证券市场下方风险测度模型及市场风险的实证研究

发布时间：2020-06-25 12:12

【摘要】： 对证券市场风险度量方法的研究是金融经济学领域里最核心的课题之一,也是实际证券投资活动中至关重要的一环,受到越来越多投资者和研究者的关注。本文主要研究下方风险理论中的风险计量模型,因为下方风险考虑了投资者的不同偏好,能更好地反映了风险的隶属性要求。首先,本文提出了基于MGARCH模型的LVaR风险度量方法,并与基于GARCH模型的风险度量结果进行比较;接着考虑具有投资者偏好的LCVaR模型,并建立了基于LCVaR的投资组合优化模型;最后,在Fishburn的一般风险测度理论的基础上提出全面风险从度模型和组合偏矩风险测度模型,并构造了基于全面风险和组合偏矩风险的投资组合优化模型。
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：F830.91
【图文】：

有略微增大，说明了高阶后的弱自相关性，但自相关系数和偏自相关系数都显著不为零，说明序列的自相关性不显著；图3.1 残差平方自相关图检验结果③ 条件异方差性检验：从对数日收益率图或通过对其建立随机游走模型后得到的残差图3.2中可以看到波动的“成群”效应，即波动在一些较长的时间内非常小，在一些较长时间内非常大，说明可能存在着条件异方差性。滞后阶数 p =3时，ARCHLM检验得到的LM统计量为27.113，概率P值几乎为零，说明残差序列存在着条件异方差；同时图3.1中的残差平方自相关和偏自相关系数也显著为零，Q统计量都非常显著，也说明了存在着ARCH效应。图3.2 对数日收益率(上半部分)和随机游走模型的残差图(下半部分)

图3.1 残差平方自相关图检验结果③ 条件异方差性检验：从对数日收益率图或通过对其建立随机游走模型后得到的残差图3.2中可以看到波动的“成群”效应，即波动在一些较长的时间内非常小，在一些较长时间内非常大，说明可能存在着条件异方差性。滞后阶数 p =3时，ARCHLM检验得到的LM统计量为27.113，概率P值几乎为零，说明残差序列存在着条件异方差；同时图3.1中的残差平方自相关和偏自相关系数也显著为零，Q统计量都非常显著，也说明了存在着ARCH效应。图3.2 对数日收益率(上半部分)和随机游走模型的残差图(下半部分)

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本文编号：2729110