發(fā)布時(shí)間：2018-01-14 15:08

  本文關(guān)鍵詞：基于ARMA-GARCH模型的股指波動(dòng)壓力測(cè)試情景設(shè)計(jì)研究　出處：《當(dāng)代財(cái)經(jīng)》2011年11期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 壓力測(cè)試 時(shí)間序列模型 VaR理論 ARMA-GARCH模型

【摘要】：針對(duì)股指收益率時(shí)間序列某期間的異方差、尖峰厚尾以及序列自相關(guān)等特性,將ARMA模型與GARCH模型相結(jié)合,回歸建模測(cè)算相關(guān)股指年度收益率VaR值,可以有效預(yù)測(cè)類似市場(chǎng)條件下股指的波動(dòng)以及相伴概率。因此,在證券公司壓力測(cè)試實(shí)踐中,基于相伴概率合理設(shè)計(jì)股指下跌的壓力測(cè)試情景,可以進(jìn)一步提高壓力測(cè)試情景設(shè)計(jì)的科學(xué)性,增強(qiáng)壓力測(cè)試結(jié)果的現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。同時(shí),可以將本文研究思路推廣應(yīng)用于利率、匯率、市場(chǎng)交易量等歷史數(shù)據(jù)較充分的金融時(shí)間序列的實(shí)證分析,借以指導(dǎo)債市波動(dòng)、匯市波動(dòng)以及市場(chǎng)交易量波動(dòng)等壓力測(cè)試情景的設(shè)計(jì)工作。
[Abstract]:According to the characteristics of heteroscedasticity, peak thick tail and autocorrelation of stock index return time series, the ARMA model and GARCH model are combined. Regression modeling can effectively predict the volatility and associated probability of the stock index under similar market conditions. Therefore, in the practice of securities company stress testing. Reasonable design of stress test scenarios based on associated probability can further improve the scientific design of stress test scenarios and enhance the practical significance of stress test results. This study can be extended to the interest rate, exchange rate, market trading volume and other historical data of the financial time series empirical analysis, in order to guide the bond market volatility. Design of pressure test scenarios such as foreign exchange market fluctuation and market trading volume fluctuation.
【作者單位】： 中南大學(xué)商學(xué)院;
【分類號(hào)】：F224;F832.51
【正文快照】： —————————當(dāng)代財(cái)經(jīng)Contemporary FinanceEconomics一、引言近年來(lái),在中國(guó)證監(jiān)會(huì)的大力推動(dòng)下,證券公司逐步建立起壓力測(cè)試機(jī)制,不斷提高風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)、預(yù)警和管理能力。在中國(guó)證券行業(yè)尚未徹底擺脫“靠天吃飯”的現(xiàn)況下,股指波動(dòng)對(duì)證券公司經(jīng)紀(jì)、自營(yíng)、證券承銷與保薦

【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1424106