基于一类新分布族的风险管理模型

发布时间：2017-04-14 20:06

  本文关键词：基于一类新分布族的风险管理模型，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：巴塞尔资本协议被视为全银机构监管风险的统一标准,其中资本充足率是最核心的指标,而准确确定资本充足率的关键是金融机构能够对其自身风险进行准确度量。1993年由J.P.Morgan和G30集团提出VaR风险管理模型作为主要考察投资者资产最大损失值的一种风险度量方法,运用到巴塞尔协议中,成为了银行经营管理的基础和度量风险的主流方法。通常研究者在估计VaR值时,假设金融对数收益率的分布是正态分布,但大量的实证研究表明金融收益率序列具有尖峰、厚尾、波动率群集和杠杆效应等特征。在正态分布假设下,置信水平取较高值时容易造成对风险的低估。大量的实证研究用t分布代替正态分布,来拟合金融收益率的分布,分布尾部过厚,又会造成对风险的高估。因此,计算风险管理模型的关键是寻找一个能够很好拟合金融对数收益率序列的分布。蒋文江教授2000年提出来的用于拟合对数金融收益序列的两类新分布,在国内和国外的金融市场环境下都有很好的表现。本文将运用GARCH模型结合新分布族构造VaR模型,并对模型的参数进行估计。此外,我们研究正态分布和t分布下的VaR模型,用于比较分析新分布族的拟合效果。实证研究中发现:在计算静态VaR时,新分布族假设下得到VaR值比正态分布和t分布更接近经验分布族下的VaR值。在计算动态VaR值时,Class I分布计算上证指数的VaR时只有取97.5%置信水平下能通过失败率检验,计算深证成指的VaR时只有取99%置信水平下能通过失败率检验。Class II分布在不同置信水平下都能通过失败率检验,较其他分布更能充分的描述金融收益率分布。
【关键词】：VaR 尖峰 厚尾 Quantile-GARCH分布族 QQ估计
【学位授予单位】：云南师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F830.9;F224
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-6
• 第1章 绪论6-11
• 1.1 研究的背景及意义6-8
• 1.2 研究现状及文献综述8-9
• 1.2.1 国内外对金融收益率序列的研究8
• 1.2.2 VaR国外研究8-9
• 1.2.3 VaR近几年国内研究9
• 1.3 研究的主要内容9-10
• 1.4 本文的创新之处10-11
• 第2章 新分布族介绍及金融收益率序列的实证分析11-20
• 2.1 新分布族的简介11-12
• 2.2 新分布族的性质12-13
• 2.3 新分布族参数估计13
• 2.4 金融收益率序列的分布实证分析13-20
• 2.4.1 金融对数收益率序列的特征14-18
• 2.4.2 不同分布下收益率序列的拟合18-20
• 第3章 VaR风险管理模型20-24
• 3.1 VaR模型简介20-21
• 3.2 VaR参数计算法21
• 3.3 利用经验分布计算VaR方法简介21-22
• 3.4 VaR回溯检验22-23
• 3.5 上证指数和深证成指的静态VaR值23-24
• 第4章 基于GARCH模型的动态VaR研究24-28
• 4.1 GARCH模型简介24-25
• 4.2 ARMA-GARCH模型简介25
• 4.3 参数估计25-27
• 4.4 模型预测27
• 4.5 动态VaR计算27-28
• 第5章 基于GARCH模型的实证研究28-42
• 5.1 实证检验28-30
• 5.2 计算上证指数收益率序列动态VaR30-37
• 5.3 计算深证成指收益率序列动态VaR37-42
• 第6章 总结与展望42-44
• 参考文献44-46
• 附录A46-49
• 攻读学位期间发表的学术论文49-50
• 致谢50

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