银行间债券市场风险VaR的度量研究 ——基于分位数回归模型
发布时间：2022-01-12 14:03
近几十年来，由于经济全球化与金融一体化、金融创新以及技术创新等因素的影响，全球金融市场得到了迅速的发展。在亚洲金融危机、美国次贷危机等全球金融危机爆发之后，各个国家逐渐认识到金融风险管理对经济系统的重要性。由于金融风险的产生会对全球经济的稳定发展产生巨大的影响，如何合理的管理和控制金融风险也成为政府和金融监管当局所必须解决的一个问题。毫无疑问，金融风险的管理和控制能力已经成为金融机构最主要的核心竞争力之一。VaR是目前实际应用中使用最广泛的风险测度方法。目前已经有超过1000家的商业银行、保险公司、投资基金以及非金融公司利用VaR的方法作为其金融衍生产品风险管理的手段。自J.P.Morgan风险管理人员在1994年提出VaR方法以来，许多学者就对这一方法进行深入的研究和探讨，并且将其投入到实际的应用之中，对世界风险管理水平的提高起到了巨大的促进作用。本文旨在利用分位数回归方法对银行间债券市场进行风险测度，得出风险价值指标VaR值。并将所得的结果与参数法测度的VaR值进行比较分析以此来验证分位数回归在银行间债券市场中测度VaR值的优势。我们可以看到，相较于参数法，分位数回归模型不仅具有较...
【文章来源】：华侨大学福建省
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 引言
1.1 研究背景和意义
1.1.1 本文的研究背景
1.1.2 本文的研究目的及意义
1.2 文献综述
1.3 文章思路与文章结构
1.4 本文特色与不足
第2章 银行间债券市场的现状和作用
2.1 银行间债券市场的现状
2.2 银行间债券市场的作用
第3章 VaR 与金融市场风险度量
3.1 金融市场风险定义及分类
3.1.1 金融风险的定义
3.1.2 金融风险的分类
3.1.3 金融市场风险的发展现状
3.1.4 金融市场风险管理过程
3.2 金融市场风险度量技术发展与演变
3.2.1 名义值度量法
3.2.2 灵敏度方法
3.2.3 波动性方法
3.3 VaR 方法概述
3.3.1 VaR 的定义
3.3.2 VaR 主要计算方法介绍
第4章 参数法计算 VaR
4.1 VaR 计算方法及 IGARCH、EGARCH、PARCH 简介
4.1.1 VaR 模型的计算方法
4.1.2 ARCH 模型
4.1.3 GARCH 模型
4.1.4 EGARCH 模型
4.1.5 PARCH 模型
4.1.6 运用模型计算 VaR 的主要步骤
4.2 IGARCH、EGARCH、PARCH 方法测度银行间债券回购市场 VaR
4.2.1 样本条件收益率序列的统计特征
4.2.2 平稳性检验
4.2.3 异方差检验
4.2.4 厚尾性检验
4.2.5 模型建立与参数估计
4.3 IGARCH、EGARCH、PARCH 方法的评价
第5章 分位数回归模型计算 VaR
5.1 分位数回归模型简介
5.1.1 分位数回归的基本思想和系数估计
5.1.2 系数协方差的估计
5.1.3 模型的评价与检验
5.2 基于 QR 的 VaR 计算
5.3 分位数回归模型计算 VaR 的基本步骤
5.4 分位数回归技术计算银行间债券隔夜回购市场 VaR
5.5 分位数回归技术测度 VaR 的评价
第6章 参数法与分位数回归方法的对比分析和结论
6.1 Kupiec 似然比检验基本原理
6.2 Kupiec 似然比检验结果分析
6.3 总结与展望
6.3.1 论文总结
6.3.2 展望
参考文献
致谢
个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]论分位数回归在计算VaR中的应用[J]. 张海云. 现代商贸工业. 2011(15)
[2]基于重尾分布的商业银行市场风险VaR计量研究[J]. 钱艺平,林祥,陈治亚. 统计与决策. 2009(24)
[3]分位数回归视角下的金融市场风险度量研究进展[J]. 唐勇,寇贵明. 福州大学学报(哲学社会科学版). 2009(06)
[4]分位数回归与上证综指VaR研究[J]. 关静,史道济. 统计与信息论坛. 2008(12)
[5]间接TARCH-CAViaR模型及其MCMC参数估计与应用[J]. 王新宇,宋学锋. 系统工程理论与实践. 2008(09)
