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基于GARCH類模型VaR和CVaR在我國中小板市場風(fēng)險度量中的應(yīng)用

發(fā)布時間:2021-09-04 21:51
  未來效益的不確定性即稱為風(fēng)險,而由于多種不穩(wěn)定因素,我們不能確定資產(chǎn)組合的最終價值及其最終收益,這稱為金融風(fēng)險。通常風(fēng)險帶來的損失是我們關(guān)注的重點,因此將“由于收益的不確定性導(dǎo)致的損失可能性”稱為風(fēng)險。全球經(jīng)濟日趨一體化以及金融市場不斷融合使得金融市場變得更加復(fù)雜。如今國內(nèi)外學(xué)者和實干家重點關(guān)注的是如何有效地管理金融風(fēng)險。風(fēng)險管理的核心部分是金融風(fēng)險度量,度量由于市場因子的變化而致使金融資產(chǎn)產(chǎn)生的損失。目前,經(jīng)常采用的金融市場風(fēng)險度量的方法主要有:靈敏度方法、均值—方差分析、VaR方法、波動性方法。目前國際上主流的風(fēng)險測度方法是VaR度量方法及其改進(jìn)模型,同時該方法廣泛應(yīng)用于金融機構(gòu)的風(fēng)險管理,以及股票、債券等金融市場的風(fēng)險測度中。本文采取的是基于GARCH模型的VaR方法,以及VaR方法的改良—CVaR方法。我國中小企業(yè)板建立的目的是為建立創(chuàng)業(yè)板市場做鋪墊。我國中小板市場存在多種不足之處,具有極強的波動性和高風(fēng)險特征,這是由于信息的壟斷性、市場競爭的無序性、運行機制的不完善等原因造成的。本文對中小板市場的市場風(fēng)險進(jìn)行實證分析,從而得出結(jié)論,并根據(jù)結(jié)論提出相應(yīng)的建議。本文選取2010年... 

【文章來源】:山東大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:68 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于GARCH類模型VaR和CVaR在我國中小板市場風(fēng)險度量中的應(yīng)用


圖4-1中小板綜合指數(shù)日對數(shù)收益率描述性統(tǒng)計分析圖??(3)散點圖檢驗法??

收益率序列,綜合指數(shù),收益率序列,對數(shù)


山東大學(xué)碩士學(xué)位論文??從而判斷序列是否服從正態(tài)分布。將散點圖曲線與直線B=A作對比,若兩??者之間的分布情況相似性較高,則說明兩種分布可能同分布;若得到的兩者之間??對比分布不具相似性,兩種分布不是同分布。當(dāng)散點圖曲線的兩端與直線相比具??有一定較大幅度的搖擺時,說明分布具有尖峰厚尾的特征。??如圖4-2,實證結(jié)果表明中小板綜合指數(shù)的日對數(shù)收益率序列在散點圖中并??未形成直線分布,且尾部具有較大程度擺動,故而得出結(jié)論:樣本序列不服從正??態(tài)分布。??.08????.06?_?/〇??0??.04?_?^??!?2?/??|?.00?/??〇?-?02?y/??-?。4??’y??-?06-l-I?1?1?!?1?1?1——I——??-.10?-.08?-.06?-.04?-.02?.00?.02?.04?.06?.08??Quantiles?of?R??圖4-2中小板綜合指數(shù)日對數(shù)收益率Q-Q示意圖??綜上可以得出相應(yīng)的結(jié)論:中小板綜合指數(shù)日對數(shù)收益率序列{心丨呈現(xiàn)出一??定的尖峰厚尾的特征,不服從正態(tài)分布,同時具有一定的左偏趨勢。擬合中小板??綜合指數(shù)日對數(shù)收益率序列彳心}的殘差,選擇t分布或GED分布以便更好得對??“尖峰厚尾”進(jìn)行擬合。??4.?2.?2平穩(wěn)性特征??樣本序列的平穩(wěn)性是保證建立GARCH類模型的必要條件。故而進(jìn)行中小板??綜合指數(shù)日對數(shù)收益率序列的平穩(wěn)性檢驗是建立模型過程中不可或缺的一步。單??位根檢驗是檢驗序列是否平穩(wěn)的主要辦法。本文選擇ADF檢驗對中小板綜合指??數(shù)日對數(shù)收益率序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗。進(jìn)行ADF檢驗的序列主要有以下3種:??25??

收益率序列,收益率序列,時序圖,對數(shù)


山東大學(xué)碩士學(xué)位論文??(1)不含常數(shù)且無趨勢;(2)含常數(shù)但無趨勢;(3)含常數(shù)且有趨勢??相對應(yīng)的3種回歸檢驗?zāi)P腿缦拢??^t-l?+?a2?■?^t-2?+?h?ap?■?Xt_v?+?et??卜="+?al?_?U?a2?_?Xf-2?+?…+???A-p?+?Q?_?(4-1)??=?/i?+?/????t?+??!?■?+?a2?■?Xt_2?+?—h?ap???Xt_p?+?st??根據(jù)圖4-3,發(fā)現(xiàn)收益率序列有截距無時間趨勢,屬于第2種檢驗類型。進(jìn)??行ADF檢驗,根據(jù)表4-1所得到實證結(jié)果,日對數(shù)收益率序列{/?t}通過了檢驗,??對原假設(shè)表示拒絕,因此該收益率序列具有平穩(wěn)性。??.08?????.06?_?j??-.08?_?'??-.10??丨??,???丨????■■??S310?2011?2012?2013?2014?2015?2016?20T?7?2018????圖4-3?/?t時序圖??表4-1對數(shù)收益率序列{flt}ADF檢驗結(jié)果??t-Statistic?Prob.*??Augmented?Dickey-Fuller?test?statistic?-44.45825?0.0001??1%?level?-3.432897??Test?critical?values:?5%?level?-2.862551???10%?level?-2.567354???4.?2.?3自相關(guān)特征??金融時間序列的各個變量之間常常具有一定的關(guān)聯(lián),例如當(dāng)期變量的數(shù)值往??往受到往期變量特定期數(shù)的影響,這種特征稱為自相關(guān)性。通常模型的準(zhǔn)確性、?

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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碩士論文
[1]基于GARCH模型的滬深指數(shù)VaR與CVaR計算研究[D]. 潘瑾.武漢科技大學(xué) 2012



本文編號:3384070

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