基于GARCH模型的股市波动性分析与风险测量

发布时间：2017-04-19 15:04

  本文关键词：基于GARCH模型的股市波动性分析与风险测量，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：本文主要构建GARCH模型,并以该模型算法为核心进行风险量化,以此设计一套应用于股票投资过程中的风险管理系统。该系统能够成功解决传统股票投资风控中市场风险量化不直观且严重依赖资产管理人投资经验的问题。同时也很好地处理了投资合规性风控人工审核滞后性的问题。本文首先分析上证综指的样本收益率时间序列发现其存在异方差特征从而使传统基于参数法的风控系统存在较大偏差。为充分拟合样本序列的这种异方差特性。通过实证分析建立ARMA(1,1)-GARCH(1,1)-GED模型,并进一步通过该模型对上证综指进行了风险价值VaR的测定。然后将基于该模型的风险价值估计方法与传统应用的基于正态分布与一般误差分布参数法VaR进行对比,发现在任何置信水平上,一般误差分布参数法VaR倾向于低估市场的风险。而正态分布在较高的置信水平上倾向于低估市场风险,在较低置信水平上则倾向于高估市场风险。基于GARCH模型的风险价值估计法在任何置信水平上的表现均优于前两者。此外,本文对创业板指及几个典型行业指数进行波动性分析,分别给出了不同行业波动性分析的量化模型。其中创业板指、计算机与纺织服装行业指数统计分布上存有明显的负偏度(即左偏)特性。在所有行业GARCH建模分析中,正态分布的假设均表现较差,不同行业指数分析时所用误差项统计分布假设在GED、 Student与Skewed-t分布表现整体较好。这些模型算法均可以直接在风控系统中设立为相应行业参数,从而实现系统对不同行业波动风险上的量化管理。
【关键词】：股票 GARCH模型 风险价值 风险管理
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F830.91;F224
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 第1章 序论12-14
• 1.1 研究背景与意义12-13
• 1.2 论文结构13-14
• 第2章 研究综述14-19
• 2.1 GARCH类模型的发展与实证研究14-16
• 2.2 风险价值VaR理论与实证综述16-19
• 第3章 风险价值19-22
• 3.1 风险价值定义19-20
• 3.1.1 风险价值的概念19
• 3.1.2 风险价值的数学表达式19-20
• 3.2 VaR的计算20-21
• 3.2.1 参数法20
• 3.2.2 非参数法20-21
• 3.3 VaR检验21-22
• 第4章 ARCH及GARCH模型22-28
• 4.1 ARCH理论背景22-23
• 4.2 ARCH模型23-24
• 4.3 GARCH模型24-25
• 4.4 GARCH-M模型25
• 4.5 非对称GARCH模型25-27
• 4.5.1 GJR-GARCH模型25-26
• 4.5.2 EGARCH模型26
• 4.5.3 其他GARCH类模型26-27
• 4.6 GARCH类模型建模步骤27-28
• 第5章 实证及结论分析28-45
• 5.1 数据来源28
• 5.2 实证检验28-35
• 5.2.1 正态性检验28-29
• 5.2.2 平稳性检验29-30
• 5.2.3 自相关性检验30-32
• 5.2.4 ARCH效应检验32-35
• 5.3 参数估计与结果分析35-38
• 5.4 VaR的预测与检验38-45
• 5.4.1 样本内VaR(In-Sample VaR)39-41
• 5.4.2 参数法VaR与GARCH模型比较41-45
• 第6章 分市场及行业波动风险分析45-49
• 6.1 创业板指波动性分析45-47
• 6.2 行业指数波动性分析47-49
• 第7章 基于GARCH模型的风险管理系统设计49-60
• 7.1 股票投资风控系统需求分析49-50
• 7.2 股票投资中的风险管理50-52
• 7.3 基于GARCH模型的VaR风险管理系统52-56
• 7.3.1 系统组成模块52-53
• 7.3.2 系统业务流程53-56
• 7.4 GARCH-VaR风险管理系统功能示意56-60
• 第8章 结论总结60-61
• 结论60
• 不足60-61
• 参考文献61-63
• 致谢63

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本文编号：316514