[6]基于分位数回归模型的沪深股市风险测量研究[J]. 王新宇,赵绍娟. 中国矿业大学学报. 2008(03)
[7]基于模糊信息分配理论的短期股价涨跌模式识别[J]. 王新宇,宋学锋,吴瑞明. 管理科学学报. 2006(02)
硕士论文
[1]分位数回归模型和金融风险尾部相关性的实证分析[D]. 吴雪.南昌大学 2012
[2]分位数回归模型的若干应用[D]. 王秀文.温州大学 2012
[3]分位数回归与金融风险研究[D]. 郝亦朗.首都经济贸易大学 2011
本文编号：3584902
【文章来源】：华侨大学福建省
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 引言
1.1 研究背景和意义
1.1.1 本文的研究背景
1.1.2 本文的研究目的及意义
1.2 文献综述
1.3 文章思路与文章结构
1.4 本文特色与不足
第2章 银行间债券市场的现状和作用
2.1 银行间债券市场的现状
2.2 银行间债券市场的作用
第3章 VaR 与金融市场风险度量
3.1 金融市场风险定义及分类
3.1.1 金融风险的定义
3.1.2 金融风险的分类
3.1.3 金融市场风险的发展现状
3.1.4 金融市场风险管理过程
3.2 金融市场风险度量技术发展与演变
3.2.1 名义值度量法
3.2.2 灵敏度方法
3.2.3 波动性方法
3.3 VaR 方法概述
3.3.1 VaR 的定义
3.3.2 VaR 主要计算方法介绍
第4章 参数法计算 VaR
4.1 VaR 计算方法及 IGARCH、EGARCH、PARCH 简介
4.1.1 VaR 模型的计算方法
4.1.2 ARCH 模型
4.1.3 GARCH 模型
4.1.4 EGARCH 模型
4.1.5 PARCH 模型
4.1.6 运用模型计算 VaR 的主要步骤
4.2 IGARCH、EGARCH、PARCH 方法测度银行间债券回购市场 VaR
4.2.1 样本条件收益率序列的统计特征
4.2.2 平稳性检验
4.2.3 异方差检验
4.2.4 厚尾性检验
4.2.5 模型建立与参数估计
4.3 IGARCH、EGARCH、PARCH 方法的评价
第5章 分位数回归模型计算 VaR
5.1 分位数回归模型简介
5.1.1 分位数回归的基本思想和系数估计
5.1.2 系数协方差的估计
5.1.3 模型的评价与检验
5.2 基于 QR 的 VaR 计算
5.3 分位数回归模型计算 VaR 的基本步骤
5.4 分位数回归技术计算银行间债券隔夜回购市场 VaR
5.5 分位数回归技术测度 VaR 的评价
第6章 参数法与分位数回归方法的对比分析和结论
6.1 Kupiec 似然比检验基本原理
6.2 Kupiec 似然比检验结果分析
6.3 总结与展望
6.3.1 论文总结
6.3.2 展望
参考文献
致谢
个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]论分位数回归在计算VaR中的应用[J]. 张海云. 现代商贸工业. 2011(15)
[2]基于重尾分布的商业银行市场风险VaR计量研究[J]. 钱艺平,林祥,陈治亚. 统计与决策. 2009(24)
[3]分位数回归视角下的金融市场风险度量研究进展[J]. 唐勇,寇贵明. 福州大学学报(哲学社会科学版). 2009(06)
[4]分位数回归与上证综指VaR研究[J]. 关静,史道济. 统计与信息论坛. 2008(12)
[5]间接TARCH-CAViaR模型及其MCMC参数估计与应用[J]. 王新宇,宋学锋. 系统工程理论与实践. 2008(09)
[6]基于分位数回归模型的沪深股市风险测量研究[J]. 王新宇,赵绍娟. 中国矿业大学学报. 2008(03)
[7]基于模糊信息分配理论的短期股价涨跌模式识别[J]. 王新宇,宋学锋,吴瑞明. 管理科学学报. 2006(02)
硕士论文
[1]分位数回归模型和金融风险尾部相关性的实证分析[D]. 吴雪.南昌大学 2012
[2]分位数回归模型的若干应用[D]. 王秀文.温州大学 2012
[3]分位数回归与金融风险研究[D]. 郝亦朗.首都经济贸易大学 2011
本文编号：3584902
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