證券投資風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)質(zhì)是證券資產(chǎn)價(jià)值運(yùn)動(dòng)的不確定性。其中市場風(fēng)險(xiǎn)是一個(gè)重要的風(fēng)險(xiǎn)類別。論文首先從金融資產(chǎn)價(jià)值運(yùn)動(dòng)的統(tǒng)計(jì)理論角度，系統(tǒng)分析了證券投資市場風(fēng)險(xiǎn)的統(tǒng)計(jì)特征和統(tǒng)計(jì)方法，如描述股票價(jià)格運(yùn)動(dòng)的幾何布朗運(yùn)動(dòng)、隨機(jī)游走模型、以及正態(tài)分布等，指出了描述證券投資市場風(fēng)險(xiǎn)的重要統(tǒng)計(jì)對象是組合資產(chǎn)價(jià)值的波動(dòng)性和相關(guān)性。本文系統(tǒng)分析關(guān)于證券投資市場風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量的三個(gè)核心理論：馬科維茨投資組合理論、資本資產(chǎn)定價(jià)模型、期權(quán)定價(jià)理論。它們所提供的風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量方法是目前最為主要的方法。此外，論文還研究了久期與凸性等一些金融工具特定風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)量理論。VaR風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量方法是本文的一個(gè)重點(diǎn)研究內(nèi)容。VaR有參量與模擬兩種計(jì)算方法，它們各有優(yōu)劣。論文研究了在投資組合中收益率滿足正態(tài)分布的VaR值的計(jì)算公式，并討論了不同標(biāo)準(zhǔn)下VaR的轉(zhuǎn)換。VaR的有效性可以通過一定方法來驗(yàn)證，壓力測試則是對VaR的有效補(bǔ)充，結(jié)合了壓力測試的VaR方法更加完善，實(shí)際應(yīng)用價(jià)值也大為提高。VaR不是孤立的市場風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量方法，它完全可以和以往的理論結(jié)合起來。如論文給出了一個(gè)加入VaR約束的馬科維茨投資組合模型。 針對我國的實(shí)際情況，論文研究了適合于風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避型投資人計(jì)量其風(fēng)險(xiǎn)的馬科維茨模型。根據(jù)我國證券市場的特點(diǎn)，提出了證券投資的效率曲線，分析了持有最優(yōu)證券組合時(shí)所對應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量方法。實(shí)證研究了我國證券市場的風(fēng)險(xiǎn)構(gòu)成，指出我國的證券市場是弱式有效，股市不是呈現(xiàn)隨機(jī)游走，證券市場中系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)占有相當(dāng)大的比重。證券市場不能提供有效的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，市場風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量方法的應(yīng)用受到限制。股票收益率呈現(xiàn)出厚尾特性，VaR及其壓力測試模型能很好的計(jì)量投資組合的尾部收益及風(fēng)險(xiǎn)，因而結(jié)合了VaR的方差模型是適合于我國證券投資市場風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量的有效模型。我國證券市場風(fēng)險(xiǎn)中的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)比重偏大與上市企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)有著密切關(guān)系，不合理的股權(quán)結(jié)構(gòu)是我國證券市場風(fēng)險(xiǎn)的最大根源。因此，要提高我國證券市場風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量的準(zhǔn)確度與可信度還需要積極的改革企業(yè)的股權(quán)結(jié)構(gòu)。
【學(xué)位單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2003
【中圖分類】：F830.9
【部分圖文】：

對美國股票市場的研究發(fā)現(xiàn) 美國 1962~1994 年股票指數(shù)日回報(bào)數(shù)據(jù)的樣本度是負(fù)的 而單支股票的日回報(bào)的樣本偏度是正的或是接近于零[14]對于峰度論是股票指數(shù)還是單支股票 美國股票日回報(bào)的超額風(fēng)度的樣本估計(jì)都是正的非常大 這說明歷史回報(bào)數(shù)據(jù)的分布比正態(tài)分布具有明顯的厚尾性同樣對中國股市的實(shí)證研究表明 1990~1996 年上海股票指數(shù)的周回報(bào)數(shù)據(jù)樣本偏度是 4.5 而峰度的樣本估計(jì)是 36.28 遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了正態(tài)分布應(yīng)有的 0~3水平 其超額峰度為 33.28 因此 上海股市歷史回報(bào)數(shù)據(jù)的分布比正態(tài)分布呈現(xiàn)出明顯的厚尾性[15]與正態(tài)分布相比 厚尾特性如圖 2-2 所示.4 證券投資市場風(fēng)險(xiǎn)的統(tǒng)計(jì)方法證券投資市場風(fēng)險(xiǎn)是由于證券資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)引起的 因此風(fēng)險(xiǎn)測量的核心價(jià)格波動(dòng)性以及資產(chǎn)相關(guān)性的估計(jì)和預(yù)測 所謂波動(dòng)性 通常是指未來價(jià)格偏其期望值的可能性 對期望價(jià)格的偏離有兩種情況 一種是有利的偏離 即價(jià)的上漲 另一種是不利的偏離 即價(jià)格下跌 波動(dòng)性越大 價(jià)格上升或下降的圖 2-2 實(shí)際分布的 厚尾 特性Figure 2-2 ‘Fat tail’ character of actual distribution

0價(jià)值0W 持有期初資產(chǎn)組合產(chǎn)收益率μ 在整個(gè)持有期間量 r 一定置信度 1 α下的值 VaR 兩種[26]如式 4-3 表示均值的VaR =0W - W為正 例如 某銀行稱其資產(chǎn)組明在正常市場狀況下 銀行一天期 方差 β系數(shù)而言 VaR可VaR的圖形定義見圖 4-1 t和置信水平 1 α這兩個(gè)因素都因素為 10 天和 99%置信度 然后行風(fēng)險(xiǎn)管理最低資本充足要求[27]
【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 張能福;趙士玲;;基于蒙特卡羅模擬權(quán)證投資中VAR的應(yīng)用分析[J];科技管理研究;2010年16期

本文編號：2849039