基于价值函数修正的GARCH模型及其风险测量研究

发布时间：2020-07-16 00:03

【摘要】：世界金融衍生品市场迅猛发展,它在为参与者提供避险工具的同时,也成为金融市场发生剧烈波动的根源,增大了风险管理的复杂性。对金融风险进行有效的管理成为国内外金融实务界、理论界和监管机构共同关注的焦点。风险测量是风险管理中首要而核心的部分,研究风险测量对于风险管理理论以及我国风险管理的发展具有十分重要的理论意义和现实指导意义。 VaR和CVaR方法在风险测量、监管等领域获得广泛应用,成为金融市场风险测量的主流方法,基于GARCH类模型的参数估计方法是其中很重要的方法之一。股票价格的波动呈现出非对称性、非均衡的关系,收益的均值和方差是自相关的、不稳定的。其中非对称性与投资者的心理因素密切相关,然而,目前的这些非对称GARCH模型很少考虑投资者的心理因素对股价运行规律的影响。 本论文分析已有的GARCH类模型,结合行为金融学中的前景理论,构建基于价值函数的VF-GARCH模型,并给出参数估计的极大似然函数估计方法。结合风险管理测量方法中的VAR和CVAR理论,运用VF-GARCH模型改进VAR和CVAR测量方法。选择沪深300指数的对数收益率作为样本,分别采用VF-GARCH模型和GARCH模型对沪深300指数的对数收益率进行建模,比较得出VF-GARCH模型具有优越性。利用VF-GARCH模型改进的VAR和CVAR参数方法测量沪深300指数对数收益率的VAR和CVAR值,采用Kupiec的失败频率检验法对测量结果进行有效性检验,实证结果对于沪深300指数期货的风险管理具有指导意义。
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：F224;F831.5
【图文】：

提出ARCH 模型的不足，，以及信息反映的程行为金融对于非对称参数估计。型的 VAR 和 CVAR 测 VAR 和 CVAR 的理论出基于 VF-GARCH 型的沪深 300 指数风收益率作为样本，分率进行建模，比较得AR 测量改进方法测量进行有效性检验。

图 5.3 自相关函数和偏相关函数图（2）序列的平稳性分析一个时间序列ty 如果是平稳的，那么它满足下列条件：①对任意时间 t，其均值恒为常数；②对任意时间 t 和 s，其自相关系数只与时间间隔 t-s 有关，而与 t 和 s 的起始点无也就是说，平稳时间序列的各观测值围绕其均值上下波动，且该均值与时间无关换不剧烈。如果一个时间序列的均值或自协方差函数随时间改变，那么这个序列稳时间序列。时间序列平稳性检验方法常用的有两类：图形分析和单位根检验。为了检测观察值的平稳性，本文采用单位根检验。采用 eviews5.0 软件进行 ADF 检 t = 30.77，p 值为 0，因此观察值不存在单位根，为平稳序列。.3 VF-GARCH 模型和 GARCH 模型建模及实证比较（1）VF-GARCH模型建模采用价值函数修正后的GARCH(1,1)模型建模（其中 ρ =0.88， λ =2.25），参数结果如表5.2所示:

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本文编号：2757201