基于VaR模型在标准型股票基金风险评估中的应用研究

发布时间：2020-07-04 10:48

【摘要】：近20年来,金融市场风险成为全球金融机构及监管当局关注的焦点。与此同时,风险度量技术也不断成为研究的对象,其中VaR技术也被公认为比较权威和定量的分析的方法。VaR模型在金融风险管理中的应用越来越广泛,特别是随着VaR模型的不断改进,不但应用于金融机构的市场风险、风险的定量研究,而且VaR模型正与线性规划模型(LPM)和非线性规划模型(ULPM)等规划模型论,有机地结合起来,确定金融机构市场风险等的最佳定量分析法,以利于金融机构对于潜在风险控制进行最优决策。 本文接下来介绍了风险管理VaR方法的定义、计算和应用,其中详细介绍了方差-协方差法、历史模拟法、蒙特卡罗法和GARCH模型,并将历史模拟法和GARCH模型实证应用于估计华夏策略精选基金90%置信水平下的VaR。从实际运用可以看出,GARCH模型能够更好地模拟收益率序列的分布特征,因此它对VaR水平的估计相较历史模拟法来说更为准确。 此外,本文还着重探讨了VaR技术在组合风险管理中的应用。在Markowitz提出的均值一方差模型基础上,将VaR运用到该理论中最优投资组合就可转化为在给定VaR下最大化收益或在给定收益下最小化VaR。本文选取华夏策略精选基金的数据作为样本进行了均值-VaR的最优投资组合实证分析。 我国对VaR模型的引介始于近年,具有较多的研究成果,但VaR模型的应用现在确处于起步阶段,各金融机构已经充分认识到VaR的优点,正在研究适合于自身经营特点的VaR模型。通过本文的介绍希望能给VaR技术在基金风险评估在的应用带来更进一步的理解。
【学位授予单位】：华侨大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：F832.51;F224

【参考文献】

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本文编号：2741024