本文選題：社保基金 + 市場風(fēng)險��； 參考：《西安電子科技大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版)》2013年02期

【摘要】：考慮到我國金融市場受宏觀政策等影響較大,社�；鸬牟▌涌赡艽嬖诮Y(jié)構(gòu)變化特征,以"社保重倉"代表社�；鸬耐顿Y組合,基于馬爾科夫狀態(tài)轉(zhuǎn)移GARCH(MRS-GARCH)模型研究社�；鸩▌拥淖兘Y(jié)構(gòu)特征,測度其市場風(fēng)險VaR和ES。研究發(fā)現(xiàn):MRS-GARCH模型能夠解決GARCH模型的偽強(qiáng)持續(xù)性,提高預(yù)測精度;誤差服從GED分布的MRS-GARCH建模效果最好,其參數(shù)估計值表明"社保重倉"收益率波動存在不對稱的狀態(tài)轉(zhuǎn)移特征;與"上證指數(shù)"、"深成指數(shù)"、"基金重倉"等相比,"社保重倉"雖然承擔(dān)的風(fēng)險較高,但其經(jīng)風(fēng)險調(diào)整的平均收益率也是最高的,遵循了"安全性"和"收益性"的委托投資原則。由此,建議"十二五"期間,應(yīng)對社�；鹜顿Y實行分類管理,逐步做實個人賬戶基金,并允許其以委托投資的管理模式在資本市場上投資,以實現(xiàn)其保值增值。
[Abstract]:Considering that the financial market of our country is greatly influenced by macro policies, the fluctuation of social security funds may have structural changes, with "social security heavy positions" representing the investment portfolio of social security funds. Based on Markov state transition (MRS-GARCH) model, the variable structure characteristics of social security fund volatility are studied, and the market risk VaR and ESS are measured. It is found that the component MRS-GARCH model can solve the pseudo-strong persistence of the GARCH model and improve the prediction accuracy, and the MRS-GARCH model with the GED distribution has the best effect, and its parameter estimation indicates that the fluctuation of the return rate of the "social security heavy warehouse" has asymmetric state transition characteristics. Compared with "Shanghai Stock Exchange Index", "Shen Cheng Index" and "Fund heavy position", "Social Security heavy position" bears higher risk, but its average rate of return adjusted by risk is also the highest, following the principal investment principle of "security" and "profitability". Therefore, it is suggested that during the 12th Five-Year Plan period, social security fund investment should be managed in a classified manner, and individual account funds should be made solid step by step, and the management mode of entrusting investment should be allowed to invest in the capital market in order to maintain and increase its value.
【作者單位】： 江蘇大學(xué)財經(jīng)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(70871056和71271103) 江蘇省“六大人才高峰”項目
【分類號】：F224;F842.6;F832.48

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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2 本報記者 余U啞⌒斐，

本文編號：1818483