创业板指数风险价值测度模型应用研究

发布时间：2017-09-04 01:31

  本文关键词：创业板指数风险价值测度模型应用研究

  更多相关文章： GARCH模型 SV模型 非参数 创业板指数

【摘要】：随着我国金融体制改革与经济结构转型的深入,同时伴随着金融产品的不断更迭与创新,多元化的金融体系将会逐渐构建。全国性的证券交易市场也相继建立了起来,最重要的有包括主板市场、二板市场在内的多元化证券交易市场。相较于主板市场,二板市场即创业板市场有着更强烈的波动,因此二板市场的风险观测也是一个极其重要的课题。同时,在这样复杂的金融体系中,一定的风险产生的蝴蝶效应会使得所有金融资产暴露在一个对风险敏感的金融市场中。因此对于风险的预防与控制也将会成为一个重要的课题。然而当前的情况下,风险控制仍然处于一个初步的阶段。目前波动性的计算方法主要是通过一些异方差的模型来拟合的,本文利用参数估计的GARCH模型、SV模型以及利用非参数方法估计的GARCH模型、SV模型拟合了创业板指数的异方差序列。根据得到的异方差序列计算六个检验统计量得出两个结论:非参数估计的模型相较于参数估计的模型有着较强的效果,SV族模型相较于GARCH模型有更好的效果。本文又利用得到的异方差序列计算Va R值,最后得出的失败天数以及其LM统计值显示非参数估计的SV模型有着更好的拟合效果,对于波动与风险的把控也有着更为明显的优势。最后,本文通过对多个模型的对比认为非参数估计的SV模型有着较强的优势。同时为创业板指数类ETF基金提出了一些建议与意见。
【关键词】：GARCH模型 SV模型 非参数 创业板指数
【学位授予单位】：首都经济贸易大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F224;F832.51
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 引言8-15
• 1.1 研究背景与意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-13
• 1.2.1 ARCH类模型10-11
• 1.2.2 SV模型11-13
• 1.3 本文的结构安排13-15
• 1.3.1 本文的总体结构13-14
• 1.3.2 研究方法14
• 1.3.3 本文的创新点14-15
• 2 模型介绍15-24
• 2.1 ARCH族模型15-17
• 2.1.1 ARCH15-16
• 2.1.2 GARCH16-17
• 2.2 非参数GARCH模型17-18
• 2.3 SV族模型18-19
• 2.4 模型特点与劣势分析19-20
• 2.5 非参数SV模型估计方法20-21
• 2.6 VaR风险值21-24
• 2.6.1 历史模拟法22
• 2.6.2 变异数-共变异数法22-23
• 2.6.3 指数加权移动平均法23
• 2.6.4 蒙特卡罗方法23-24
• 3 实证分析24-44
• 3.1 研究对象24-25
• 3.2 数据取值25-26
• 3.3 描述性统计26-28
• 3.4 数据检验28-30
• 3.4.1 数据的自相关检验28
• 3.4.2 数据的单位根检验28-30
• 3.5 GARCH模型30-36
• 3.5.1 ARCH效应检验30-32
• 3.5.2 GARCH模型拟合32-36
• 3.6 非参数GARCH模型36-37
• 3.7 SV模型37-39
• 3.7.1 MCMC方法简介37-38
• 3.7.2 SV模型拟合38-39
• 3.8 非参数SV模型39-40
• 3.9 模型效果检验40-42
• 3.10 在险值测算与检验42-44
• 3.10.1 失败天数有效性检验42-43
• 3.10.2 在险值测算结果43-44
• 4 结论与建议44-47
• 4.1 结果综述44-45
• 4.2 结论与建议45
• 4.3 不足与展望45-47
• 参考文献47-50

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本文编号：788574