本文詳細(xì)研究了VaR模型以及相關(guān)的理論,包括FHS技術(shù)、GARCH模型、Copula理論和極值理論,這些相關(guān)的理論主要應(yīng)用于對時間序列分布的描述、擬合及預(yù)測,從而在此基礎(chǔ)上利用VaR模型度量資產(chǎn)的風(fēng)險。本文從三個層次進(jìn)行了實證研究:（1）應(yīng)用傳統(tǒng)歷史VaR模型來計量中國證券市場的市場風(fēng)險,即利用參數(shù)VaR方法對我國證券市場進(jìn)行實證研究,計算上海證券交易所的上證綜合指數(shù)的VaR值,以此來檢驗這一方法在我國上市公司市場風(fēng)險管理的有效程度。通過樣本區(qū)間內(nèi)上證綜合指數(shù)實際值與預(yù)測VaR預(yù)測下限進(jìn)行對比,發(fā)現(xiàn)有11天的實際指數(shù)值跌破預(yù)測下限。（2）應(yīng)用基于GJR-GARCH和FHS技術(shù)的VaR模型來度量中國證券市場的市場風(fēng)險,結(jié)果顯示,在置信水平為95%時,實際上證指數(shù)低于指數(shù)VaR預(yù)測下限的天數(shù)為8天。可見,本文所建立的基于GJR—GARCH和FHS的VaR模型對于這一階段的上證綜合指數(shù)市場風(fēng)險的擬合效果較好,結(jié)果優(yōu)于傳統(tǒng)歷史模擬法。（3）應(yīng)用基于GJR-GARCH、Copula和EVT的VaR模型來計量中國證券市場的市場風(fēng)險,投資組合在持有期（24小時）最大損失為12.6225%,最大可能獲... 

【文章來源】：暨南大學(xué)廣東省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

P.}lorean銀行與市場風(fēng)險相關(guān)的日損益

一 0.1一0.08一吧一 0.0200刀 20.040刀60刀 80.1證綜合指數(shù)日收益率圖3上證綜合指數(shù)日收益率直方圖我們得到上證綜合指數(shù)日收益率分布圖(見圖3)和日收益率的各個統(tǒng)計一特征(見表l)。我們用正態(tài)P一P概率圖(見圖4)檢驗，其收益率表現(xiàn)出一定的正態(tài)特征:眾數(shù)附近十分集中，尾部細(xì)小，但兩尾的情況并不與正態(tài)分布相一致。經(jīng)計算得收益率偏度系數(shù)S為一1.07827(正態(tài)分布的偏度系數(shù)s=0)，峰度系數(shù)K為7.107218(正態(tài)分布的峰度系數(shù)K=3)。這說明我國證券市場收益分布具有一定的“細(xì)腰”、“肥尾”現(xiàn)象。表1上證綜合指數(shù)的基本統(tǒng)計特征指數(shù)名稱均值中位數(shù)上證綜合指數(shù) 0.0040070.004177標(biāo)準(zhǔn)差0.017802峰度偏度7.107218一1.07827JB統(tǒng)計量216.1006

圖3上證綜合指數(shù)日收益率直方圖我們得到上證綜合指數(shù)日收益率分布圖(見圖3)和日收益率的各個統(tǒng)計一特征(見表l)。我們用正態(tài)P一P概率圖(見圖4)檢驗，其收益率表現(xiàn)出一定的正態(tài)特征:眾數(shù)附近十分集中，尾部細(xì)小，但兩尾的情況并不與正態(tài)分布相一致。經(jīng)計算得收益率偏度系數(shù)S為一1.07827(正態(tài)分布的偏度系數(shù)s=0)，峰度系數(shù)K為7.107218(正態(tài)分布的峰度系數(shù)K=3)。這說明我國證券市場收益分布具有一定的“細(xì)腰”、“肥尾”現(xiàn)象。表1上證綜合指數(shù)的基本統(tǒng)計特征指數(shù)名稱均值中位數(shù)上證綜合指數(shù) 0.0040070.004177標(biāo)準(zhǔn)差0.017802峰度偏度7.107218一1.07827JB統(tǒng)計量216.1006

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：2959941