原油價格的劇烈波動不僅會沖擊各個國家的宏觀經(jīng)濟活動,同時也深刻影響金融市場的安全與穩(wěn)定。目前,對于原油市場的從業(yè)者而言,如何準(zhǔn)確地預(yù)測原油市場的風(fēng)險一直是一個挑戰(zhàn)和難題。原因如下:首先,與其它金融市場相比,原油價格更容易出現(xiàn)極端波動。例如,在2020年4月20日,WTI原油價格出現(xiàn)了罕見的“負(fù)油價”現(xiàn)象。其次,原油價格的變化不僅取決于過去的每日價格信息,還受到各種低頻宏觀因素的驅(qū)動,例如原油供給、原油需求、原油庫存、經(jīng)濟政策不確定性和地緣政治因素等。然而,目前常規(guī)的風(fēng)險預(yù)測方法無法捕捉來自于更低頻率的宏觀變量的信息,也無法有效地刻畫原油價格收益分布的尾部極端變化�；谝陨媳尘�,本文基于Mc Neil和Frey(2000)“兩步法”的建模思路,將善于刻畫金融資產(chǎn)價格序列偏態(tài)、厚尾特點的極值理論(Extreme Value Theory,EVT)與可以捕捉各種混頻信息的GARCHMIDAS模型相結(jié)合,組成一系列新的GARCH-MIDAS-EVT模型,并驗證該模型在原油市場風(fēng)險預(yù)測中的預(yù)測精度。在實證部分,本文將GARCH-MIDAS-EVT系列模型與其他兩類模型在原油市場Va R預(yù)測精度方...

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
1.緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究意義
    1.3 研究方法
    1.4 研究框架與結(jié)構(gòu)
    1.5 創(chuàng)新點與不足
        1.5.1 本文創(chuàng)新點
        1.5.2 不足之處與改進方向
2.文獻綜述
    2.1 原油市場風(fēng)險預(yù)測研究現(xiàn)狀
    2.2 國際原油市場波動驅(qū)動因素研究現(xiàn)狀
    2.3 GARCH-MIDAS模型研究現(xiàn)狀
    2.4 文獻評述
3.模型方法
    3.1 歷史模擬法介紹
    3.2 參數(shù)化VaR計算方法
        3.2.1 GARCH模型介紹
        3.2.2 GARCH-MIDAS模型介紹
        3.2.3 參數(shù)化VaR計算方法
    3.3 極值理論介紹
        3.3.1 BMM模型
        3.3.2 POT模型
    3.4 GARCH-MIDAS-EVT建模步驟
    3.5 回測檢驗
        3.5.1 非條件覆蓋檢驗
        3.5.2 條件覆蓋檢驗
4.實證分析
    4.1 描述性統(tǒng)計
        4.1.1 WTI現(xiàn)貨油價波動特征
        4.1.2 低頻宏觀變量增長率波動情況
    4.2 模型參數(shù)估計
        4.2.1 GARCH-MIDAS模型參數(shù)估計
        4.2.2 EVT模型參數(shù)估計
    4.3 VaR預(yù)測效果展示
    4.4 回測結(jié)果分析
    4.5 穩(wěn)健性檢驗
        4.5.1 基于不同滾動估計窗口期的穩(wěn)健性檢驗
        4.5.2 基于不同預(yù)測區(qū)間的穩(wěn)健性檢驗
        4.5.3 基于其它回測檢驗方法的穩(wěn)健性檢驗
        4.5.4 基于其它EVT閾值的穩(wěn)健性檢驗
5.結(jié)論與建議
參考文獻
致謝



本文編號：3972861