基于GARCH族模型的VaR方法计算在证券市场的实证分析

发布时间：2017-04-15 17:28

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【摘要】：最近这十年来我国金融市场的波动加剧,如何使得证券市场健康稳定的发展,有效做好风险的预警和防范,这成为了政府和投资机构密切关注的主题。本文主要针对沪深市场和香港市场的指数收益率波动进行对比研究,借助计量经济学中的模型对收益分布和波动性特征合理的描述出来,有效的解释市场的特点,并且为投资决策者提供规避风险和实施有效监督的理论依据。全文共分为四章。第一章是引言部分,阐述了本文研究的背景、目的以及研究意义,系统的分析了国内外科研界对于金融风险测度研究的现状,GARCH族模型、Monte Carlo方法和风险理论的起源,把握国内外对于金融风险测度的研究动态。第二章是理论部分,介绍了GARCH模型理论和VaR计算的两种方法。GARCH族模型理论包括ARCH模型、GARCH模型、TGARCH模型和EGARCH模型。VaR的两种计算方法是非参数法和参数法。非参数法包括历史模拟法和Monte Carlo模拟法,参数法主要介绍协方差矩阵法,着重强调基于GARCH模型下的VaR算法。基于误差项的分布不同,分别构造了VaR-GARCH-N模型、VaR-GARCH-t模型、VaR-GARCH-GED模型和VaR-GARCH-Asymmetric-Laplace分布模型,进行样本指数的VaR值计算,最后简介了Kupiec失败率检验方法的原理。第三章是实证分析,主要是将基于GARCH族模型来计算VaR的方法融入到实际案例中来,以及结合Monte Carlo模拟法求解VaR值。文中选取四组收盘价作为研究对象,首先进行正态性检验、平稳性检验、自相关性检验和ARCH效应检验,检验结果发现四种对数收益率序列表现为尖峰厚尾左偏性,且是平稳分布,具有ARCH效应,认为GARCH族模型能够计算我国股票指数的波动性。最后采用EGARCH模型求出沪深指数的风险值和TGARCH模型求出恒生指数的风险值,通过Kupiec失败率检验结果表明,非对称Laplace分布恰当的拟合了收益率系列的特征,弥补了尾部风险测量不充分的缺陷。在Monte Carlo模拟方面,误差项基于t分布下的模型求出的VaR要好于正态分布。第四章是全文总结,并对论文的不足和未来的可能研究方向进行了展望。从我国金融市场的发展现状出发,阐述了我国风险管理发展的困境和瓶颈,并提出了在我国如何推广和应用风险度量方法的可行性建议。
【关键词】：VaR 非对称Laplace分布 GARCH族模型 Monte Carlo模拟
【学位授予单位】：湖北工业大学
【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
• Abstract5-9
• 第1章 引言9-16
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究目的及其意义10-11
• 1.3 风险理论的国内外研究现状11-14
• 1.3.1 国外研究现状11-12
• 1.3.2 国内研究现状12-14
• 1.4 研究思路、方法与内容14-16
• 第2章 GARCH族模型与VaR模型研究16-32
• 2.1 GARCH族模型比较分析16-20
• 2.1.1 ARCH模型16-17
• 2.1.2 GARCH模型17-18
• 2.1.3 EGARCH模型18-19
• 2.1.4 TGARCH模型19-20
• 2.2 VaR模型的计算方法20-31
• 2.2.1 VaR模型的原理20-22
• 2.2.2 非参数法求VaR风险值22-24
• 2.2.3 参数法求VaR风险值24-30
• 2.2.4 VaR模型检验30-31
• 2.3 本章小结31-32
• 第3章 指数收益波动性和风险性度量32-50
• 3.1 样本数据的选取和统计特征分析32-33
• 3.2 收益率检验过程33-39
• 3.2.1 正态性检验34-36
• 3.2.2 平稳性检验36-37
• 3.2.3 自相关性检验37-39
• 3.2.4 ARCH效应检验39
• 3.3 基于GARCH族模型模拟VaR的计算39-46
• 3.3.1 实验结果40-44
• 3.3.2 基于失败率的VaR检验44-46
• 3.4 基于Monte Carlo模拟VaR的计算46-49
• 3.4.1 实验结果46-48
• 3.4.2 基于失败率的VaR检验48-49
• 3.5 本章小结49-50
• 第4章 结论与展望50-54
• 4.1 本文总结51-52
• 4.2 未来研究的思考和展望52-54
• 参考文献54-57
• 致谢57-58
• 附录58-62

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本文编号：308912