近年來,受經(jīng)濟全球化和金融自由化,競爭與放松管制以及金融創(chuàng)新與技術(shù)進步等因素的影響,在金融市場規(guī)模迅速擴大和效率明顯提高的同時,金融市場的波動性和風險也大為加劇。我國已經(jīng)加入WTO,隨著利率市場化、資本項目開放以及衍生金融市場的建立,金融資產(chǎn)所面臨的市場風險也將日益突出和復(fù)雜。VaR方法因其測量風險的定量性、綜合性、通俗性等特點而被許多銀行、金融機構(gòu)和監(jiān)管機構(gòu)廣泛應(yīng)用,目前正在成為金融風險管理的國際標準,將它引入到我國的風險管理中有重大的現(xiàn)實意義。鑒于當前沒有一種方法在各個置信水平上都能有效而準確地估計中國股票市場風險的VaR值,本研究在對各種VaR估計方法進行比較分析的基礎(chǔ)上,對其中的一些方法進行改進,并以上證指數(shù)和深成指數(shù)1995年7月到2005年11月日收益率數(shù)據(jù)為樣本,在廣泛借鑒他人研究成果的基礎(chǔ)上,主要采用實證和比較研究的方法對中國股票市場風險進行分析,以期得到在不同置信水平下有效而準確的VaR估計。 要準確估計VaR就是要找到合適的模型能較好地擬合收益率序列的分布,所以我們首先對收益率序列的統(tǒng)計特征和分布進行分析以便為選擇合理的VaR估計模型作參考。通過正態(tài)... 

【文章頁數(shù)】：160 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究的意義和目的
    1.2 金融風險管理理論的演進
        1.2.1 傳統(tǒng)的風險管理理論
        1.2.2 早期的風險管理理論
        1.2.3 現(xiàn)代的風險管理理論
    1.3 VAR 研究綜述
        1.3.1 有效市場假設(shè)下的收益率的分布
        1.3.2 收益率分布特征的實證分析綜述
        1.3.3 金融資產(chǎn)收益率波動性的估計
        1.3.4 極值理論
        1.3.5 VaR 研究的拓展
        1.3.6 國內(nèi)研究狀況
        1.3.7 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的簡單評價
    1.4 論文研究方法、主要內(nèi)容與創(chuàng)新之處
        1.4.1 研究方法
        1.4.2 主要內(nèi)容
        1.4.3 創(chuàng)新之處
2 中國股票市場及其收益率統(tǒng)計分析
    2.1 中國股票市場指數(shù)的波動分析
        2.1.1 中國股票市場的起步階段（1990.12-1996.1）
        2.1.2 中國股票市場的初步發(fā)展階段（1996.1-1999.4）
        2.1.3 股票市場發(fā)展的新階段（1999.5-2005.11）
    2.2 中國股票市場收益率的統(tǒng)計特征與分布
        2.2.1 數(shù)據(jù)說明
        2.2.2 中國股市統(tǒng)計分析的基本統(tǒng)計量的實證分析
        2.2.3 收益率的正態(tài)性分析
        2.2.4 收益率序列的自相關(guān)性分析
    2.3 中國股票市場收益率波動的集聚性分析
        2.3.1 ARCH 模型
        2.3.2 ARCH 效應(yīng)檢驗
        2.3.3 中國股市的ARCH 效應(yīng)實證分析
    2.4 中國股票市場間的相關(guān)性分析
        2.4.1 滬深股市的Ganger 因果分析
        2.4.2 滬深股市的長期均衡分析
    2.5 小結(jié)
3 風險值（VAR）的基本理論與估計方法
    3.1 風險值（VAR）的提出
    3.2 風險值（VAR）的定義
        3.2.1 VaR 的參數(shù)選擇
        3.2.2 VaR 優(yōu)點和局限
        3.2.3 VaR 的應(yīng)用
    3.3 VAR 估計的參數(shù)方法
        3.3.1 正態(tài)分布
        3.3.2 GARCH 模型
    3.4 VAR 估計的非參數(shù)模型——歷史模擬法
    3.5 小結(jié)
4 極值理論
    4.1 分塊樣本極大值模型
        4.1.1 次序統(tǒng)計量
        4.1.2 極值分布
        4.1.3 Fisher-Tippett 定理
    4.2 POT 模型
    4.3 基于廣義帕雷托分布的尾部擬合與分位數(shù)估計
        4.3.1 確定閾值
        4.3.2 GPD 模型的參數(shù)估計
        4.3.3 F(u) 的估計
        4.3.4 尾部及分位數(shù)的估計
    4.4 小結(jié)
5 各種VAR 模型的實證分析與比較
    5.1 VAR 模型的檢驗和評估
    5.2 數(shù)據(jù)說明
    5.3 基于正態(tài)分布的VAR 估計的實證分析
        5.3.1 簡單平均法估計標準差
        5.3.2 指數(shù)移動平均（EWMA）法估計標準差
    5.4 基于歷史模擬法的VAR 的實證分析
    5.5 基于GARCH 的VAR 的實證分析
    5.6 基于EVT 的VAR 的實證分析
    5.7 各種方法的比較與小結(jié)
6 偏差矯正的條件波動及其在VAR 估計中的應(yīng)用
    6.1 矯偏條件波動模型
    6.2 矯偏條件波動與傳統(tǒng)正態(tài)VAR 估計
        6.2.1 傳統(tǒng)正態(tài)VaR 估計
        6.2.2 矯偏條件波動的VaR 估計方法和步驟
        6.2.3 實證結(jié)果分析
        6.2.4 小結(jié)
    6.3 矯偏條件波動與EWMA-VAR 估計
        6.3.1 條件方差的預(yù)測
        6.3.2 矯偏條件波動的VaR 估計方法和步驟
        6.3.3 實證結(jié)果分析
        6.3.4 小結(jié)
    6.4 矯偏條件波動與GARCH-VAR 估計
        6.4.1 條件方差的預(yù)測
        6.4.2 矯偏條件波動的VaR 估計方法和步驟
        6.4.3 實證結(jié)果分析
        6.4.4 小結(jié)
    6.5 小結(jié)
7 極值理論的擴展
    7.1 引言
    7.2 引入極值指標的極值VAR 估計
        7.2.1 極值指標
        7.2.2 極值分串
        7.2.3 滬深股市的實證分析
    7.3 AR-GARCH 濾波的歷史模擬與極值理論的混合VAR 估計
        7.3.1 條件均值μ_(t+1) 和條件方差σ_(t+1)的估計
        7.3.2 分位數(shù)z_q 的估計——歷史模擬方法和極值理論方法的混合
        7.3.3 中國滬深股市的實證分析
    7.4 小結(jié)
8 結(jié)論與展望
    8.1 全文總結(jié)
    8.2 研究展望
致謝
參考文獻
附錄1 攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的論文


