基于GARCH类模型的空头市场情景生成与投资组合

发布时间：2018-03-13 06:56

  本文选题：空头市场　切入点：GARCH　出处：《系统科学与数学》2017年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：2015年中,中国股票市场经历了一轮较强的空头市场,投资者面临市场价格的极大不确定性.而若能有效模拟此类型市场收益波动,对于投资者优化金融决策有积极意义.文章试验了当前主要的几种非对称GARCH类模型及多种残差分布模型,最后发现,利用ARMA-EGARCH-SSTD的组合模型能较好地模拟空头股票数据收益率效果.同时文中采用中国股票市场数据进行算例分析,发现将GARCH类模型情景拟合结果与均值-CVaR模型结合得到的投资组合优化方法能有效管理空头市场环境下的投资组合风险.
[Abstract]:In middle of 2015, the Chinese stock market experienced a strong short market, and investors were faced with great uncertainty in the market price. If we can effectively simulate the volatility of this type of market returns, It has positive significance for investors to optimize financial decision. In this paper, several kinds of asymmetric GARCH models and several residual distribution models are tested, and finally, it is found that, Using the combination model of ARMA-EGARCH-SSTD can simulate the effect of short stock data rate of return. At the same time, the paper uses the Chinese stock market data to carry on the example analysis, It is found that the portfolio optimization method, which combines the scenario fitting results of GARCH model and the mean Cvar model, can effectively manage the portfolio risk in the short market environment.
【作者单位】： 首都经济贸易大学金融学院;
【基金】：北京市优秀人才资助项目(20140000204400001) 2015年北京市大学毕业论文(设计)项目 北京市社会科学基金青年项目(16YJC065),北京市社会科学基金青年项目(16YJC065)资助课题
【分类号】：F224

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本文编号：1605267