基于GARCH族和EVT模型的股市風險價值的比較研究
發(fā)布時間：2021-02-28 04:18
隨著經濟全球化及投資自由化的日益加劇,金融市場風險導致各金融機構之間的競爭從原來的資源競爭逐漸轉變?yōu)閮炔抗芾�、業(yè)務創(chuàng)新、企業(yè)文化等方面的競爭,金融機構的風險管理成為現(xiàn)代金融企業(yè)管理基礎和發(fā)展的基石。在這樣的背景下,國外各金融機構格外注重金融風險的測定和管理。如何構建合適的模型以恰當的方法對風險進行測量是當前金融研究領域的一個熱門話題。VaR方法作為當前業(yè)內比較流行的測量金融風險的方法,具有簡潔、明了的特點,而在研究金融市場波動方面,GARCH族模型是一類極受歡迎的非線形金融時間序列模型。本文在對股市金融時間序列分布性質進行系統(tǒng)分析的基礎上,運用VaR方法,用當前金融領域刻畫條件方差最典型的GARCH模型及其幾種最新衍生模型如EGARCH、PARCH等對兩種風險值VaR和CVaR進行了研究,并利用上證指數1997.1.2-2008.5.23的數據,實證研究了股市的市場風險。論文主要結論包括:（1）分析上證綜指對數日收益序列的統(tǒng)計特征,證明序列的分布具有尖峰厚尾的特征,并呈現(xiàn)出群集性效應和持久性;市場存在明顯的杠桿效應,波動存在明顯的非對稱性,并且負的沖擊帶來的波動大于正沖擊。（2）分別在...
【文章來源】：重慶大學重慶市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數】：63 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
風險價值—VaRFig.2.1ValueatRisk-VaR
nn使得n ndnM dGc → 成立，則分布函數 G 一定屬于下面的三種標準的極值分布Frechet：0 0( ) 00xxxe xααα ≤ Φ = > > Weibull：( )0( ) 01 0xe xxxααψ α ≤= > > Gumbel： ( )xex e x R Λ = ∈從圖 2 可以清楚的 Frechet 分布用來描述那些極值無上界有下界的分布Weibull 分布用來描述極值分布有上界，無下界的分布，Gumbel 分布用來描述極無上界也無下界的分布。我們通常見到的很多分布函數都可以根據他們尾部的況劃分到上面的三種極值分布分布中去，例如：學生分布、帕累托分布（Padistribution）、對數 Gamma 分布、Cauchy distributed 根據尾部特征可以劃分到 Frec分布中去；均勻分布和 Beta 分布的尾部分布可以收斂到 Weibull 分布；正態(tài)分Gamma 分布和對數正態(tài)分布的尾部分布都收斂到 Gumbel 分布。
( )( )( )( ) ( )( )( ) ( )1 1( )uP u X y u P X y u P X u F y u F uF yP X u P X u F u< ≤ + ≤ + ≤ + = = => ≤ (3.5)定理 2：（Pickand (1975), Balkema and de Haan (1974)）對于一大類分布 F（幾乎包括所有的常用分布）條件超量分布函數 ( )uF y ，存在一個 ( ),G yζ β使得：( )1,1 10, 0;0 , 0( )10, 0uyy yF y G yeyζζ ββζβζ ζβζζ +> > < < < ≈ = > = u →∞ (3.6)分布函數 ( ),G yζ β被稱作廣義的 Pareto 分布。故當閥值 u 足夠大時，上述分布即可用廣義 Pareto 分布（GPD）表示，即( ) ( )u,F y G yζ β≈ 。
【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于CVaR-GARCH-GED模型的單品種期貨風險價值預測[J]. 周穎,仇曉光. 統(tǒng)計與決策. 2007(18)
[2]風險度量的混合GARCH模型及對中國股市的實證分析[J]. 張琳琳,趙振全,孫俊嶺. 改革與戰(zhàn)略. 2007(09)
[3]資產相對價值的VaR和CVaR風險[J]. 劉小茂,馬林. 統(tǒng)計與決策. 2006(16)
[4]基于VaR-GARCH模型族的我國期銅市場風險度量研究[J]. 劉慶富,仲偉俊,梅姝娥. 系統(tǒng)工程學報. 2006(04)
[5]度量金融風險的CVaR方法[J]. 王玉玲,王晶. 統(tǒng)計與決策. 2006(11)
[6]VaR模型及其在上海股市中的應用[J]. 林美艷,薛宏剛,張月. 遼寧大學學報(自然科學版). 2006(01)
[7]GARCH模型下的極值一致風險度量[J]. 霍玉琳,何春雄. 金融經濟. 2006(02)
