VaR方法及其在我国股票市场风险管理中的应用

发布时间：2021-05-19 07:03

　　自20世纪70年代以来,金融风险管理技术在金融动荡的压力下迅速发展,VaR方法因其简洁、明了的优势被看作业内比较流行的测量金融风险的方法,并且逐渐成为国际风险管理的行业标准。本文在简单介绍了选题背景及国内外研究现状之后首先总结了三种常用的金融风险度量方法:灵敏度（Sensitivity）分析方法、波动性（Volatility）分析方法和VaR方法,并对这三种方法进行了比较;接着详细说明了VaR的计算方法并在比较了各种方法的优缺点之后选择参数法进行VaR计算;然后详细介绍了本文要用到的方差预测方法——GARCH类模型法;最后是实证研究得出结论。本文有两大特点:第一,对GARCH类模型的介绍和应用比较齐全,详细介绍了11种GARCH类模型,把其中效果比较好的八种GARCH类模型应用到实证中。分别是GARCH（1,1）模型、EGARCH（1,1）模型、PARCH（1,1）模型、Component ARCH（1,1）模型,以及相应的GARCH-M类模型:GARCH（1,1）-M模型、EGARCH（1,1）-M模型、PARCH（1,1）-M模型、Component ARCH（1,1）-M模型。第... 

【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：49 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 选题背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 研究内容和章节安排
第二章 常用金融风险度量方法的介绍
    2.1 灵敏度（Sensitivity）分析方法
    2.2 波动性（Volatility）分析方法
    2.3 VaR分析方法
    2.4 三种分析方法的比较
    2.5 资产组合的风险度量方法
    2.6 本章小结
第三章 VAR的计算方法
    3.1 VaR的一般计算方法
        3.1.1 一般分布下的VaR计算方法
        3.1.2 参数VaR方法
        3.1.3 非参数VaR方法
        3.1.4 半参数VaR方法
    3.2 VaR的主要计算方法
        3.2.1 历史模拟方法（Historical Simulation Method）
        3.2.2 蒙特卡洛模拟法（Monte Carlo Simulation Method）
        3.2.3 方差-协方差方法（Variance-Covariance Approach）
    3.3 方差的预测方法- GARCH类模型法
    3.4 关于分布
    3.5 VaR的检验
    3.6 本章小结
第四章 实证分析
    4.1 样本数据的选取
    4.2 上证综指日对数收益率序列的基本特征分析
        4.2.1 上证综指日对数收益率序列的基本特征
        4.2.2 上证综指日对数收益率的平稳性检验
        4.2.3 上证综指对数日收益率自相关性检验
        4.2.4 上证综指对数日收益率正态分布检验
        4.2.5 上证综指对数日收益率异方差性检验
        4.2.6 小结
    4.3 上证综指VaR计算结果及分析
        4.3.1 建立GARCH类模型
        4.3.2 正态分布假设下的计算结果以及返回检验值
        4.3.3 t分布假设下的计算结果以及返回检验值
        4.3.4 GED分布假设下的计算结果以及返回检验值
    4.4 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士期间研究成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于GARCH模型及VaR方法的证券市场风险度量研究[J]. 陈林奋,王德全.  工业技术经济. 2009(11)
[2]GARCH族模型计算中国股市在险价值（VaR）风险的比较研究与评述[J]. 龚锐,陈仲常,杨栋锐.  数量经济技术经济研究. 2005(07)
[3]市场风险的量度:VaR的计算与应用[J]. 詹原瑞.  系统工程理论与实践. 1999(12)
[4]金融风险管理的VAR方法及其应用[J]. 郑文通.  国际金融研究. 1997(09)

博士论文
[1]VaR与CVaR的估计方法以及在风险管理中的应用[D]. 叶五一.中国科学技术大学 2006
[2]基于极值理论的VaR及其在中国股票市场风险管理中的应用[D]. 余为丽.华中科技大学 2006

硕士论文
[1]基于极值理论的VaR方法在股指期货风险管理中应用研究[D]. 焦琦斌.浙江大学 2009
[2]风险投资项目风险度量研究[D]. 廖洁.西南财经大学 2007



本文编号：3195345