极端情况下对我国股市风险的实证研究

发布时间：2018-04-21 07:01

  本文选题：极值理论 + POT模型　； 参考：《中国管理科学》2012年03期

【摘要】：准确地度量风险是对风险进行有效管理的前提也是投资者做出合理的投资决策的基础,然而在极端事件频繁发生的情况下,传统的VaR计算方法难以准确地度量股市风险,极值理论却可以很好地解决这一问题。本文特别关注了由2007年美国"次贷"危机所引发的全球金融危机爆发时我国股市的风险度量问题,考虑到全球股市间极端事件的联动效应,利用基于极值理论的POT模型对上证综指日收益率的尾部数据直接建模拟合分布,进而计算出风险值VaR和CVaR,通过比较危机前后的风险值,发现随着金融危机的到来,我国股市的风险有了一定程度的释放。
[Abstract]:The accurate measurement of risk is the premise of effective management of risk and the basis for investors to make reasonable investment decisions. However, in the case of frequent occurrence of extreme events, the traditional VaR calculation method is difficult to accurately measure the stock market risk. The extreme value theory can solve this problem well. This paper pays special attention to the 2007 beauty. The risk measurement of the stock market caused by the "subprime mortgage" crisis in China, taking into account the linkage effect of extreme events in the global stock market, uses the POT model based on extreme value theory to model the tail data of the daily return rate of the Shanghai Composite Index, and then calculates the risk value VaR and CVaR, through the comparison of the crisis. It is found that with the advent of the financial crisis, the risk of China's stock market has been released to a certain extent.

【作者单位】： 上海财经大学统计与管理学院;中国科学院数学与系统科学研究院;
【分类号】：F224;F832.51

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1781392