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
发布时间：2022-10-17 14:35
近年来,受经济全球化和金融自由化,竞争与放松管制以及金融创新与技术进步等因素的影响,在金融市场规模迅速扩大和效率明显提高的同时,金融市场的波动性和风险也大为加剧。我国已经加入WTO,随着利率市场化、资本项目开放以及衍生金融市场的建立,金融资产所面临的市场风险也将日益突出和复杂。VaR方法因其测量风险的定量性、综合性、通俗性等特点而被许多银行、金融机构和监管机构广泛应用,目前正在成为金融风险管理的国际标准,将它引入到我国的风险管理中有重大的现实意义。鉴于当前没有一种方法在各个置信水平上都能有效而准确地估计中国股票市场风险的VaR值,本研究在对各种VaR估计方法进行比较分析的基础上,对其中的一些方法进行改进,并以上证指数和深成指数1995年7月到2005年11月日收益率数据为样本,在广泛借鉴他人研究成果的基础上,主要采用实证和比较研究的方法对中国股票市场风险进行分析,以期得到在不同置信水平下有效而准确的VaR估计。 要准确估计VaR就是要找到合适的模型能较好地拟合收益率序列的分布,所以我们首先对收益率序列的统计特征和分布进行分析以便为选择合理的VaR估计模型作参考。通过正态...
【文章页数】：160 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 绪论
1.1 研究的意义和目的
1.2 金融风险管理理论的演进
1.2.1 传统的风险管理理论
1.2.2 早期的风险管理理论
1.2.3 现代的风险管理理论
1.3 VAR 研究综述
1.3.1 有效市场假设下的收益率的分布
1.3.2 收益率分布特征的实证分析综述
1.3.3 金融资产收益率波动性的估计
1.3.4 极值理论
1.3.5 VaR 研究的拓展
1.3.6 国内研究状况
1.3.7 国内外研究现状的简单评价
1.4 论文研究方法、主要内容与创新之处
1.4.1 研究方法
1.4.2 主要内容
1.4.3 创新之处
2 中国股票市场及其收益率统计分析
2.1 中国股票市场指数的波动分析
2.1.1 中国股票市场的起步阶段（1990.12-1996.1）
2.1.2 中国股票市场的初步发展阶段（1996.1-1999.4）
2.1.3 股票市场发展的新阶段（1999.5-2005.11）
2.2 中国股票市场收益率的统计特征与分布
2.2.1 数据说明
2.2.2 中国股市统计分析的基本统计量的实证分析
2.2.3 收益率的正态性分析
2.2.4 收益率序列的自相关性分析
2.3 中国股票市场收益率波动的集聚性分析
2.3.1 ARCH 模型
2.3.2 ARCH 效应检验
2.3.3 中国股市的ARCH 效应实证分析
2.4 中国股票市场间的相关性分析
2.4.1 沪深股市的Ganger 因果分析
2.4.2 沪深股市的长期均衡分析
2.5 小结
3 风险值（VAR）的基本理论与估计方法
3.1 风险值（VAR）的提出
3.2 风险值（VAR）的定义
3.2.1 VaR 的参数选择
3.2.2 VaR 优点和局限
3.2.3 VaR 的应用
3.3 VAR 估计的参数方法
3.3.1 正态分布
3.3.2 GARCH 模型
3.4 VAR 估计的非参数模型——历史模拟法
3.5 小结
4 极值理论
4.1 分块样本极大值模型
4.1.1 次序统计量
4.1.2 极值分布
4.1.3 Fisher-Tippett 定理
4.2 POT 模型
4.3 基于广义帕雷托分布的尾部拟合与分位数估计
4.3.1 确定阈值
4.3.2 GPD 模型的参数估计
4.3.3 F(u) 的估计
4.3.4 尾部及分位数的估计
4.4 小结
5 各种VAR 模型的实证分析与比较
5.1 VAR 模型的检验和评估
5.2 数据说明
5.3 基于正态分布的VAR 估计的实证分析
5.3.1 简单平均法估计标准差
5.3.2 指数移动平均（EWMA）法估计标准差
5.4 基于历史模拟法的VAR 的实证分析
5.5 基于GARCH 的VAR 的实证分析
