【摘要】：不確定性是金融理論研究領(lǐng)域的核心問題之一,風(fēng)險通常被定義為資產(chǎn)預(yù)期收益率在未來的不確定性,然而這種不確定性表現(xiàn)為兩形式：實際收益率高于預(yù)期收益率、實際收益率低于預(yù)期收益率。然而在實際生活中,人們通常所謂的風(fēng)險特指實際收益率小于預(yù)期收益率的情形,即投資發(fā)生損失；對于在金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險管理的研究中,主要方向集中于控制和應(yīng)對發(fā)生損失的不確定性。VaR作為風(fēng)險管理研究中的最新發(fā)展并在近年得到廣泛應(yīng)用,在統(tǒng)一框架下綜合用于衡量金融機(jī)構(gòu)不同資產(chǎn)組合所面臨的風(fēng)險。設(shè)計VaR系統(tǒng)的最初目標(biāo)在于量化金融資產(chǎn)的市場風(fēng)險,經(jīng)過各方學(xué)者在理論上研究拓展和金融機(jī)構(gòu)在實務(wù)中的應(yīng)用推進(jìn),逐步將其擴(kuò)展到衡量信用風(fēng)險等其他類型的風(fēng)險之中,其中金融機(jī)構(gòu)根據(jù)持有資產(chǎn)組合的信用風(fēng)險,開發(fā)出衡量信用風(fēng)險的內(nèi)部模型。隨著理論及應(yīng)用研究的不斷深入,VaR從最初作為單一量化市場風(fēng)險的工具,逐漸發(fā)展成為管理各種金融風(fēng)險的風(fēng)險管理系統(tǒng),金融機(jī)構(gòu)通過不斷的回測檢驗VaR,發(fā)現(xiàn)應(yīng)用中潛在問題,改進(jìn)和優(yōu)化公司的VaR風(fēng)險管理系統(tǒng)。同時,隨著更多投資者參與股票市場,如何合理控制股票以及建立在股票基礎(chǔ)上的衍生產(chǎn)品投資風(fēng)險已成為投資者關(guān)注的話題。 大量文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn),在現(xiàn)有的計算VaR方法中,沒有考慮最高價和最低價的影響因素,僅運(yùn)用收盤價計算對數(shù)收益率進(jìn)行計算；同時,利用最高價與最低價之間的價格極差進(jìn)行建模的AV模型、CARR模型,卻沒有將收盤價相關(guān)信息加入模型中。因而目前在對收盤價、最高價和最低價的研究處在分離的情況,沒有綜合考慮如何在統(tǒng)一的框架下,利用價格極差包含的信息,和收盤價一起估計金融資產(chǎn)的概率分布,特別是描述價格波動程度的方差,進(jìn)而成為論文的研究方向。應(yīng)用參數(shù)方法中的GARCH模型計算在險價值VaR,在我國已經(jīng)取得了豐碩的研究成果,通過對相關(guān)文獻(xiàn)的閱讀研究,從收益率服從的概率分布到GARCH模型的各種擴(kuò)展,但由于選取樣本存在的差異使得實結(jié)論并不一致。針對現(xiàn)有研究中只對模型細(xì)節(jié)做變動的情況,本文從基礎(chǔ)變量入手,由于GARCH模型使用收盤價計算的對數(shù)收益率建模,忽略了其他價格包含的信息；最高價與最低價之間的價格極差是交易日內(nèi)價格變化的范圍,包含了價格形成收盤價的波動幅度,可以作為對收盤價的補(bǔ)充,進(jìn)行建模,為深入考察我國股票市場收益存在日內(nèi)價格極差信息特征和對VaR風(fēng)險預(yù)測值的影響,本文將分為兩個部進(jìn)行分析和探討： 第一部分,建立了估計收益率條件方差的極差-GARCH模型。由于金融資產(chǎn)價格在一定假設(shè)的基礎(chǔ)上,使用價格極差估計波動率的公式,可以從理論上證明價格極差是波動率的有效代理變量。因而把價格極差進(jìn)入GARCH模型中的條件方差方程,和收盤價計算的對數(shù)收益率一起估計條件方差,提高了GARCH模型中價格變化的信息,改善對條件方差的估計,并嘗試?yán)脙r格極差解釋條件方差的各種特性。 第二部分,根據(jù)VaR的計算原理,使用極差-GARCH模型估計的條件方差計算VaR預(yù)測值。在參數(shù)方法計算VaR的三個關(guān)鍵因素中,金融資產(chǎn)波動率具有時變性的特點(diǎn),使得波動率是最難確定的一個因素。在極差-GARCH模型中,價格極差的引入使得條件方差可以更及時地反映收益率面臨的風(fēng)險,進(jìn)而可以提高VaR預(yù)測值的有效性,降低金融資產(chǎn)可能遭受的損失。 通過上述研究,本文主要得到以下結(jié)論： 1、我國股票市場收益率序列表現(xiàn)出明顯的波動率聚集,肥尾,信息反映非對稱性等特征。 2、將價格極差作為條件方差滯后項替代變量的極差-GARCH模型相對于其他GARCH族模型(正態(tài)分布和學(xué)生t分布),解釋收益率的波動持續(xù)性問題更有效。 3、通過在險價值(VaR)的實證研究發(fā)現(xiàn),極差-GARCH模型條件方差和均值計算出的在險價值VaR能夠更好地反映出收益率面臨的風(fēng)險。同時經(jīng)過Kupiec似然比檢驗,證明其有效性。 總體而言,本文的創(chuàng)新之處主要在于以下幾個方面： 首先,在方法上,本文將日價格極差引入GARCH模型在我國股票市場進(jìn)行實證研究,并在極差-GARCH模型基礎(chǔ)上考察我國股票市場的VaR研究。 其次,從文章的結(jié)論中可以看到,將價格極差引入GARCH模型對于解釋金融及產(chǎn)收益率波動的持續(xù)性問題、VaR預(yù)測等方面比其他GARCH族模型(正態(tài)分布和學(xué)生t分布)均有較大優(yōu)勢。 最后,由于極差-GARCH模型存刻畫股價變動及VaR預(yù)測方面的優(yōu)勢,在該模型的建議下制定相應(yīng)的管理政策和措施將更符合我國股票市場的實際情況,使監(jiān)管政策更加合理有效。
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【學(xué)位授予單位】：西南財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：F832.51;F224

