基于多状态结构转换贝叶斯GARCH模型对中英股市风险进行ES测度及比较研究

发布时间：2020-04-12 18:42

【摘要】：经济全球化将各个国家的金融市场联系在一起,一旦发生金融危机,就可能触发全球范围内的连锁反应.本文以中国上证综指和英国富时100指数为研究对象,分别建立多状态结构转换贝叶斯GARCH模型,以波动率和VaR研究为基础,进一步对中英股市风险进行ES测度及比较研究.本文的主要工作集中在三大部分.第一部分是建立多状态结构转换贝叶斯GARCH模型研究中英股市的波动率.通过对中国上证综指和英国富时100指数的日收益图的分析以及统计特征检验,发现两组股指数据都具有异方差性和结构变化,从而将模型设定为多状态结构转换GARCH模型;为了使参数估计结果更准确,采用贝叶斯MCMC中的MH算法对参数进行估计,从而分别建立了中英股市的多状态结构转换贝叶斯GARCH模型.为了验证模型的合理性,利用模型预测了样本之外20个交易日的波动率,通过与实际发生值进行比较,发现误差在合理的范围内,说明模型是合理的.通过模型分析发现:中国市场的波动周期更长(166.2天)且以中低波动(165天)为主,而英国市场的周期(121天)略短且以高中波动(109天)为主.此外,本文还根据模型分别预测了中英股市未来8个交易日的波动率,为之后VaR的预测提供准备.第二部分是在第一部分的基础上对中英股市VaR的研究.根据上面已建立的波动率模型分别计算样本内每日的VaR,并利用kupiec失败率分别验证了VaR的可行性.结果如下:当置信水平为99%时,上证综指VaR的均值(3.925)高于富时100指数VaR的均值(2.76),这说明,中国股市的风险值要高于英国股市.此外,本文根据上述中英股市8个波动率的预测值分别预测了相应的VaR.第三部分是利用第二部分所计算的VaR对ES进行的研究.由于ES比VaR能更好的度量尾部风险并具有一致性,从而利用ES对中英股市风险进行测度.结果如下:当置信水平为99%时,上证综指ES的均值(4.923)高于富时100指数ES的均值(3.412),这同样说明中国股市的风险更大些,此外,当VaR失效时,失效部分的损失值更接近于ES,说明ES是一种更为稳健且全面的风险度量方法.此外,本文根据上述中英股市8个VaR的预测值分别预测了相应的ES值.
【图文】：

上证综指,日收益率

上证综指及其日收益率图

日收益率,上证综指,样本,波动率

图 2. 3 样本外上证综指日收益率图表 2.3 和图 2.3 给出了模型预测结果和实际值, 利用 MSE 对结果进行评价, MSE值为 0.099717, 误差在合理的范围内, 这说明利用 2.2.2.2 中建立的模型对波动率进行刻画是合理的选择.在验证了模型的合适程度后, 我们也对未来的日收益率进行了预测, 预测了2018 年 6 月 1 日到 2018 年 6 月 12 日所有交易日的波动率, 结果如下：表 2. 6 波动率预测结果2. 3 英国股票市场的波动率研究2. 3. 1 数据选取及特征检验富时 100 指数（FTSE100）是由富时集团收集, 融入了伦敦交易所中市值最日期 2018/6/1 2018/6/4 2018/6/5 2018/6/6预测值 1.42356 1.4602516 1.4045917 1.6865959日期 2018/6/7 2018/6/8 2018/6/11 2018/6/12预测值 1.5370783 1.634176 1.3624688 1.4839289
【学位授予单位】：南京财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F831.51

【参考文献】