5.6 基于EVT 的VAR 的实证分析
5.7 各种方法的比较与小结
6 偏差矫正的条件波动及其在VAR 估计中的应用
6.1 矫偏条件波动模型
6.2 矫偏条件波动与传统正态VAR 估计
6.2.1 传统正态VaR 估计
6.2.2 矫偏条件波动的VaR 估计方法和步骤
6.2.3 实证结果分析
6.2.4 小结
6.3 矫偏条件波动与EWMA-VAR 估计
6.3.1 条件方差的预测
6.3.2 矫偏条件波动的VaR 估计方法和步骤
6.3.3 实证结果分析
6.3.4 小结
6.4 矫偏条件波动与GARCH-VAR 估计
6.4.1 条件方差的预测
6.4.2 矫偏条件波动的VaR 估计方法和步骤
6.4.3 实证结果分析
6.4.4 小结
6.5 小结
7 极值理论的扩展
7.1 引言
7.2 引入极值指标的极值VAR 估计
7.2.1 极值指标
7.2.2 极值分串
7.2.3 沪深股市的实证分析
7.3 AR-GARCH 滤波的历史模拟与极值理论的混合VAR 估计
7.3.1 条件均值μ_(t+1) 和条件方差σ_(t+1)的估计
7.3.2 分位数z_q 的估计——历史模拟方法和极值理论方法的混合
7.3.3 中国沪深股市的实证分析
7.4 小结
8 结论与展望
8.1 全文总结
8.2 研究展望
致谢
参考文献
附录1 攻读博士学位期间发表的论文
【参考文献】：
期刊论文
[1]平稳收益率序列的极值VaR研究[J]. 邓兰松,郑丕锷. 数量经济技术经济研究. 2004(09)
[2]中国股票波动性的分解实证研究[J]. 宋逢明,李翰阳. 财经论丛(浙江财经学院学报). 2004(04)
[3]平稳序列的POT模型及其在汇率风险价值中的应用[J]. 高松,李琳,史道济. 系统工程. 2004(06)
[4]中国股市波动性过程中的长期记忆性实证研究[J]. 王春峰,张庆翠. 系统工程. 2004(01)
[5]我国股票市场收益、交易量、波动性动态关系的实证分析[J]. 华仁海,丁秀玲. 财贸经济. 2003(12)
[6]基于随机波动性模型的中国股市波动性估计[J]. 王春峰,蒋祥林,李刚. 管理科学学报. 2003(04)
[7]中国股票市场报酬与波动的GARCH-M模型[J]. 田华,曹家和. 系统工程理论与实践. 2003(08)
[8]上海股票市场两阶段波动非对称性实证研究[J]. 朱永安,曲春青. 统计与信息论坛. 2003(04)
[9]VaR的主要计算方法述评[J]. 黄海,卢祖帝. 管理评论. 2003(07)
[10]ARCH类模型研究及其在沪市A股中的应用[J]. 陈健. 数理统计与管理. 2003(03)
本文编号：3692250
【文章页数】：160 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 绪论
1.1 研究的意义和目的
1.2 金融风险管理理论的演进
1.2.1 传统的风险管理理论
1.2.2 早期的风险管理理论
1.2.3 现代的风险管理理论
1.3 VAR 研究综述
1.3.1 有效市场假设下的收益率的分布
1.3.2 收益率分布特征的实证分析综述
1.3.3 金融资产收益率波动性的估计
1.3.4 极值理论
1.3.5 VaR 研究的拓展
1.3.6 国内研究状况
1.3.7 国内外研究现状的简单评价
1.4 论文研究方法、主要内容与创新之处
1.4.1 研究方法
1.4.2 主要内容
1.4.3 创新之处
2 中国股票市场及其收益率统计分析
2.1 中国股票市场指数的波动分析
2.1.1 中国股票市场的起步阶段（1990.12-1996.1）
2.1.2 中国股票市场的初步发展阶段（1996.1-1999.4）
2.1.3 股票市场发展的新阶段（1999.5-2005.11）
2.2 中国股票市场收益率的统计特征与分布
2.2.1 数据说明
2.2.2 中国股市统计分析的基本统计量的实证分析
2.2.3 收益率的正态性分析
2.2.4 收益率序列的自相关性分析
2.3 中国股票市场收益率波动的集聚性分析
2.3.1 ARCH 模型
2.3.2 ARCH 效应检验
2.3.3 中国股市的ARCH 效应实证分析
