本文關鍵詞：風險評價的VaR方法及應用　出處：《青島大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：經濟全球化帶來的全球競爭,使我國的金融市場在這幾年內風起云涌,變化不斷,全球各個國家的金融市場大都出現波動,使得各個國家都把風險管理放在了比較首要的位置。一個主要的風險度量方法就是VaR,即風險價值,VaR方法使得金融產品或組合的風險能夠用一個可與其收益匹配的簡單的數字來表示,方便地度量金融市場的風險水平。本文介紹了VaR的一些基本概念和性質,建立了VaR的點估計以及區(qū)間估計。本文用VaR與GARCH類模型相結合,建立正態(tài)分布、t分布以及GED分布下GARCH類模型,得到VaR的點估計和區(qū)間估計,并將其與Cornish-Fisher展開式和Chebyshev-Markov近似分位數得到的VaR的點估計和區(qū)間估計進行比較,其中點估計利用Kupiec提出的返回檢驗的方法作為比較準側,區(qū)間估計利用覆蓋率(CP)、參數落在區(qū)間上側的錯誤概率(Upper)、參數落在區(qū)間下側的錯誤概率(Lower)以及區(qū)間長度的中位數(Med)來作為比較準則,最后發(fā)現利用在GED分布的EGARCH模型下,Chebyshev-Markov(CM)近似分位數得到的VaR的估計效果較好。
[Abstract]:The global competition brought by economic globalization makes the financial market of our country surge and change in the past few years, the financial market of every country of the whole world appears the fluctuation mostly. Make each country put risk management in a more important position. One of the main risk measurement method is VaR, that is, the value of risk. The VaR approach enables the risk of a financial product or portfolio to be represented by a simple number that can match its earnings. This paper introduces some basic concepts and properties of VaR, establishes the point estimation and interval estimation of VaR. In this paper, we combine VaR with GARCH model. The model of GARCH class under normal distribution and GED distribution is established, and the point and interval estimates of VaR are obtained. It is compared with the point and interval estimates of VaR obtained by Cornish-Fisher expansion and Chebyshev-Markov approximate quantiles. The point estimation uses the method of return test proposed by Kupiec as the relative quasi-side, and the interval estimation uses the coverage rate to estimate the error probability of the parameter falling on the upper side of the interval (Upper). The error probability of the lower side of the interval and the median Meder of the interval length are used as the comparison criteria. Finally, it is found that the parameters are used in the EGARCH model of the GED distribution. The VaR estimated by Chebyshev-Markov-CM) approximate quantiles is effective.
【學位授予單位】：青島大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：F224;F832.5

【參考文獻】

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本文編號：1413197