本文關(guān)鍵詞：基于變點(diǎn)監(jiān)測(cè)的VaR度量方法研究

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【摘要】：金融市場(chǎng)充滿了很多的不確定性,波動(dòng)性是金融時(shí)間序列的重要特征之一。除了投資收益外,投資者越來越關(guān)注于投資風(fēng)險(xiǎn)。特別是近年來,全球金融市場(chǎng)波動(dòng)加劇,金融風(fēng)險(xiǎn)度量和風(fēng)險(xiǎn)控制成為了所有投資者,包括個(gè)人,機(jī)構(gòu),甚至是國(guó)家所關(guān)注的焦點(diǎn)之一。金融風(fēng)險(xiǎn)度量的方法有很多種,比較常用的一種是由J.P.Morgan最早提出的VaR方法。VaR,即風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值(value at risk),是指在未來一段時(shí)間內(nèi),在給定的置信水平下投資者所受到的最大損失。VaR的計(jì)算依賴于歷史數(shù)據(jù),因此如何選擇合適時(shí)間段內(nèi)的歷史數(shù)據(jù)來計(jì)算VaR是十分重要的一個(gè)問題。我們引入金融時(shí)間序列變點(diǎn)去分割歷史數(shù)據(jù),僅采用最近變點(diǎn)后的數(shù)據(jù)計(jì)算VaR值。本文所指變點(diǎn)為模式變點(diǎn),認(rèn)為變點(diǎn)前后金融時(shí)間序列的波動(dòng)模式發(fā)生了變化。本文采用P.Fryzlewicz和S.Subba Rao提出的BASTA方法進(jìn)行變點(diǎn)監(jiān)測(cè)。BASTA方法,即轉(zhuǎn)換自回歸條件異方差的二進(jìn)制分割方法,包括兩步：轉(zhuǎn)換過程和二進(jìn)制分割過程。轉(zhuǎn)換過程將原始序列轉(zhuǎn)換成相關(guān)性更小、尾部更薄的序列；二進(jìn)制分割過程用來估計(jì)變點(diǎn)。最后,本文給出基于上海證券交易所A股指數(shù)2031個(gè)收盤價(jià)數(shù)據(jù)的實(shí)證研究。
【關(guān)鍵詞】：風(fēng)險(xiǎn)度量 風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值 變點(diǎn)監(jiān)測(cè) 二進(jìn)制分割 模式變點(diǎn)
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F830.9;O211.61
【目錄】：

• 中文摘要6-7
• 英文摘要7-8
• 第一章 基于ARCH過程的多變點(diǎn)監(jiān)測(cè)方法8-14
• §1.1 綜述8-10
• §1.2 分段常參數(shù)ARCH模型10
• §1.3 BASTA方法的一般算法10-12
• §1.4 函數(shù)g與門限常數(shù)c12-14
• 第二章 基于VaR的風(fēng)險(xiǎn)度量14-19
• §2.1 VaR的定義14
• §2.2 方差協(xié)方差法計(jì)算VaR14-16
• §2.3 基于GARCH(1,1)模型的VaR度量方法16-18
• §2.4 引入變點(diǎn)監(jiān)測(cè)改進(jìn)傳統(tǒng)VaR風(fēng)險(xiǎn)度量方法18
• §2.5 VaR的回測(cè)及效果評(píng)價(jià)18-19
• 第三章 實(shí)證分析19-35
• §3.1 變點(diǎn)監(jiān)測(cè)20-23
• §3.2 計(jì)算VaR的不同方法及結(jié)果23-30
• §3.3 基于變點(diǎn)監(jiān)測(cè)的VaR計(jì)算30-34
• §3.4 不同方法下VaR計(jì)算結(jié)果與比較分析34-35
• 第四章 總結(jié)35-36
• 參考文獻(xiàn)36-39
• 致謝39-40
• 學(xué)位論文評(píng)閱及答辯情況表40

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 周影輝;倪中新;謝琳;;泊松序列中變點(diǎn)的快速識(shí)別方法[J];統(tǒng)計(jì)與決策;2013年11期

2 陳希孺;變點(diǎn)統(tǒng)計(jì)分析簡(jiǎn)介[J];數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理;1991年01期

3 繆柏其,趙林城,譚智平;關(guān)于變點(diǎn)個(gè)數(shù)及位置的檢測(cè)和估計(jì)[J];應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)報(bào);2003年01期

