2001年,我國正式加入WTO,近年來,隨著全球經(jīng)濟一體化,一個國家的金融資產(chǎn)價格的波動往往會導致全球的連鎖反應,特別是當某個國家出現(xiàn)金融危機時,往往會給全球經(jīng)濟帶來嚴重的后果,在這樣的背景下,對金融風險的研究已顯得越來越重要。為了能及時反映金融市場中資產(chǎn)收益的損失程度以便更好地規(guī)避風險,VaR正成為金融監(jiān)管當局以及各金融機構廣泛使用的風險管理工具,它可以對資產(chǎn)組合在未來一段時間內(nèi)可能遭受到的最大損失進行量化。1996年,在巴塞爾委員會的風險資本協(xié)議中,明確規(guī)定了要使用VaR模型對風險進行量化。但是目前還沒有一種權威的計算VaR的方法,因此如何對VaR進行精確的度量以更好地利用VaR來進行風險管理便顯得極具理論與現(xiàn)實意義。本文根據(jù)VaR本身的特性,將分位數(shù)回歸應用到計算VaR的過程中,試圖尋找一種新的計算VaR的方法。本文的主要內(nèi)容及創(chuàng)新可概括為如下兩個方面：首先,突出了分位數(shù)回歸與VaR相結(jié)合；在總結(jié)了應用分位數(shù)回歸進行金融風險度量方法的基礎上,重點提出分位數(shù)回歸與VaR相結(jié)合的方法CAViaR方法；然后對中國期貨市場的風險應用CAViaR方法進行實證分析,并在此基礎上與其他幾種計算... 

【文章來源】：首都經(jīng)濟貿(mào)易大學北京市

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

四種期貨產(chǎn)品收益率序列的散點圖

500t0001500200025D0500100015002D002500圖5.1四種期貨產(chǎn)品收益率序列的散點圖圖5.2到圖5.5是四種期貨產(chǎn)品收益率的分布直方圖，表5.1對它們四種的基本統(tǒng)計特征進行了總結(jié)，四種期貨產(chǎn)品的均值都接近于零，而且都表現(xiàn)為負偏，所有期貨收益率的峰度均顯著大于正態(tài)分布的峰度，J一B統(tǒng)計量的P值接近于0。從中我們可以看出，四種期貨的收益率序列都有尖峰厚尾的特征，同時也存在波動率集聚現(xiàn)象，所以它們都不服從正態(tài)分布。Series:LCUPT SamPle12654 Observations2653M三an入徒d舊nM日ximUmMjnimUmStd.DevSkewneSSKUrtOSIS 0t000505 0t0006320056753一 0.062046 0.016282一0277369454043700九UD門UO內(nèi)O‘4JJarque一Beraprobability296.32700一000000圖5.2滬銅期貨收益率直方圖第30頁，共60頁

圖5.5硬麥期貨收益率直方圖表5.1四種期貨收益率的基本統(tǒng)計特征總結(jié)均均均值值最大值值最小值值偏度度峰度度P0.000505550.05675333一0.06204666一0.277369994.5404377700.000464440.08752999一0.08603000一0.280723335.0196944400.000464440.05692333一0.09923222一0.349471114.9124555500.000505550.05669555一0.06264333一0.277300004.545306660第31頁，共60頁

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3463617