【參考文獻(xiàn)】

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1 楊湘豫;高楠楠;;中國開放式基金投資組合風(fēng)險值的實證基于Copula-GARCH的分析[J];財經(jīng)理論與實踐;2008年04期

2 楊湘豫;崔迎媛;;基于Copula-GARCH-EVT的中國開放式基金投資組合風(fēng)險度量[J];財經(jīng)理論與實踐;2009年05期

3 林輝,何建敏;VaR在投資組合應(yīng)用中存在的缺陷與CVaR模型[J];財貿(mào)經(jīng)濟(jì);2003年12期

4 鄭文通;金融風(fēng)險管理的VAR方法及其應(yīng)用[J];國際金融研究;1997年09期

5 戴曉鳳;史敬;;VaR模型回測技術(shù)及其評價[J];湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版);2005年06期

6 王春峰,萬海輝,李剛;基于MCMC的金融市場風(fēng)險VaR的估計[J];管理科學(xué)學(xué)報;2000年02期

7 魏宇;;股票市場的極值風(fēng)險測度及后驗分析研究[J];管理科學(xué)學(xué)報;2008年01期

8 周澤炯;;基于GARCH模型的VaR方法對我國開放式基金風(fēng)險的分析[J];經(jīng)濟(jì)管理;2006年22期

9 姚剛;風(fēng)險值測定法淺析[J];經(jīng)濟(jì)科學(xué);1998年01期

10 戴國強(qiáng),徐龍炳,陸蓉;VaR方法對我國金融風(fēng)險管理的借鑒及應(yīng)用[J];金融研究;2000年07期

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本文編號：2369559