4 王黎明;變點(diǎn)統(tǒng)計(jì)分析問題及其應(yīng)用[J];內(nèi)蒙古統(tǒng)計(jì);2004年03期

5 黃志堅(jiān);張志華;金家善;;基于分組數(shù)據(jù)的可靠性變點(diǎn)分析[J];兵工自動(dòng)化;2007年10期

6 王黎明;;三種變點(diǎn)問題理論及其應(yīng)用[J];泰山學(xué)院學(xué)報(bào);2007年06期

7 張恒;張志華;;產(chǎn)品使用可靠性的變點(diǎn)模型及其統(tǒng)計(jì)分析[J];湖北師范學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2009年03期

8 王景樂;劉維奇;;時(shí)間序列中方差的結(jié)構(gòu)變點(diǎn)的小波識(shí)別(英文)[J];應(yīng)用概率統(tǒng)計(jì);2010年02期

9 廖遠(yuǎn)u&;朱平芳;;均值和方差雙重變點(diǎn)的貝葉斯偵測(cè)[J];統(tǒng)計(jì)研究;2011年11期

10 王小剛;王黎明;;一類面板模型中部分結(jié)構(gòu)變點(diǎn)的檢測(cè)和估計(jì)[J];山東大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版);2012年07期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 陳惠;湯銀才;;已知變點(diǎn)數(shù)下二次回歸模型方差變點(diǎn)分析[A];中國(guó)現(xiàn)場(chǎng)統(tǒng)計(jì)研究會(huì)第12屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2005年

2 汪永新;;短樣本多指標(biāo)動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)變點(diǎn)的識(shí)別方法[A];中國(guó)現(xiàn)場(chǎng)統(tǒng)計(jì)研究會(huì)第九屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];1999年

3 李強(qiáng);王黎明;王文雯;;基于中國(guó)股市行業(yè)收益率面板數(shù)據(jù)的貝葉斯方法變點(diǎn)檢測(cè)[A];中國(guó)系統(tǒng)工程學(xué)會(huì)第十八屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集——A13其他管理領(lǐng)域的創(chuàng)新研究成果問題[C];2014年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前9條

1 張立文;分位數(shù)回歸中變點(diǎn)問題的若干研究[D];復(fù)旦大學(xué);2014年

2 王丹;重尾序列與非參數(shù)回歸模型的變點(diǎn)分析[D];西北大學(xué);2014年

3 李拂曉;幾類時(shí)間序列模型變點(diǎn)監(jiān)測(cè)與檢驗(yàn)[D];西北工業(yè)大學(xué);2015年

4 譚常春;變點(diǎn)問題的統(tǒng)計(jì)推斷及其在金融中的應(yīng)用[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2007年

5 韓四兒;兩類厚尾相依序列的變點(diǎn)分析[D];西北工業(yè)大學(xué);2007年

6 董翠玲;測(cè)量誤差模型方差變點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)推斷[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2013年

7 聶維琳;變點(diǎn)靠近序列端點(diǎn)的檢測(cè)問題[D];武漢大學(xué);2010年

8 趙華玲;逐段線性回歸中變點(diǎn)問題的統(tǒng)計(jì)推斷[D];武漢大學(xué);2011年

9 王景樂;非參數(shù)模型中變點(diǎn)的檢測(cè)及刪失數(shù)據(jù)中刪失指標(biāo)隨機(jī)缺失下回歸函數(shù)的估計(jì)[D];復(fù)旦大學(xué);2012年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 陳少夢(mèng);基于Cucconi檢驗(yàn)及變點(diǎn)模型的非參數(shù)統(tǒng)計(jì)質(zhì)量控制圖研究[D];浙江大學(xué);2015年

2 劉俐;基于變點(diǎn)—模糊理論的龍灘水庫汛期分期調(diào)度研究[D];廣西大學(xué);2015年

3 劉晉芳;多元正態(tài)向量均值變點(diǎn)在線監(jiān)測(cè)[D];山西大學(xué);2015年

4 王新喬;半?yún)?shù)面板回歸模型的變點(diǎn)分析[D];大連理工大學(xué);2015年

5 樊慶祝;基于貝葉斯分析理論的快遞業(yè)務(wù)量變點(diǎn)研究[D];廣西師范學(xué)院;2015年

6 俞祥祥;位置參數(shù)變點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)推斷研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2015年

7 劉偉棠;若干變點(diǎn)模型的經(jīng)驗(yàn)似然推斷[D];浙江財(cái)經(jīng)大學(xué);2016年

8 彭秋曦;左截?cái)嘤覄h失數(shù)據(jù)下指數(shù)分布變點(diǎn)的Bayes估計(jì)[D];重慶大學(xué);2015年

9 呂會(huì)琴;厚尾相依序列變點(diǎn)Ratio檢驗(yàn)[D];西安工程大學(xué);2016年

10 侯炳山;面板數(shù)據(jù)中均值與方差的斷點(diǎn)分析[D];浙江大學(xué);2016年

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