。得到结论:非参数核估计和非参数局部线性估计的VaR模型都能很好的刻画上证A股收益率的风险曲线,但核估计模型估计VaR时可能会低估市场风险,而用局部线性模型估计VaR时也可能会轻微的高估股市的真实风险,但其检验样本中实际损失超过VaR值的比例与相应的左尾概率p值比较一致,模型拟合效果较好。
【图文】：

图2一4上证A股收益率正态分布检验图通过BJ统计量的正态性检验及收益率序列的QQ散点图得到收益率序列是非正态的，且是尖峰厚尾的。图2一4.为上证A股收益率正态分布检验图，其是通过样本值估计，在收益率分布直方图上直接拟合正态分布曲线而得到的。图2一4中的曲线为正态分布，可以看到，直方图与正态分布拟合并不是很好，明显有着尖峰厚尾现象，，这与前面的检验结果一致，即所选样本收益率分布是非正态的，且与正态分布相比呈尖峰厚尾态。三、自相关性在这一部分，检验数据的自相关性。收益率序列{}rt的k阶自相关系数定义为:。、一eov(。，。十*)/以而而下了var(rt十*)]样本自相关系数通常表示为:(2一7)"一k””走一万(‘一万)(，r+*一刃‘万
【学位授予单位】：上海海事大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2005
【分类号】：F832.51

【引证文献】

相关硕士学位论文 前2条

1 董立娟;基于蒙特卡罗模拟的VaR在股指期货保证金设计中的应用[D];内蒙古大学;2008年

2 刘瑞;基于高频数据的Cvar测度研究[D];兰州商学院;2010年

本文编号：2657701