VaR-GARCH-EVT模型及在中国证券市场的实证研究

发布时间：2020-12-05 07:22

　　随着经济全球化和金融一体化等因素的影响,金融风险管理的重要性日益突出。由于VaR在量化风险和动态监管方面具有独特优势,目前已成为金融风险管理的主流方法。本文针对中国证券市场上波动集群性和尖峰厚尾现象,建立了VaR-GARCH-EVT模型,并且与基于股票市场上服从正态分布假设的模型相比,VaR-GARCH-EVT模型具有优越性,为投资者和管理者预测收益和控制风险提供了一个量化工具。本文共分为5章。第1章介绍了研究背景、问题提出、研究意义、国内外研究现状。第2章阐述了金融风险管理的理论与度量方法。第3章在GARCH家族模型、极值理论基础上提出了VaR-GARCH-EVT模型。第4章介绍VaR-GARCH-EVT模型在中国证券市场中的实证研究。通过数据选取、检验过程与结果分析等步骤验证了VaR-GARCH-EVT模型适用于我国的证券市场,并且优于传统的正态分布方法,为投资者和管理者提供了一个很好的金融投资和管理的量化工具。第5章是本文的结论,阐述本文的主要贡献与不足。 

【文章来源】：东北大学辽宁省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：76 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 引言
    1.1 研究背景
    1.2 问题提出
    1.3 研究意义
    1.4 国内外研究现状
    1.5 本文主要内容
第2章 金融风险管理理论与度量方法
    2.1 金融风险管理理论
        2.1.1 金融风险的相关概念
        2.1.2 金融风险管理的内涵
    2.2 金融风险度量方法
        2.2.1 灵敏度方法
        2.2.2 波动性方法
        2.2.3 压力试验与极值分析
        2.2.4 VaR传统的度量方法
第3章 VaR-GARCH-EVT模型
    3.1 GARCH家族模型
        3.1.1 ARCH模型
        3.1.2 GARCH模型
        3.1.3 EGARCH模型
        3.1.4 TARCH模型
        3.1.5 PARCH模型
        3.1.6 GARCH家族模型应用到VaR中的优点
    3.2 极值理论
        3.2.1 样本极值的选取方法
        3.2.2 广义极值分布
        3.2.3 广义帕累托分布
        3.2.4 帕累托分布的尾部估计及VaR估计
        3.2.5 极值理论VaR模型的优点
    3.3 VaR-GARCH-EVT模型的建立
        3.3.1 动态波动模型
        3.3.2 GARCH（1,1）模型
        3.3.3 动态VaR
        3.3.4 VaR-GARCH-EVT模型
第4章 VaR-GARCH-EVT模型的实证研究
    4.1 数据选取
    4.2 检验过程与结果分析
        4.2.1 平稳性检验
        4.2.2 统计分析
        4.2.3 模型建立
        4.2.4 模型检验
    4.3 本章小结
第5章 结束语
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间发表论文情况
附录



本文编号：2899104