多维CVaR在中国股市中的应用及其系统风险的初探

发布时间：2018-06-25 12:18

  本文选题：风险管理 + VaR值　； 参考：《上海交通大学》2013年硕士论文

【摘要】：本文主要研究了利用GARCH模型估计VaR和CVaR（条件风险价值）在中国股市风险管理中的应用．VaR是度量金融市场风险的一种评价方法，它结合统计学中的知识能够迅速地、准确地和全面地认识和进一步地量化市场存在的风险．GARCH模型和VaR方法的结合成为十几年来学术研究热点． 在资产风险管理中，我们不仅关心一种资产(或资产组合)的VaR和CVaR值，我们也关心n种资产(或资产组合)的VaR和CVaR值之间的关系．本文在一维VaR基础上定义了n维VaR和n维CVaR，并把如何估计n维VaR和CVaR与GARCH模型相结合，这样能够更好的度量n种不同资产的收益率波动风险．本文选取上证综合指数和深证综合指数来进行GARCH模型的实证分析，最后给出相应的二维VaR和CVaR值． 我们能够估计投资组合的CVaR值，但是又是投资者更关心投资组合的CVaR值中系统风险和非系统风险的如何界定及其大小．本文的最后，定义CVaR中的系统风险和非系统风险，并选取一个二维的进行了分析和比较，，并给出CVaR的系统风险定义合理性的证明．
[Abstract]:This paper mainly studies how to estimate VaR and Cvar (conditional risk value) using GARCH model in Chinese stock market risk management. The combination of accurate and comprehensive understanding and further quantification of the market risk. GARCH model and VaR method has become a hot topic of academic research in the past ten years. We are not only concerned with the VaR and Cvar values of an asset (or portfolio), We are also concerned about the relationship between VaR and Cvar value of n kinds of assets (or portfolio). In this paper, we define n-dimensional VaR and n-dimensional C VaR based on one-dimensional VaR, and combine how to estimate n-dimensional VaR and CVaR with GARCH model. In this way, we can better measure the volatility risk of the return of n different assets. This paper selects Shanghai Composite Index and Shenzhen Stock Exchange Composite Index to carry out empirical analysis of GARCH model. Finally, the corresponding two-dimensional VaR and CVaR values are given. We can estimate the CVaR value of the portfolio, but investors are more concerned about how to define the system risk and the non-system risk in the CVaR value of the portfolio. The system risk and non-system risk in CVaR are defined, and a two-dimensional analysis and comparison are carried out, and the rationality of the definition of system risk in CVaR is proved.
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：F832.51;F224

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