未來效益的不確定性即稱為風(fēng)險(xiǎn),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(jià)值及其最終收益,這稱為金融風(fēng)險(xiǎn)。通常風(fēng)險(xiǎn)帶來的損失是我們關(guān)注的重點(diǎn),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(xiǎn)。全球經(jīng)濟(jì)日趨一體化以及金融市場(chǎng)不斷融合使得金融市場(chǎng)變得更加復(fù)雜。如今國(guó)內(nèi)外學(xué)者和實(shí)干家重點(diǎn)關(guān)注的是如何有效地管理金融風(fēng)險(xiǎn)。風(fēng)險(xiǎn)管理的核心部分是金融風(fēng)險(xiǎn)度量,度量由于市場(chǎng)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(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量的方法主要有:靈敏度方法、均值—方差分析、VaR方法、波動(dòng)性方法。目前國(guó)際上主流的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度方法是VaR度量方法及其改進(jìn)模型,同時(shí)該方法廣泛應(yīng)用于金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理,以及股票、債券等金融市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)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(guó)中小企業(yè)板建立的目的是為建立創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)做鋪墊。我國(guó)中小板市場(chǎng)存在多種不足之處,具有極強(qiáng)的波動(dòng)性和高風(fēng)險(xiǎn)特征,這是由于信息的壟斷性、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的無序性、運(yùn)行機(jī)制的不完善等原因造成的。本文對(duì)中小板市場(chǎng)的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)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(yè)數(shù)】：68 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖４－１中小板綜合指數(shù)日對(duì)數(shù)收益率描述性統(tǒng)計(jì)分析圖??（３）散點(diǎn)圖檢驗(yàn)法??

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(diǎn)圖曲線與直線Ｂ＝Ａ作對(duì)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(duì)比分布不具相似性，兩種分布不是同分布。當(dāng)散點(diǎn)圖曲線的兩端與直線相比具??有一定較大幅度的搖擺時(shí)，說明分布具有尖峰厚尾的特征。??如圖４－２，實(shí)證結(jié)果表明中小板綜合指數(shù)的日對(duì)數(shù)收益率序列在散點(diǎn)圖中并??未形成直線分布，且尾部具有較大程度擺動(dòng)，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(duì)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(duì)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(shí)具有一定的左偏趨勢(shì)。擬合中小板??綜合指數(shù)日對(duì)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(duì)??“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(duì)數(shù)收益率序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)是建立模型過程中不可或缺的一步。單??位根檢驗(yàn)是檢驗(yàn)序列是否平穩(wěn)的主要辦法。本文選擇ＡＤＦ檢驗(yàn)對(duì)中小板綜合指??數(shù)日對(duì)數(shù)收益率序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。進(jìn)行ＡＤＦ檢驗(yàn)的序列主要有以下３種：??２５??

山東大學(xué)碩士學(xué)位論文??（１）不含常數(shù)且無趨勢(shì)；（２）含常數(shù)但無趨勢(shì)；（３）含常數(shù)且有趨勢(shì)??相對(duì)應(yīng)的３種回歸檢驗(yàn)?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(shí)間趨勢(shì)，屬于第２種檢驗(yàn)類型。進(jìn)??行ＡＤＦ檢驗(yàn)，根據(jù)表４－１所得到實(shí)證結(jié)果，日對(duì)數(shù)收益率序列｛／？ｔ｝通過了檢驗(yàn)，??對(duì)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(shí)序圖??表４－１對(duì)數(shù)收益率序列｛ｆｌｔ｝ＡＤＦ檢驗(yàn)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(shí)間序列的各個(gè)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)】：
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碩士論文
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本文編號(hào)：3384070