基于沪深股票数据的VaR估计与检验

发布时间：2017-10-09 23:19

  本文关键词：基于沪深股票数据的VaR估计与检验

  更多相关文章： 风险价值 GARCH模型 TGARCH模型 EGARCH模型 贝叶斯方法

【摘要】：对于风险管理的变革一直不断,这其中风险价值(VaR)作为可以衡量金融风险的新方法,以其良好的特性在交易中扮演着越来越重要的角色.起初,VaR是为了应对金融灾难,现在其不断扩展并已经应用于许多衍生工具中.在很大程度上改变了以前对风险的处理方式,为金融机构和个人合理规避风险提供新视角.2005年5月的改革,对股票市场造成了一定影响.本文选取该时间为起点对两股市近十年的日收益率进行研究,由于各阶段表现出不同的特征,所以将收益率分为三个阶段.将收益率作为研究对象,检验分布情况,平稳性和ARCH效应,对符合要求阶段,建立GARCH、TGARCH、EGARCH模型和历史模拟法进行具体分析,采用上述四种方法估计两股市各个阶段的VaR值.运用Kupiec方法检验风险价值(VaR)的计算结果是否有效.最后以上证为例,用贝叶斯方法估计不同先验信息下GARCH模型参数,得到改进后的模型对数据拟合更好,计算的风险价值(VaR)结果准确性更高,且先验信息集聚效应持续时间不同模拟效果不同.
【关键词】：风险价值 GARCH模型 TGARCH模型 EGARCH模型 贝叶斯方法
【学位授予单位】：黑龙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F224;F832.51
【目录】：

• 中文摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 绪论8-12
• 1.1 研究背景和意义8-9
• 1.2 国内外的研究现状9-10
• 1.2.1 国内研究现状9
• 1.2.2 国外研究现状9-10
• 1.3 研究内容10-12
• 第2章 VaR介绍与相关模型12-21
• 2.1 VaR概述12-14
• 2.2 VaR的计算方法14-15
• 2.3 自回归移动平均模型15-16
• 2.4 GARCH族模型16-17
• 2.5 贝叶斯参数估计方法17-19
• 2.5.1 统计推断的基础17
• 2.5.2 贝叶斯估计17-18
• 2.5.3 Metropolis算法和M-H算法18
• 2.5.4 贝叶斯GARCH模型18-19
• 2.6 GARCH的假设检验19-20
• 2.7 Kupiec模型准确性检验方法20
• 2.8 本章小结20-21
• 第3章 沪深股票数据模型21-40
• 3.1 市场数据分析21-22
• 3.2 相关模型适用性检验22-28
• 3.2.1 平稳性检验22-23
• 3.2.2 自回归移动平均模型及ARCH效应检验23-28
• 3.3 利用GARCH模型族数值计算28-39
• 3.3.1 上证指数全样本模型估计28-31
• 3.3.2 上证指数第一阶段模型估计31-33
• 3.3.3 上证指数第三阶段模型估计33-36
• 3.3.4 深圳成指全样本模型估计36-39
• 3.4 本章小结39-40
• 第4章 沪深股票数据的VaR实证分析40-48
• 4.1 GARCH模型的VaR值计算结果及检验40-42
• 4.2 历史模拟法数值计算及检验42
• 4.3 VaR计算方法比较42-43
• 4.4 数值模拟43-46
• 4.5 本章小结46-48
• 结论48-49
• 参考文献49-55
• 致谢55-56
• 攻读学位期间发表的学术论文56

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本文编号：1003006