基于VaR模型的互联网货币市场基金风险管理研究

发布时间：2017-05-05 13:10

  本文关键词：基于VaR模型的互联网货币市场基金风险管理研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：本文在2013年余额宝横空出世,互联网平台带来金融创新,货币基金市场井喷式发展的背景下,研究互联网与传统货币市场基金的风险度量与比较。文章介绍了风险度量相关研究后,着重介绍了互联网基金和传统基金的比较,得到了销售方式决定互联网基金操作风险敞口扩大、赎回速度决定互联网基金流动性风险敞口扩大、资产组合与剩余期限决定互联网基金保持了较高的流动性的定性分析。随后,本文继续介绍了风险价值VaR模型方法的主要概念,区分局部估计的参数方法和完全估计的非参数方法介绍了方差-协方差法、GARCH模型法、历史模拟法和蒙特卡洛模拟法4种方法计算VaR值的原理及步骤。接着,本文选取互联网与传统共8支货币基金进行实证研究,在进行正态性、平稳性、相关性和异方差检验后,使用GARCH (1,1)模型消除了原序列ARCH效应,并计算出日收益率序列VaR和持有期VaR,再对计算结果进行Kupiec返回检验,得出了VaR风险价值适用于互联网与传统货币市场基金风险分析、重大事件给基金风险管理带来考验、互联网货币基金量化风险值较小但具备一定风险隐患的结论,提出了完善互联网金融法律体系构建多层次监管体系、加强应对重大事件和突发事件的风险应对措施、正视互联网基金风险提升投资谨慎意识的结论。本文的主要亮点在于研究互联网货币基金风险,并与传统基金对比；使用VaR模型对互联网基金进行风险度量并提出管理建议；使用参数与非参数方法进行基金VaR值估计,并对估计方法进行评估。同时本文存在基金的选择基准问题,样本数据期间较短,无法分析风险具体成因的不足之处。
【关键词】：互联网货币市场基金 非参数法 GARCH-Var Kupiec检验
【学位授予单位】：湖南师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F224;F832.51
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 1. 绪论9-14
• 1.1 研究背景和意义9
• 1.2 国内外研究现状9-12
• 1.3 主要内容与亮点12
• 1.4 本文局限与不足12-14
• 2. 互联网与传统货币市场基金14-19
• 2.1 货币市场基金概述14
• 2.2 互联网基金概述14-15
• 2.3 联网与传统货币基金比较15-19
• 3. VaR模型与检验19-31
• 3.1 VaR主要概念19-22
• 3.1.1 定义19-20
• 3.1.2 基本要素20-21
• 3.1.3 优势与不足21
• 3.1.4 主要应用21-22
• 3.2 VaR基本模型22-23
• 3.3 VaR模型主要计算方法23-28
• 3.3.1 参数方法23-25
• 3.3.2 非参数方法25-27
• 3.3.3 方法小结27-28
• 3.4 VaR模型的返回检验28-31
• 3.4.1 估计和检验样本集28-29
• 3.4.2 失败天数29
• 3.4.3 似然比率检验(LR)29-31
• 4. 互联网货币基金实证分析31-48
• 4.1 样本和数据选取31-32
• 4.2 数据处理与基本分析32-39
• 4.2.1 描述分析与正态检验32-34
• 4.2.2 进一步检验分析34-39
• 4.3 VaR计算与分析39-45
• 4.3.1 日收益率序列VaR分析40-44
• 4.3.2 持有期VaR分析44-45
• 4.4 返回检验45-47
• 4.5 实证小结47-48
• 5. 结论与建议48-52
• 5.1 本文结论48-49
• 5.1.1 VaR风险价值适用于互联网与传统货币市场基金风险分析48
• 5.1.2 重大事件给基金风险管理带来考验48-49
• 5.1.3 互联网货币基金量化风险值较小但具备一定风险隐患49
• 5.2 相关建议49-52
• 5.2.1 完善互联网金融法律体系构建多层次监管体系49-50
• 5.2.2 加强应对重大事件和突发事件的风险应对措施50
• 5.2.3 正视互联网基金风险提升投资谨慎意识50-52
• 参考文献52-55
• 附录55-57
• 致谢57-58

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