本文選題：創(chuàng)業(yè)板指數 + 聯動性分析��； 參考：《湖南工業(yè)大學》2012年碩士論文

【摘要】：創(chuàng)業(yè)板市場是指專門協(xié)助高成長的新興創(chuàng)新公司特別是高科技公司籌資并進行資本運作的市場，是多層次資本市場的重要組成部分。對于中國這樣一個經濟高速發(fā)展的國家，中小企業(yè)的成長和發(fā)展需要提供與其相適應的經濟金融環(huán)境，需要不斷補充新的發(fā)展動力。開設創(chuàng)業(yè)板市場，，就是要為中國新經濟創(chuàng)造一個生長和發(fā)展的寬松環(huán)境；就是要為這批新興創(chuàng)業(yè)企業(yè)提供可持續(xù)發(fā)展的資金動力，提供比商業(yè)銀行和傳統(tǒng)證券市場更加靈活、方便而有效的融資安排。 我國創(chuàng)業(yè)板市場主要由高成長性的中小企業(yè)組成的，企業(yè)面臨的風險較大，因此創(chuàng)業(yè)板指數的波動性也較大。分析結果顯示在5%顯著性水平下，上證綜指是創(chuàng)業(yè)板指數的格蘭杰原因（但是在10%的顯著性水平下，創(chuàng)業(yè)板指數變化和上證指數具有相互影響的關系），深成指數和創(chuàng)業(yè)板指數互為格蘭杰因果關系，進而又研究了創(chuàng)業(yè)板市場上證、深證之間的動態(tài)關聯關系。 本文著重利用GARCH模型及其推廣模型建立創(chuàng)業(yè)板市場的波動模型，刻畫創(chuàng)業(yè)板市場的波動情況，并且針對金融資產的尖峰厚尾的特征，引入了能刻畫收益率尖峰后尾特征的廣義誤差分布（GED分布），分別利用正態(tài)分布、學生-t分布、GED分布來擬合創(chuàng)業(yè)板指數收益率的分布，對比驗證三種分布擬合的精準度，以求達到更精準地刻畫金融資產波動性的要求。 最后對創(chuàng)業(yè)板市場的風險進行度量，比較不同波動模型下的風險度量值。通過不同置信水平、不同分布、不同GARCH模型下計算的VaR值進行比較，可以得出：t分布下和99%的置信水平下，容易高估風險；在GED分布下EGARCH-VaR模型對風險的覆蓋程度較好。在實際的投資決策過程中，無論風險被高估還是被低估，都不利于決策者對風險進行有效的管理,因此，對創(chuàng)業(yè)板市場的波動性風險進行準確評估可以有效的來管理創(chuàng)業(yè)板市場的風險。
[Abstract]:Growth Enterprise Market (gem) is an important part of multi-level capital market, which refers to the market that helps new and innovative companies with high growth, especially high-tech companies, to raise funds and operate capital. For a country such as China with rapid economic development, the growth and development of small and medium-sized enterprises need to provide a suitable economic and financial environment, and need to constantly supplement the new development power. The purpose of opening the gem market is to create a relaxed environment for the growth and development of China's new economy; that is, to provide these new startups with financial impetus for sustainable development and to provide them with more flexibility than commercial banks and the traditional securities market. The gem market in our country is mainly composed of small and medium-sized enterprises with high growth, and the risks faced by enterprises are great, so the volatility of gem index is also large. The results show that the Shanghai Composite Index is the Granger cause of the gem index at the significant level of 5% (but at the significant level of 10%). The relationship between the change of gem index and the index of Shanghai Stock Exchange has mutual influence. The relationship between Shenzhen index and gem index is Granger causality, and then the gem market is studied. This paper focuses on the GARCH model and its extension model to establish the gem market volatility model, describes the gem market volatility, and in view of the financial assets of the peak and thick tail characteristics, The generalized error distribution (GED), which can describe the characteristics of the tail of the peak of yield, is introduced. The distribution of return rate of gem index is fitted by normal distribution and student -t distribution respectively, and the accuracy of the fitting of the three distributions is compared and verified. In order to describe the volatility of financial assets more accurately, the paper measures the risk of gem market and compares the risk measures under different volatility models. By comparing the VaR values under different confidence levels, distributions and GARCH models, it can be concluded that the risk is easily overestimated under the ratio t distribution and 99% confidence level, and the EGARCH-VaR model has better coverage of risk under GED distribution. In the actual investment decision-making process, whether the risk is overestimated or underestimated, it is not conducive to the decision makers to effectively manage the risk, therefore, Accurate assessment of the volatility risk of the gem market can effectively manage the risk of the gem market.
【學位授予單位】：湖南工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：F832.51;F224

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本文編號：1996443