基于已实现GARCH类模型的股票市场VaR研究

发布时间：2023-09-02 13:30

　　随着金融市场产品和模式的不断创新,以及当今世界的政治变化导致的经济不断波动,我国面临着严重经济金融风险。因此对于金融市场风险的良好度量不仅有利于防范金融市场的各种风险,而且有利于防范“黑天鹅”和“灰犀牛”事件以及风险的发生,从而帮助政府工作者稳定国民经济良好运行以及帮助投资者进行风险防范并良好投资,所以具有非常重要的理论实践意义。随着计算机技术的日益强大以及分析技术的不断成熟,金融数据的高频采样变成了可能,基于已实现GARCH类模型的VaR研究成为金融市场投资者和学者的研究重心。本文选取上证综合指数2013年1月4日到2018年12月28日内5min交易价格作为研究样本,研究在不同模型以及不同分布下的VaR度量结果。本文首先将经典的计算VaR的三种方法进行实证分析,发现计算结果会严重的低估或高估金融风险;考虑到尖峰厚尾现象普遍存在于金融资产收益率序列之中,尝试采用已实现GARCH模型,同时由于正态分布不具有厚尾性,也将残差分布拓展到学生t分布和GED分布形式,从参数估计、模型验证、VaR预测效果以及波动率预测效果等四个方面进行比较,研究发现已实现GARCH模型在GED分布下具有良好的估...

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【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    第一节 选题背景与研究意义
        一、选题背景
        二、研究目的与意义
    第二节 文献综述
        一、关于VaR的文献综述
        二、关于已实现波动率的文献综述
        三、关于已实现GARCH类模型的文献综述
    第三节 本文的内容结构和主要创新
        一、论文的研究内容与方法
        二、创新点和不足之处
    第四节 本章小结
第二章 基础理论与模型
    第一节 VaR理论
        一、VaR的原理
        二、VaR的计算方法
        三、VaR的后验分析
    第二节 已实现波动
        一、收益率的定义
        二、已实现波动率
        三、国外成熟市场已实现波动的特性
    第三节 RGARCH类模型簇
        一、GARCH模型
        二、RGARCH模型
        三、REGARCH模型
    第四节 参数估计方法
        一、基于已实现GARCH模型对数似然函数
        二、基于已实现EGARCH模型对数似然函数
    第五节 评价和总结
第三章 基于已实现GRACH类模型的VaR研究
    第一节 最优抽样频率的选择
    第二节 已实现波动的统计特征
        一、数据来源和处理
        二、描述性特征
        三、平稳性检验
        四、ARCH效应检验
    第三节 基于传统VaR计算方法
        一、游程检验模型简介
        二、数据概况与游程检验
        三、VaR模型估计
    第四节 基于已实现GARCH类模型的VaR方法
    第五节 基于已实现GARCH模型的股市VaR实证研究
        一、参数估计
        二、模型评价
        三、小结
    第六节 基于已实现EGARCH模型的股市VaR实证研究
        一、参数估计
        二、模型评价
        三、小结
    第七节 评价和总结
第四章 结论与展望
    第一节 研究结论
    第二节 展望
参考文献
致谢



本文编号：3845289