基于高频数据我国创业板市场VaR测度研究

发布时间：2017-10-04 03:17

  本文关键词：基于高频数据我国创业板市场VaR测度研究

  更多相关文章： 高频数据 VaR “已实现”波动 “已实现”极差波动 极值理论

【摘要】：进入21世纪以来,全球经济进入了一个崭新的局面,高科技创新产业成为了21世纪经济发展的核心部分。高科技创新产业的迅速崛起及其产业化是我国经济全面发展不可或缺的动力。近些年来,随着一系列的金融创新工具的诞生以及全球金融市场越来越开放,金融资产所面临的风险也越来越显著和复杂。因此,我国迫切需要对金融市场进行金融风险进行定量测度。定量测度金融市场风险的方法有很多,VaR方法因为其自身具备简单、实用、综合等特性,因此被全世界很多金融机构和监管层广泛采用来测度机构所面临的市场风险,以便更好地控制和监管机构所面临的市场风险。正因为这样,本文将VaR方法引入到我国金融市场风险管理体系中对我国创业板市场风险进行定是测度具有重大的理论与现实意义。我国从自身发展的实际需要并结合全球经济形势的全局出发,于2009年10月30在深交所正式启动了创业板市场,标志着历经十年磨炼的创业板市场终于由理想走向了现实,这是中国证券市场乃至金融市场发展的一个里程碑时刻。创业板市场的启动对于我国资本市场和社会经济持续健康的发展具有重要的意义。首先,创业板市场为我国高科技创新型企业提供了便利的融资平台,为我国培养出巨大的高科技公司奠定了基础;其次,创业板市场还为广大投资者提供了一个全新的投资渠道,以满足风险偏好者的需求;再次,创业板市场为主板市场和中小板市场提供了一个很好的补充,使我国建立多层次的资本市场的目标又进了一步。对于风险更胜于主板市场的创业板市场,目前还没有找到能在不同的置信水平上准确地定量测度其风险价值,本文以创业板综合指数5分钟日内高频数据为序列样本,在对序列数据进行详细的统计特征分析的基础上,根据其特有的统计特征,建立合适的模型,并把数据序列分为估计样本和预测样本对数据序列进行滚动预测,最后把预测的结果与实际值进行对比,通过回顾测试筛选出最适合定量测度我国创业板市场风险的模型。实证的结果显示:我国创业板市场综合指数5分钟“已实现”波动率和“已实现”极差波动率显现出显著的尖峰、厚尾以及有偏的统计学特征。存在明显的波动聚集、不存在单位根、具有长记忆性,还存在“W”型或者说“U”型日内效应和周一收益显著为正,周四收益率显著为负的周内效应。ARFIMA模型、ARFIMAX模型和HAR模型三类刻画长记忆性的模型都能很好的拟合我国创业板市场的对数“已实现”波动和对数“已实现”极差波动序列。基于波动率模型计算创业板市场的风险价值VaR并对其进行回顾测试,结果表明基于日内高频数据所求VaR在高分位数水平下表现良好,在高分位数水平下往往会高估市场风险,而基于日间数据的GARCH族模型所求的VaR正好相反,在高分位数水平下表现明显优于低分位数水平下的VaR,在低分位数水平下往往低估市场风险。考虑到市场好坏信息对投资者的影响是非对称的建立起来的波动率模型所求VaR无论是在高分位数水平还是低分位数水平下都优于没有考虑非对称的情形,说明由于做空的限制,的确存在好坏消息对投资者影响程度的非对称性。基于极值理论的POT模型在克服对数据序列总体分布假设的基础上,仅对尾部进行广义Pareto分布拟合,考虑到序列数据的相关性导致极值的成串出现,采用除串法处理后,模型能很好地估计我国创业板市场的风险价值VaR。
【关键词】：高频数据 VaR “已实现”波动 “已实现”极差波动 极值理论
【学位授予单位】：江西财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F224;F832.51
【目录】：

• 摘要7-9
• Abstract9-11
• 1 绪论11-24
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 研究意义12-14
• 1.2.1 理论意义13
• 1.2.2 现实意义13-14
• 1.3 文献综述14-22
• 1.3.1 基于高频金融数据视角下的风险价值度量研究综述15-21
• 1.3.2 创业板市场风险测度研究综述21
• 1.3.3 研究评述21-22
• 1.4 研究思路与内容框架22-23
• 1.5 研究方法23-24
• 2 VaR测度相关理论24-32
• 2.1 VaR的定义及计算原理24
• 2.2 VaR计算模型24-32
• 2.2.1 风险度量制计算VaR25
• 2.2.2 基于波动率方法计算VaR25-29
• 2.2.3 极值理论51计算VaR29-32
• 3 创业板市场的发展现状分析32-37
• 3.1 海外创业板市场的发展基本情况介绍32-33
• 3.2 我国创业板市场分析33-34
• 3.3 我国创业板市场风险34-37
• 4 我国创业板市场VaR测度实证分析37-61
• 4.1 样本数据的选取及调整37-38
• 4.2 数据序列统计特征分析38-49
• 4.2.1 数据序列描述性统计分析39-40
• 4.2.2 数据序列平稳性检验40-42
• 4.2.3 数据序列长记忆性检验42-44
• 4.2.4 数据序列正态性检验44-45
• 4.2.5 数据序列ARCH效应检验45
• 4.2.6 数据序列日历效应检验45-49
• 4.3 数据序列波动率建模与VaR预测49-57
• 4.3.1 ARFIMA模型49-50
• 4.3.2 HAR模型50
• 4.3.3 ARFIMAX模型50-51
• 4.3.4 波动率模型估计与检验51-53
• 4.3.5 波动率预测53
• 4.3.6 VaR计算53-54
• 4.3.7 VaR回顾测试与比较54-57
• 4.4 基于极值理论的VaR计算57-61
• 5 结论与展望61-64
• 5.1 结论61-62
• 5.2 研究创新点62
• 5.3 研究不足之处62-63
• 5.4 对未来的展望63-64
• 参考文献64-67
• 附录67-79
• 致谢79-80

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本文编号：968321