近二十年來,隨著金融的全球化趨勢以及金融市場的波動性日益加劇,全球金融機構(gòu)管理的理論和實踐也發(fā)生了革命性變革,金融風險管理成為現(xiàn)代金融機構(gòu)管理的基礎(chǔ)和核心。證券市場作為整個金融市場中的一個重要組成部分,劇烈的波動性和巨大的交易量使其當之無愧地成為了金融市場風險管理的主角。從美國奧倫治縣政府破產(chǎn)案到巴林銀行的倒閉,無一不說明了在證券投資中加強風險控制的重要性。 在傳統(tǒng)的久期、β系數(shù)等風險測量方法的缺陷逐漸顯露時,由J.P.Morgan,G30集團在考察衍生產(chǎn)品的基礎(chǔ)上提出的測量市場風險的VaR方法已成為目前世界上測量市場風險的一種主流方法,J.P.Morgan的用于計算VaR風險的RiskMetrics風險控制模型更是在世界市場上得到了廣泛的應用。而中國證券市場從始至今只有短短數(shù)年時間,與歐美等發(fā)達國家較為成熟的證券市場相比還有較大差距。VaR風險控制模型是否適用于中國證券市場,或是否能夠加以調(diào)整后使其適用于中國市場,本文旨在針對這些方法進行有益的探討。 本文首先系統(tǒng)的介紹了VaR風險模型在現(xiàn)代證券投資管理中的作用、VaR風險模型的基本知識以及VaR的計算、資產(chǎn)組合VaR的測算方法(幾種模擬方法)、并進行了比較;然后以近期中國股票市場的歷史交易數(shù)據(jù)為依據(jù)進行了實證分析(計算了單個資產(chǎn)的VaR值,組合資產(chǎn)的VaR值及求得增量VaR值,分析了其對總體投資組合風險的影響);最后提出了應用更廣泛、效果更佳的兩個風險控制模型,并得出了一些啟示。
【學位單位】：江蘇大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2002
【中圖分類】：F224;F830.9
【部分圖文】：

6月7月8月8月9月10月11月12月l月圖5.2每日收益X，的頻率分布圖由以上的圖5.2得到每日收益x，的直方圖(見圖5.3):股價收益Std.Mean二.02003N二 172.00卜。uanba﹄匕、可噶嘴叼呀心協(xié)%%髯%%%勺圖5.3每日收益X，的直方圖為計算股價的VaR，假定每日收入是獨立且有相同的分布。則可在95%的置信水平下，左邊5%為從損失一側(cè) (losingtail)直方圖下獲得VaR。圖5.3中，可以看出收益率均值為一0.003，共有 172個觀測值，這樣將

個分布的擬合程度較高。實際的累積分布函數(shù)，通過從左向右，將圖5.3中出現(xiàn)的值加總，根據(jù)總體觀察值的增減求得。從P一P概率圖上發(fā)現(xiàn)兩條線非常接近，表明正態(tài)分布與實際數(shù)據(jù)逼近程度非常好�？梢妶D5.4。Norma1P一 PPlotof股價收益.口云.50山曰口Q習·25OQ口必0.00 000.25.50.751.00圖5.4股票(清華同方)收益率的P一P概率圖

而且可以以95%的概率保證在1月24日清華同方的市價不會低于19.95一0.65835=19.29。下圖反映了2001年11月14日以來價格變化與由VaR風險計算而得的理論價格上下限圖:見圖5.5。啞限限n上下elTlsese||a“M尸例依1口山下|!1.由!上19l8口實際價時間圖5.5股價對比圖其中，股票價格的上下限計算公式為:價格上限=上一日交易日股票收盤價+當日計算的VaR風險數(shù)值價格下限=上一日交易日股票收盤價一當日計算的VaR風險數(shù)值可見，在總共40日交易日中，僅僅有2個交易日的收盤價跌破了以VaR風險計算出的理論上的最低價格，這與95%的保證概率吻合得非常好(40*(l一 0.95)=2)。當然，在現(xiàn)實中，較極端的情況(如巨額盈利或巨額虧損)發(fā)生的概率要高于標準正態(tài)分布所表明的概率，在這種情況下，就假設(shè)該隨機變量服從自由度為n的t分布。當t較小時，t分布的尾部大小由自由度n決定
【引證文獻】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 陳紀忠;;VAR理論在我國股票市場的實證研究[J];市場周刊(理論研究);2009年08期

相關(guān)碩士學位論文 前1條

1 于培超;基于GARCH模型的VaR計算及其在中國金融市場中的應用[D];山東理工大學;2011年

本文編號：2844165