我国开放式股票型基金VaR市场风险度量研究

发布时间：2021-05-14 17:35

　　风险价值VaR（Value at Risk）自上个世纪九十年代诞生以来，一直受到世界各国金融机构和金融监管部门的重视，已成为金融市场风险度量的主流方法，并正向着信用风险、流动性风险等其他金融风险管理领域渗透。我国开放式基金起步较晚。2001年9月，我国第一只开放式基金“华安创新”诞生，从此我国证券投资基金业进入了快速发展的新时期。与此同时，其面临的市场风险也逐渐加大，特别是对于开放式股票型基金来说，由于其基金单位可以随时赎回，且投资领域主要为上市公司股票，而股票市场的波动又是剧烈的，因此市场风险管理就显得尤为重要。本文首先总结了我国开放式股票型基金风险度量方法，接着对VaR理论和GARCH模型做了详细阐述。VaR理论部分主要介绍了VaR的概念、计算原理和计算方法（参数方法、历史模拟法和蒙特卡罗模拟法）以及VaR模型检验方法（Kupiec失败率检验）。针对基金收益波动聚集性的特点，分别介绍了GARCH、GARCH-M、TARCH、EGARCH和PARCH模型。以期通过GARCH模型来描述收益序列的波动聚集性，进而计算VaR。实证分析部分首先对样本基金进行统计描述，得出其收益序列均存在尖峰... 

【文章来源】：东北财经大学辽宁省

【文章页数】：84 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 导论
    1.1 选题背景及现实意义
    1.2 国内外VaR研究现状与发展趋势
    1.3 本文研究的主要内容与结构安排
第2章 开放式股票型基金风险度量方法概览
    2.1 证券投资基金的含义及分类
        2.1.1 证券投资基金含义
        2.1.2 证券投资基金分类
    2.2 开放式股票型基金风险分析
    2.3 开放式股票型基金风险度量方法
        2.3.1 收益率标准差σ_p
        2.3.2 β系数
        2.3.3 决定系数R~2
        2.3.4 风险价值VaR
第3章 风险价值(VaR)理论分析
    3.1 简要说明
    3.2 风险价值VaR内涵及其延伸指标
        3.2.1 风险价值VaR内涵
        3.2.2 VaR延伸指标
    3.3 风险价值VaR计算方法
        3.3.1 VaR计算的基本原理
        3.3.2 VaR计算理论基础
        3.3.3 VaR参数方法
        3.3.4 VaR历史模拟法
        3.3.5 VaR蒙特卡罗模拟法
    3.4 VaR检验—失败频率检验
第4章 GARCH类模型评介
    4.1 GARCH模型
    4.2 GARCH-M模型
    4.3 GARCH模型的非对称形式
        4.3.1 TARCH模型
        4.3.2 EGARCH模型
        4.3.3 PARCH模型
    4.4 基于GARCH类模型，VaR计算原理
        4.4.1 基于GARCH模型，参数方法计算VaR原理
        4.4.2 基于GARCH模型，蒙特卡罗模拟计算VaR原理
第5章 实证分析:我国开放式股票型基金的VaR计算与分析
    5.1 样本描述与假设检验
        5.1.1 样本及数据选取
        5.1.2 正态性检验
        5.1.3 序列平稳性检验
        5.1.4 序列相关性检验
        5.1.5 异方差检验
    5.2 基于GARCH类模型应用参数方法计算VaR
        5.2.1 模型选择
        5.2.2 在三种分布假设下，基于GARCH(1，1)模型，计算VaR
        5.2.3 参数VaR模型检验
    5.3 基于GARCH(1，1)模型，应用蒙特卡罗模拟计算VaR
        5.3.1 MC VaR计算
        5.3.2 MC VaR模型检验
        5.3.3 VaR参数方法与蒙特卡罗模拟方法比较
第6章 结论
附录
    附录1
    附录2
    附录3
参考文献
后记


【参考文献】：
期刊论文
[1]GARCH模型在我国深市风险度量中的应用研究[J]. 吴琼,薛红,王露琰.  广西财经学院学报. 2007(01)
[2]CVaR、VaR应用在RAROC的比较研究[J]. 方毅,张屹山.  数理统计与管理. 2007(01)
[3]基于VAR模型的股指动态实证研究[J]. 付春娟,时勇,李靖荣.  商场现代化. 2006(06)
[4]投资组合的动态VaR度量及实证分析[J]. 侯宝同,杜子平.  统计与决策. 2006(01)
[5]风险管理的VaR方法[J]. 蒋中其,熊波,刘小明.  统计与决策. 2006(01)
[6]基于随机波动模型的VaR的计算[J]. 孙米强,杨忠直,余素红,宋军.  管理工程学报. 2004(01)
[7]基于模拟退火算法的VaR-GARCH模型[J]. 王春峰,李刚,赵欣.  系统工程学报. 2003(01)
[8]基于GARCH模型的VaR方法对中国股市的分析[J]. 陈守东,俞世典.  吉林大学社会科学学报. 2002(04)
[9]应用极值理论计算在险价值（VaR）——对恒生指数的实证分析[J]. 周开国,缪柏其.  预测. 2002(03)
[10]极值理论（EVT）方法用于受险价值（VaR）计算的实证比较与分析[J]. 田宏伟,詹原瑞,邱军.  系统工程理论与实践. 2000(10)



本文编号：3186050