【摘要】： 證券市場風險是證券投資者在投資過程中所面臨的主要風險，是眾多投資者及理論研究者關注的焦點問題之一，也是各國證券監(jiān)管當局管理的重點。而證券市場風險測量作為風險管理和防范的核心，它直接決定了風險管理和防范的有效性。因此，研究證券市場的風險管理具有十分重要的理論意義和實用價值。 本文通過對證券市場風險的各種測量方法進行系統(tǒng)的分析和研究，最終選定了VaR(Value at Risk)和CVaR方法作為本文的研究方法。該文著重介紹了VaR和CVaR模型的基本原理以及VaR和CVaR的計算方法，并以2002年至2007年上證綜合指數(shù)和深圳成份指數(shù)為研究對象，利用VaR和CVaR方法對我國證券市場風險進行了實證分析，以及收益序列的穩(wěn)定性和相關性。實證檢驗取得了較好的效果。 本文在證券市場較充分的數(shù)據(jù)基礎上，通過Eviews統(tǒng)計分析軟件和計量經濟學方法進行處理，實證分析結果得出：金融資產收益率序列分布具有尖峰厚尾的特點，并且具有明顯的GARCH效應和杠桿效應，其波動具有聚集性和時變性(條件異方差性)；基于正態(tài)分布的CVaR估計可能會低估風險，基于t分布的CVaR估計可能會高估風險，基于廣義誤差分布(Generalized Error Distribution,簡稱GED)的CVaR估計的結果較準確。實證研究表明，，GARCH族模型能夠很好地刻畫收益率序列殘差項的異方差性，選用GARCH族模型能夠比較有效的進行VaR和CVaR的估計，從而進行證券市場的風險測量。
【圖文】：

圖4一4深證成份指數(shù)收益直方圖中的曲線是正態(tài)分布曲線，從其中我們不難看出，前面所敘述的些特征，“尖峰厚尾”的現(xiàn)象表現(xiàn)的十分明顯。們從下面的Q一Q圖中可以看出上證綜合指數(shù)和深證成份指數(shù)收分布與正態(tài)分布的差異程度。11祀。舊tiCalQuantjle一Q“日而撼6420佗-4-6O一目g當O訊乏廠只一8斗一一1005.0005SHANGZHENG，0圖4一5上證收益Q一Q圖

0.000000一 050.00005圖4一3上證綜合指數(shù)收益直方圖240200SerieS:SHENZHENGSamP地 11214obsery日萬 OnS12141601208OMe日nMedianM日刀mUmMi而mUnlS側.Dev·S觸w陽55KJtosiS 0.001347 0.001016 0.080485一 0.0975000016258一 0.1258696‘4076994OJarq舊一BeraProbability590.6002 0.000000一10一05 0.00 0.05圖4一4深證成份指數(shù)收益直方圖圖中的曲線是正態(tài)分布曲線，從其中我們不難看出，前面所敘述的金融數(shù)據(jù)的一些特征，“尖峰厚尾”的現(xiàn)象表現(xiàn)的十分明顯。我們從下面的Q一Q圖中可以看出上證綜合指數(shù)和深證成份指數(shù)收益序列的實際分布與正態(tài)分布的差異程度。11祀。舊 tiCalQuantjle一Q“日而撼 6420佗-4-6O一目g當O訊乏廠只一8斗一一10 05.0005SHANGZHENG，0圖4一5上證收益Q一Q圖49
【學位授予單位】：武漢理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2007
【分類號】：F832.51;F224

【引證文獻】

相關碩士學位論文 前5條

1 盧煌平;風險現(xiàn)金流量的估算與套期保值[D];廈門大學;2009年

2 花小偉;H股指數(shù)期貨風險度量的參數(shù)方法研究[D];首都經濟貿易大學;2009年

3 王東海;電網(wǎng)投資風險決策的CVaR度量模型研究[D];華北電力大學（北京）;2010年

4 孫倩如;Beta分布下均值-VaR和均值-CVaR模型的證券組合分析[D];華中科技大學;2009年

5 王彥紅;基于貝葉斯分位回歸的證券市場風險測度研究[D];湖南大學;2010年

本文編號：2691238