本文關(guān)鍵詞：基于Bootstrap方法的金屬期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度VaR和ES的區(qū)間預(yù)測(cè)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：我國(guó)是一個(gè)發(fā)展中國(guó)家,對(duì)各種原材料尤其是金屬的需求量巨大。金屬價(jià)格由于易受各種因素的影響,其波動(dòng)常常十分劇烈,而金屬價(jià)格的劇烈波動(dòng),不僅會(huì)使相關(guān)企業(yè)難以正常經(jīng)營(yíng),并且不利于國(guó)民經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定發(fā)展�；诖藳r,對(duì)我國(guó)金屬期貨市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)確測(cè)度具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文基于Bootstrap方法和不同GARCH模型建立風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度VaR和ES的置信區(qū)間,并利用擬合仿真對(duì)比分析了滑動(dòng)窗寬法、正態(tài)分布模型、Bootstrap方法構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度VaR和ES置信區(qū)間的預(yù)測(cè)精度,仿真結(jié)果表明,Bootstrap方法構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度VaR和ES的置信區(qū)間具有最高的預(yù)測(cè)精度,這說(shuō)明了本文方法的合理性。在實(shí)證分析部分,本文以上海期貨交易所銅、鋁兩種期貨指數(shù)為實(shí)證分析對(duì)象,對(duì)金屬期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度VaR和ES的預(yù)測(cè)區(qū)間問(wèn)題做了研究。首先,對(duì)滬銅、滬鋁收益率序列進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì),我們發(fā)現(xiàn)滬銅、滬鋁收益率序列表現(xiàn)出了明顯的尖峰厚尾、波動(dòng)聚集的統(tǒng)計(jì)學(xué)特征；其次,利用不同的GARCH模型計(jì)算滬銅、滬鋁兩種期貨指數(shù)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度VaR和ES,實(shí)證結(jié)果顯示,對(duì)于滬銅指數(shù)來(lái)說(shuō),GARCH-t模型具有最高的預(yù)測(cè)精度,對(duì)于滬鋁指數(shù)來(lái)說(shuō),GJRGARCH-t模型具有最高的預(yù)測(cè)精度。最后,本文基于Bootstrap方法和GARCH模型對(duì)上海期貨交易所滬銅、滬鋁兩種指數(shù)建立VaR和ES的預(yù)測(cè)區(qū)間,從區(qū)間寬度這個(gè)角度來(lái)看,對(duì)于滬銅指數(shù)來(lái)說(shuō),基于Bootstrap方法和GARCH-t模型建立的VaR置信區(qū)間的區(qū)間寬度是最小的,說(shuō)明該方法建立的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度VaR和ES的置信區(qū)間具有最高的預(yù)測(cè)精度,對(duì)于滬鋁指數(shù)而言,基于Bootstrap方法和GJRGARCH-t模型建立的VaR置信區(qū)間的區(qū)間寬度是最小的,說(shuō)明該方法建立的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度VaR和ES的置信區(qū)間具有最高的預(yù)測(cè)精度。盡管本文的研究方法可以豐富現(xiàn)有的風(fēng)險(xiǎn)管理理論,但是,我們認(rèn)為今后還應(yīng)對(duì)以下一些問(wèn)題做重點(diǎn)研究：本文只是基于殘差Bootstrap方法和GARCH模型建立風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度VaR和ES的預(yù)測(cè)區(qū)間,并沒(méi)有和其它Bootstrap方法建立的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度VaR和ES的預(yù)測(cè)區(qū)間進(jìn)行對(duì)比,更沒(méi)有和基于殘差Bootstrap方法和其它類(lèi)型的波動(dòng)模型(如SV模型)建立的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度VaR和ES的預(yù)測(cè)區(qū)間進(jìn)行對(duì)比,這些都將是我們以后的研究方向。
【關(guān)鍵詞】：Bootstrap VaR ES 預(yù)測(cè)區(qū)間
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：F764.2;F724.5;F224
【目錄】：

• 摘要6-8
• Abstract8-12
• 第一章 緒論12-19
• 1.1 研究背景及意義12-13
• 1.2 相關(guān)問(wèn)題的研究現(xiàn)狀13-17
• 1.2.1 VaR的研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.2 ES的研究現(xiàn)狀14-15
• 1.2.3 Bootstrap方法的研究現(xiàn)狀15-16
• 1.2.4 區(qū)間預(yù)測(cè)的研究現(xiàn)狀16-17
• 1.3 論文的結(jié)構(gòu)安排17-19
• 第二章 Bootstrap方法基礎(chǔ)19-24
• 2.1 非參數(shù)Bootstrap方法19-22
• 2.2 參數(shù)Bootstrap方法22
• 2.3 Wild Bootstrap方法22-24
• 第三章 基于GARCH類(lèi)模型的VaR和ES的計(jì)算24-31
• 3.1 GARCH類(lèi)模型24-25
• 3.1.1 ARCH模型24
• 3.1.2 GARCH模型24-25
• 3.2 VaR的定義及計(jì)算25-27
• 3.2.1 VaR的定義25
• 3.2.2 VaR的計(jì)算方法25-27
• 3.3 VaR的檢驗(yàn)27-28
• 3.4 ES的定義及計(jì)算28-29
• 3.5 ES的后驗(yàn)分析29-31
• 第四章 基于Bootstrap方法構(gòu)建VaR和ES的預(yù)測(cè)區(qū)間31-42
• 4.1 構(gòu)建VaR和ES的預(yù)測(cè)區(qū)間31-36
• 4.1.1 滑動(dòng)窗寬法31-32
• 4.1.2 正態(tài)分布模型32-33
• 4.1.3 基于Bootstrap方法構(gòu)建VaR和ES的預(yù)測(cè)區(qū)間33-36
• 4.2 預(yù)測(cè)區(qū)間的評(píng)價(jià)方法36-38
• 4.3 擬合仿真38-42
• 4.3.1 對(duì)不同方法建立的預(yù)測(cè)區(qū)間的模擬40-41
• 4.3.2 對(duì)不同樣本分位數(shù)計(jì)算方法的模擬41-42
• 第五章 實(shí)證分析42-48
• 5.1 數(shù)據(jù)說(shuō)明及描述42-43
• 5.2 VaR和ES的計(jì)算43-44
• 5.3 VaR和ES的檢驗(yàn)44-45
• 5.4 VaR和ES的置信區(qū)間的建立45-48
• 第六章 總結(jié)與展望48-50
• 致謝50-51
• 參考文獻(xiàn)51-56
• 攻讀學(xué)位期間的研究成果56

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 羅健英;陳宴祥;陳粘;;基于MRS-GARCH的鋼鐵期貨市場(chǎng)VaR風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度[J];管理現(xiàn)代化;2014年04期

2 楊?lèi)?ài)軍;林金官;劉曉星;;基于廣義雙曲線(xiàn)分布的我國(guó)股票市場(chǎng)VaR風(fēng)險(xiǎn)度量研究[J];數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理;2014年04期

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  本文關(guān)鍵詞：基于Bootstrap方法的金屬期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度VaR和ES的區(qū)間預(yù)測(cè)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：382670