【參考文獻】：
期刊論文
[1]平穩(wěn)收益率序列的極值VaR研究[J]. 鄧蘭松,鄭丕鍔.  數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究. 2004(09)
[2]中國股票波動性的分解實證研究[J]. 宋逢明,李翰陽.  財經(jīng)論叢(浙江財經(jīng)學(xué)院學(xué)報). 2004(04)
[3]平穩(wěn)序列的POT模型及其在匯率風險價值中的應(yīng)用[J]. 高松,李琳,史道濟.  系統(tǒng)工程. 2004(06)
[4]中國股市波動性過程中的長期記憶性實證研究[J]. 王春峰,張慶翠.  系統(tǒng)工程. 2004(01)
[5]我國股票市場收益、交易量、波動性動態(tài)關(guān)系的實證分析[J]. 華仁海,丁秀玲.  財貿(mào)經(jīng)濟. 2003(12)
[6]基于隨機波動性模型的中國股市波動性估計[J]. 王春峰,蔣祥林,李剛.  管理科學(xué)學(xué)報. 2003(04)
[7]中國股票市場報酬與波動的GARCH-M模型[J]. 田華,曹家和.  系統(tǒng)工程理論與實踐. 2003(08)
[8]上海股票市場兩階段波動非對稱性實證研究[J]. 朱永安,曲春青.  統(tǒng)計與信息論壇. 2003(04)
[9]VaR的主要計算方法述評[J]. 黃海,盧祖帝.  管理評論. 2003(07)
[10]ARCH類模型研究及其在滬市A股中的應(yīng)用[J]. 陳健.  數(shù)理統(tǒng)計與管理. 2003(03)



本文編號：3692250