【摘要】：風險管理技術日益成為金融工程、金融管理領域最重要的研究對象之一,而風險度量技術則是風險管理的核心與基礎,只有在準確測量風險暴露頭寸的基礎上才能更好地進行風險管理。風險管理包括市場風險、信用風險、操作風險管理等等。由于數據的可獲得性限制,以及進行實證分析的可能性,本文主要關注金融市場風險度量,而實證方面尤其關注中國股票市場風險的度量。 由于客觀條件的巨大變化,匯率、利率波動加劇,以及若干有重大影響的金融事件的發(fā)生,金融市場風險管理從上個世紀70 年代后倍受關注。金融市場風險測量技術從最早的簡單靜態(tài)的資產-負債管理不斷演化發(fā)展;馬柯維茲提出用方差做為風險度量的量化標準;之后,不斷有其它專家學者修正方差做為風險度量標準,產生了如β系數、半方差等一系列指標,但都未取得滿意結果。1994 年JP Morgan 公司提出了全新的VaR 概念,用來度量金融市場風險。由于VaR 具有方差的優(yōu)點,避免了方差的缺點,屬于絕對量值,易于比較等等,所以在業(yè)內很快流行起來。最新幾年,國外研究VaR 的文章比較多,計算VaR 的技術方法層出不窮,國內的研究相對落后。隨著中國金融領域改革進一步深化,各金融機構根據國際慣例建立以VaR為風險衡量標準的風險管理體系將成為必然,所以透徹的研究VaR概念及其計算模型并且比較各自特點就成了風險度量技術的當務之急。 本文主要介紹了VaR 方法產生的背景、定義、在市場風險度量中的應用以及計算VaR 的各種模型及各模型優(yōu)劣等。由于用VaR 作為市場風險度量的內部模型方法,其假設前提和參數設置可以有多種選擇,在進行內部風險管理時,金融機構通常都根據自身的發(fā)展戰(zhàn)略、風險管理目標和業(yè)務復雜程度自行設定,并無統(tǒng)一標準。本文則在理論分析的基礎上,①使用中國股市上有代表性的三支股票指數:上證指數、深證綜指與上證180 指數進行實證分析。目的是通過實證結果的對比分析,在目前復雜多樣的計算VaR 模型以及關于模型各參數假設中發(fā)現(xiàn)各種模型的特點,尋找其最適用的場合。試圖總結出一套實際經驗,能對VaR 在實際市場風險度量運用產生一定指導作用。②由于風險的對沖,VaR 方法在資產組合領域的運用并不同于簡單計算一種資產的VaR 值,本文通過資產組合的增量VaR計算,實證分析了VaR 的衍生品-增量VaR 在資產組合領域的運用,試圖掌握VaR在資產組合領域的市場風險度量方法。
【圖文】：

圖 4.1 各指數分年度方差波動圖Figure 4.1 Variance fluctuating figure of SHI、SZI and SH1804.1.2 數據基本分析① 各股指的收益率形式各股指收益率采用自然對數收益率形式，即：1lnln = tttr pp………………………(4.1)其中：tp 是各股指每日收盤價，t 1p 是前一日收盤價② 各股指的基本統(tǒng)計特征表 4.3 各股票指數的基本統(tǒng)計特征(1997.1.1-2003.12.31)Table 4.3 Basic statistical charcharter of SHI、SZI and SH180指數簡稱 均值 最大值 最小值 方差 偏度 峰度 J-B 檢測值 Prob上證指數 0.0003 0.0940 -0.0934 0.0157 -0.0963 9.3010 2788.3830 0.000深證綜指 0.0001 0.0924 -0.1040 0.0169 -0.4018 9.2288 2767.6530 0.000上證 180* -0.0004 0.0559 -0.0301 0.0108 0.6768 5.5870 128.5781 0.000

學碩士學位論文 4 用 VaR 方法度量金融市場風險的上證指數對數日收益率時間序列的平穩(wěn)性檢驗單位根方法檢驗時間序列的平穩(wěn)性，得到結果如表 4.5 所示，，由表收益率時間序列在 5%標準下是十分顯著平穩(wěn)的。上證指數對數日收益率時間序列的自相關性檢驗上證指數的 10 階滯后量求自相關函數值與偏自樣關函數值，如圖 知上證指數的對數日收益率之間相關性并不顯著，但在高階后呈弱
【學位授予單位】：重慶大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2005
【分類號】：F832.51

【引證文獻】

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1 王軍;張麗娜;;基于廣義自回歸條件異方差模型的世界原油運價風險分析[J];上海海事大學學報;2011年02期

本文編號：2699328