基于GARCH模型的VaR方法的实证研究

发布时间：2017-04-09 13:15

  本文关键词：基于GARCH模型的VaR方法的实证研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：受经济全球化、金融创新等因素的影响,金融市场的波动性已大大加剧,如何控制风险,已成为各个金融机构非常关注的问题。VaR风险价值方法是90年代以后发展起来的一种新型风险管理工具。作为一种金融风险测定和控制的模型,它简单易行,相比于传统的金融风险管理模型,更具实用性和投资参考意义。目前它已成为国际上度量市场风险、业绩评估和监管信息披露等方面的一种主流方法。 本文首先介绍了计算VaR的一些基本方法,并且比较了他们的优缺点。选了上证综合指数、深圳成分指数作为研究对象,对这些指数的收益率序列进行正态性检验、平稳性检验、ARCH LM检验,检验后发现这些市场的收益率序列具有尖峰后尾性、分布是较平稳的、并且具有ARCH效应,因此认为GARCH模型族比较适合计算我国证券市场的VaR。之后,采用了GARCH、TARCH、EGARCH模型,GARCH模型的正态分布、t分布、GED分布来计算上证综合指数、深圳成分指数的VaR。最后用KuPicc的失败频率检验法来对模型进行准确性检验,得到每个市场最优的模型。
【关键词】：GARCH模型 VaR 准确性检验
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：F830.91;F224
【目录】：

• 中文摘要10-11
• 英文摘要11-12
• 第一章 绪论12-17
• §1.1 VaR产生背景12-13
• §1.2 国内外研究动态13-15
• §1.3 本文的主要研究内容15-17
• 第二章 金融风险度量方法的介绍17-24
• §2.1 灵敏度方法17-18
• §2.1.1 灵敏度方法涵义17-18
• §2.1.2 灵敏度方法的缺点18
• §2.2 波动性方法18-20
• §2.2.1 波动性方法涵义18-19
• §2.2.2 波动性方法的缺点19-20
• §2.3 VaR方法20-23
• §2.3.1 VaR方法涵义20
• §2.3.2 VaR方法参数选择20-22
• §2.3.3 VaR方法优缺点22-23
• §2.4 本章小结23-24
• 第三章 VaR计算方法和GARCH类模型24-36
• §3.1 VaR的一般计算方法24-25
• §3.1.1 一般分布下的VaR计算24
• §3.1.2 正态分布下的VaR计算24-25
• §3.2 VaR的计算方法25-30
• §3.2.1 历史模拟法25-27
• §3.2.2 蒙特卡罗模拟法27-29
• §3.2.3 方差-协方差法29-30
• §3.3 GARCH类模型的介绍30-32
• §3.3.1 GARCH模型30-31
• §3.3.2 TARCH模型31
• §3.3.3 EGARCH模型31-32
• §3.4 关于分布32-33
• §3.5 正态性检验33-34
• §3.6 VaR模型的准确性检验34-35
• §3.7 本章小结35-36
• 第四章 GARCH模型在股票市场的实证研究36-49
• §4.1 市场数据分析36-41
• §4.1.1 基本统计数据分析36-39
• §4.1.2 平稳性检验39-40
• §4.1.3 ARCH LM效应检验40-41
• §4.2 模型的建立41-44
• §4.2.1 模型的参数估计41-43
• §4.2.2 ARCH LM检验43-44
• §4.3 GARCH类模型的VaR方法应用研究44-48
• §4.3.1 VaR值的计算结果与分析44-46
• §4.3.2 模型的准确性检验46-48
• §4.4 本章小结48-49
• 参考文献49-51
• 致谢51-52
• 附录52-56
• 附件56

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 汪飞星,常国栋,李玉红;PearsonⅦ分布在VaR模型分析中的应用[J];北京工商大学学报(自然科学版);2002年04期

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本文编号：295337