[8]Network Traffic Based on GARCH-M Model and Extreme Value Theory[J]. 沈菲,王洪禮,史道濟,李棟. Transactions of Tianjin University. 2005(05)
[9]GARCH族模型計算中國股市在險價值（VaR）風險的比較研究與評述[J]. 龔銳,陳仲常,楊棟銳. 數量經濟技術經濟研究. 2005(07)
[10]中國股票市場風險值標準的有效性檢驗[J]. 朱世武,李豫,何劍波. 上海金融. 2004(11)
本文編號：3055305
【文章來源】：重慶大學重慶市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數】：63 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
風險價值—VaRFig.2.1ValueatRisk-VaR
nn使得n ndnM dGc → 成立，則分布函數 G 一定屬于下面的三種標準的極值分布Frechet：0 0( ) 00xxxe xααα ≤ Φ = > > Weibull：( )0( ) 01 0xe xxxααψ α ≤= > > Gumbel： ( )xex e x R Λ = ∈從圖 2 可以清楚的 Frechet 分布用來描述那些極值無上界有下界的分布Weibull 分布用來描述極值分布有上界，無下界的分布，Gumbel 分布用來描述極無上界也無下界的分布。我們通常見到的很多分布函數都可以根據他們尾部的況劃分到上面的三種極值分布分布中去，例如：學生分布、帕累托分布（Padistribution）、對數 Gamma 分布、Cauchy distributed 根據尾部特征可以劃分到 Frec分布中去；均勻分布和 Beta 分布的尾部分布可以收斂到 Weibull 分布；正態(tài)分Gamma 分布和對數正態(tài)分布的尾部分布都收斂到 Gumbel 分布。
( )( )( )( ) ( )( )( ) ( )1 1( )uP u X y u P X y u P X u F y u F uF yP X u P X u F u< ≤ + ≤ + ≤ + = = => ≤ (3.5)定理 2：（Pickand (1975), Balkema and de Haan (1974)）對于一大類分布 F（幾乎包括所有的常用分布）條件超量分布函數 ( )uF y ，存在一個 ( ),G yζ β使得：( )1,1 10, 0;0 , 0( )10, 0uyy yF y G yeyζζ ββζβζ ζβζζ +> > < < < ≈ = > = u →∞ (3.6)分布函數 ( ),G yζ β被稱作廣義的 Pareto 分布。故當閥值 u 足夠大時，上述分布即可用廣義 Pareto 分布（GPD）表示，即( ) ( )u,F y G yζ β≈ 。
【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于CVaR-GARCH-GED模型的單品種期貨風險價值預測[J]. 周穎,仇曉光. 統(tǒng)計與決策. 2007(18)
[2]風險度量的混合GARCH模型及對中國股市的實證分析[J]. 張琳琳,趙振全,孫俊嶺. 改革與戰(zhàn)略. 2007(09)
[3]資產相對價值的VaR和CVaR風險[J]. 劉小茂,馬林. 統(tǒng)計與決策. 2006(16)
[4]基于VaR-GARCH模型族的我國期銅市場風險度量研究[J]. 劉慶富,仲偉俊,梅姝娥. 系統(tǒng)工程學報. 2006(04)
[5]度量金融風險的CVaR方法[J]. 王玉玲,王晶. 統(tǒng)計與決策. 2006(11)
[6]VaR模型及其在上海股市中的應用[J]. 林美艷,薛宏剛,張月. 遼寧大學學報(自然科學版). 2006(01)
[7]GARCH模型下的極值一致風險度量[J]. 霍玉琳,何春雄. 金融經濟. 2006(02)
[8]Network Traffic Based on GARCH-M Model and Extreme Value Theory[J]. 沈菲,王洪禮,史道濟,李棟. Transactions of Tianjin University. 2005(05)
[9]GARCH族模型計算中國股市在險價值（VaR）風險的比較研究與評述[J]. 龔銳,陳仲常,楊棟銳. 數量經濟技術經濟研究. 2005(07)
[10]中國股票市場風險值標準的有效性檢驗[J]. 朱世武,李豫,何劍波. 上海金融. 2004(11)
本文編號：3055305
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