VaR作為目前使用最為廣泛的風(fēng)險測度方法,不少學(xué)者在其應(yīng)用方面進(jìn)行了探索,旨在得出在正常的市場條件下,在給定置信水平的一個持有時間內(nèi)某種風(fēng)險資產(chǎn)的最壞損失。本文分別運用分位數(shù)回歸方法和Riskmetrics方法建模,計算上海證券股票綜合指數(shù)指數(shù)和深圳股票綜合指數(shù)的VaR值。其中Riskmetrics方法下采用GARCH(1,2)模型,而分位數(shù)回歸方法下使用自回歸模型。估計出模型參數(shù)后,在置信度95%,99%下,對上證指數(shù)和深證指數(shù)分別運用上述兩個模型,得出四組VaR結(jié)果,然后對結(jié)果進(jìn)行Kupiec似然比檢驗,從而對比分位數(shù)回歸方法和Riskmetrics方法在計算VaR上的優(yōu)劣。結(jié)果顯示兩個模型都有比較好的性質(zhì)。運用分位數(shù)回歸技術(shù)建立的模型不但保有分位數(shù)回歸技術(shù)在統(tǒng)計上的優(yōu)勢,而用其方法建立的模型也有良好的性質(zhì)。誠然分位數(shù)回歸技術(shù)在風(fēng)險度量領(lǐng)域的應(yīng)用有很廣闊的遠(yuǎn)景,同時為風(fēng)險度量開闊了新的路徑。

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
內(nèi)容提要
第1章 引言
    1.1 選題的目的和意義
    1.2 研究內(nèi)容及方法
    1.3 基本思路
    1.4 研究的創(chuàng)新之處
第2章 分位數(shù)回歸技術(shù)文獻(xiàn)綜述
    2.1 國外研究綜述
    2.2 國內(nèi)研究綜述
第3章 VaR與金融市場風(fēng)險度量
    3.1 金融市場風(fēng)險分類和定義
    3.2 金融市場風(fēng)險度量技術(shù)發(fā)展和演變
    3.3 VaR方法簡述
    3.4 VaR的主要計算方法介紹
第4章 Riskmetrics方法的VaR模型
    4.1 Riskmetrics方法的基本原理與步驟
    4.2 運用Riskmetrics方法計算指數(shù)VaR
    4.3 Riskmetrics方法的評價
第5章 運用分位數(shù)回歸技術(shù)計算VaR
    5.1 分位數(shù)回歸技術(shù)的基本原理和步驟
    5.2 運用分位數(shù)回歸技術(shù)計算指數(shù)VaR
    5.3 分位數(shù)回歸技術(shù)的VaR應(yīng)用與評價
第6章 Riskmetrics方法和分位數(shù)回歸方法對比分析
    6.1 Kupiec似然比檢驗基本原理
    6.2 Kupiec似然比檢驗結(jié)果分析
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝
中文摘要及關(guān)鍵詞
英文摘要及關(guān)鍵詞



本文編號：3865146