基于VaR和CVaR方法的我国证券市场风险度量与实证分析

发布时间：2020-06-01 08:46

【摘要】： 证券市场风险是证券投资者在投资过程中所面临的主要风险，是众多投资者及理论研究者关注的焦点问题之一，也是各国证券监管当局管理的重点。而证券市场风险测量作为风险管理和防范的核心，它直接决定了风险管理和防范的有效性。因此，研究证券市场的风险管理具有十分重要的理论意义和实用价值。 本文通过对证券市场风险的各种测量方法进行系统的分析和研究，最终选定了VaR(Value at Risk)和CVaR方法作为本文的研究方法。该文着重介绍了VaR和CVaR模型的基本原理以及VaR和CVaR的计算方法，并以2002年至2007年上证综合指数和深圳成份指数为研究对象，利用VaR和CVaR方法对我国证券市场风险进行了实证分析，以及收益序列的稳定性和相关性。实证检验取得了较好的效果。 本文在证券市场较充分的数据基础上，通过Eviews统计分析软件和计量经济学方法进行处理，实证分析结果得出：金融资产收益率序列分布具有尖峰厚尾的特点，并且具有明显的GARCH效应和杠杆效应，其波动具有聚集性和时变性(条件异方差性)；基于正态分布的CVaR估计可能会低估风险，基于t分布的CVaR估计可能会高估风险，基于广义误差分布(Generalized Error Distribution,简称GED)的CVaR估计的结果较准确。实证研究表明，，GARCH族模型能够很好地刻画收益率序列残差项的异方差性，选用GARCH族模型能够比较有效的进行VaR和CVaR的估计，从而进行证券市场的风险测量。
【图文】：

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【学位授予单位】：武汉理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：F832.51;F224

【引证文献】

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1 卢煌平;风险现金流量的估算与套期保值[D];厦门大学;2009年

2 花小伟;H股指数期货风险度量的参数方法研究[D];首都经济贸易大学;2009年

3 王东海;电网投资风险决策的CVaR度量模型研究[D];华北电力大学（北京）;2010年

4 孙倩如;Beta分布下均值-VaR和均值-CVaR模型的证券组合分析[D];华中科技大学;2009年

5 王彦红;基于贝叶斯分位回归的证券市场风险测度研究[D];湖南大学;2010年

本文编号：2691238