股票市场风险测度方法:文献综述

发布时间：2023-02-19 14:29

　　自股票市场建立伊始,学术界对股票市场风险的测度方法进行了大量的探索和争论,但这些研究往往关注于对特定测度方法的检验和理论拓展,既没有在实证检验的结果上达成一致,也没有对现有测度方法进行系统的梳理和比较。运用循证文献检索法和定性分析法对国内外关于股票市场风险测度的文献进行重点梳理,在探讨六种主流的测度股票市场风险的方法后发现:VaR方法简单,易于操作,可应用于正态分布下股票收益尾部风险的计算;极值模型适用于估算未知分布情况下股票收益的尾部布局;ARCH簇模型(含GARCH模型)可以衡量"波动集聚"分布下股票收益的风险;SV模型适用于在分布未知情况下股票收益率风险的测度;Copula模型适用于衡量跨市场和跨股市的股票收益率风险。由于目前国内学者对股票市场风险测度方法的理论研究较弱,因此这一方面是该领域学者未来应着力突破的一个方向。

【文章页数】：12 页

【文章目录】：
一、引言
二、文献检索方法
三、股票市场风险测算方法分类
四、股票市场风险度量模型的具体介绍
    (一) 风险价值法 (VaR)
        1. VaR模型不能有效刻画现实中金融资产市场价格波动表现出的“尖峰肥尾”的分布特点。
        2. VaR法只能测算正常情况下金融资产的价格波动率, 却无法准确反映极端或者严重危机情况下金融资产的波动。
        3. VaR法是以历史数据为依据预测未来的盈利和亏损, 并假设过去因素的关系是恒定的, 这与实际情况不符。
        4. VaR法不具有次可加性。
    (二) ARCH模型
    (三) GARCH模型
    (四) 极值模型
    (五) SV模型
    (六) Copula模型
    (七) 模型优缺点对比
        1. 风险价值法 (VaR) 。
        2. ARCH模型。
        3. GARCH模型。
        4. 极值模型。
        5. SV模型。
        6. Copula模型。
五、总结



本文编号：3746395