2.4 中国股票市场间的相关性分析
2.4.1 沪深股市的Ganger 因果分析
2.4.2 沪深股市的长期均衡分析
2.5 小结
3 风险值（VAR）的基本理论与估计方法
3.1 风险值（VAR）的提出
3.2 风险值（VAR）的定义
3.2.1 VaR 的参数选择
3.2.2 VaR 优点和局限
3.2.3 VaR 的应用
3.3 VAR 估计的参数方法
3.3.1 正态分布
3.3.2 GARCH 模型
3.4 VAR 估计的非参数模型——历史模拟法
3.5 小结
4 极值理论
4.1 分块样本极大值模型
4.1.1 次序统计量
4.1.2 极值分布
4.1.3 Fisher-Tippett 定理
4.2 POT 模型
4.3 基于广义帕雷托分布的尾部拟合与分位数估计
4.3.1 确定阈值
4.3.2 GPD 模型的参数估计
4.3.3 F(u) 的估计
4.3.4 尾部及分位数的估计
4.4 小结
5 各种VAR 模型的实证分析与比较
5.1 VAR 模型的检验和评估
5.2 数据说明
5.3 基于正态分布的VAR 估计的实证分析
5.3.1 简单平均法估计标准差
5.3.2 指数移动平均（EWMA）法估计标准差
5.4 基于历史模拟法的VAR 的实证分析
5.5 基于GARCH 的VAR 的实证分析
5.6 基于EVT 的VAR 的实证分析
5.7 各种方法的比较与小结
6 偏差矫正的条件波动及其在VAR 估计中的应用
6.1 矫偏条件波动模型
6.2 矫偏条件波动与传统正态VAR 估计
6.2.1 传统正态VaR 估计
6.2.2 矫偏条件波动的VaR 估计方法和步骤
6.2.3 实证结果分析
6.2.4 小结
6.3 矫偏条件波动与EWMA-VAR 估计
6.3.1 条件方差的预测
6.3.2 矫偏条件波动的VaR 估计方法和步骤
6.3.3 实证结果分析
6.3.4 小结
6.4 矫偏条件波动与GARCH-VAR 估计
6.4.1 条件方差的预测
6.4.2 矫偏条件波动的VaR 估计方法和步骤
6.4.3 实证结果分析
6.4.4 小结
6.5 小结
7 极值理论的扩展
7.1 引言
7.2 引入极值指标的极值VAR 估计
7.2.1 极值指标
7.2.2 极值分串
7.2.3 沪深股市的实证分析
7.3 AR-GARCH 滤波的历史模拟与极值理论的混合VAR 估计
7.3.1 条件均值μ_(t+1) 和条件方差σ_(t+1)的估计
7.3.2 分位数z_q 的估计——历史模拟方法和极值理论方法的混合
7.3.3 中国沪深股市的实证分析
7.4 小结
8 结论与展望
8.1 全文总结
8.2 研究展望
致谢
参考文献
附录1 攻读博士学位期间发表的论文
【参考文献】：
期刊论文
[1]平稳收益率序列的极值VaR研究[J]. 邓兰松,郑丕锷. 数量经济技术经济研究. 2004(09)
[2]中国股票波动性的分解实证研究[J]. 宋逢明,李翰阳. 财经论丛(浙江财经学院学报). 2004(04)
[3]平稳序列的POT模型及其在汇率风险价值中的应用[J]. 高松,李琳,史道济. 系统工程. 2004(06)
[4]中国股市波动性过程中的长期记忆性实证研究[J]. 王春峰,张庆翠. 系统工程. 2004(01)
[5]我国股票市场收益、交易量、波动性动态关系的实证分析[J]. 华仁海,丁秀玲. 财贸经济. 2003(12)
[6]基于随机波动性模型的中国股市波动性估计[J]. 王春峰,蒋祥林,李刚. 管理科学学报. 2003(04)
[7]中国股票市场报酬与波动的GARCH-M模型[J]. 田华,曹家和. 系统工程理论与实践. 2003(08)
[8]上海股票市场两阶段波动非对称性实证研究[J]. 朱永安,曲春青. 统计与信息论坛. 2003(04)
[9]VaR的主要计算方法述评[J]. 黄海,卢祖帝. 管理评论. 2003(07)
[10]ARCH类模型研究及其在沪市A股中的应用[J]. 陈健. 数理统计与管理. 2003(03)
本文编号：3692250
本文链接：https://www.wllwen.com/jingjifazhanlunwen/3692250.html
