本文關(guān)鍵詞：基于風(fēng)險價值（VaR）模型與回測檢驗的統(tǒng)計研究及實證分析，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：金融是經(jīng)濟的核心,它的風(fēng)險大小直接關(guān)系著人們的切身利益。而以統(tǒng)計方法為主的風(fēng)險價值(VaR)模型作為刻畫金融時間序列風(fēng)險的主要模型,因其思想簡單受到了人們的高度關(guān)注。文章在風(fēng)險價值的相關(guān)背景下,首先簡要介紹了風(fēng)險價值的背景以及近年來各學(xué)者在這方面的主要研究成果。隨后介紹了常見的常方差時間序列模型和異方差時間序列模型。在考慮到ARMA模型刻畫常方差和EGARCH模型刻畫異方差的各自優(yōu)點的基礎(chǔ)上,將ARMA模型與EGARCH模型結(jié)合形成EGARCHARMA-模型,利用EGARCHARMA-模型來研究金融時間序列。然后,進一步介紹了Va R的相關(guān)定義和估計VaR值的一些相關(guān)模型,其中考慮到極值理論與Va R模型都是研究分布的極值問題,所以文章介紹了極值理論以及將極值理論與EGARCHARMA-模型相結(jié)合得到的--GPDEGARCHARMA模型。另外考慮到歷史模擬法能避免對時間序列的分布做任何假設(shè),所以文章將EGARCHARMA-模型與Va R的歷史模擬法相結(jié)合,提出了計算Va R值的EGARCHARMA--半?yún)?shù)模型。因為由Va R的定義可知,不管在理論上VaR模型是如何地好,其計算出的Va R值都是一個估計值,所以有必要對這些估計值的準(zhǔn)確性進行檢驗,所以文章介紹了檢驗Va R準(zhǔn)確性的常用方法--Kupiec似然比檢驗法。同時考慮到此方法是從整體上來評價模型的優(yōu)劣,而不能拒絕失敗連續(xù)發(fā)生在某一段時間內(nèi)而未失敗連續(xù)發(fā)生在另一段時間內(nèi)的模型,所以針對這一問題文章提出了檢驗Va R準(zhǔn)確性的T檢驗法,并對它做了相應(yīng)的理論介紹。最后,文章分別在置信水平為99%、95%、90%下,利用上證指數(shù)對--GPDEGARCHARMA模型和EGARCHARMA--半?yún)?shù)法模型進行實證分析,并同時利用傳統(tǒng)的Kupiec似然比檢驗法和T檢驗法兩個方法對兩種模型估計出的Va R進行回測檢驗。實證分析結(jié)果為:似然比檢驗法接受了三種置信水平下的ARMA-EGARCH-半?yún)?shù)模型和--GPDEGARCHARMA模型,但T檢驗法只接受了95%和90%置信水平下的這兩種模型,而拒絕了99%置信水平下的EGARCHARMA--半?yún)?shù)模型和--GPDEGARCHARMA模型。實證分析結(jié)果說明EGARCHARMA--半?yún)?shù)模型可以作為估計VaR值的模型,且在高置信水平下,T檢驗法接受的模型比似然比檢驗法接受的模型準(zhǔn)確性更高。
【關(guān)鍵詞】：ARMA模型 ARCH族模型 風(fēng)險價值 時間序列 極值理論 回測檢驗
【學(xué)位授予單位】：西華師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F224
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-8
• 第1章 緒論8-13
• 1.1 歷史背景及問題的提出8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究動向9-11
• 1.2.1 VaR模型的國內(nèi)外研究動向9-11
• 1.2.2 VaR回測檢驗國內(nèi)外研究動向11
• 1.3 文章主要內(nèi)容及創(chuàng)新之處11-12
• 1.4 本文結(jié)構(gòu)12-13
• 第2章 時間序列理論13-17
• 2.1 時間序列定義13
• 2.2 常見的平穩(wěn)時間序列模型13-14
• 2.2.1 自回歸模型（AR）13
• 2.2.2 移動平均模型（MA）13-14
• 2.2.3 自回歸移動平均模型(ARMA)14
• 2.3 常見的異方差時間序列模型14-15
• 2.3.1 ARCH模型14
• 2.3.2 GARCH模型14-15
• 2.3.3 ARCH族模型15
• 2.4 ARMA-EGARCH模型15-17
• 第3章 極值理論17-20
• 3.1 樣本極值的選取17
• 3.2 廣義帕累托分布（GPD）17-18
• 3.3 閥值u的選取18-20
• 第4章 VaR模型與回測檢驗新方法研究20-27
• 4.1 VaR定義20
• 4.2 估計VaR的一般計算法20-22
• 4.2.1 估計VaR的參數(shù)法21
• 4.2.2 歷史模擬法21
• 4.2.3 極值理論法21-22
• 4.3 本文VaR計算方法22-23
• 4.3.1 ARMA-EGARCH-GPD模型22
• 4.3.2 估計VaR值的新方法22-23
• 4.4 VaR模型的回測檢驗23-27
• 4.4.1 kupiec似然比檢驗法23-24
• 4.4.2 VaR模型回測檢驗的新方法24-27
• 第5章 實證分析27-40
• 5.1 數(shù)據(jù)來源及處理方式27
• 5.2 收益率序列的統(tǒng)計分析27-30
• 5.2.1 平穩(wěn)性檢驗27-28
• 5.2.2 正態(tài)性檢驗28-29
• 5.2.3 ARCH效應(yīng)檢驗29-30
• 5.3 建立模型并進行參數(shù)估計30-33
• 5.3.1 模型的選擇30-31
• 5.3.2 模型參數(shù)估計31-33
• 5.4 計算VaR33-36
• 5.4.1 ARMA-EGARCH-GPD模型下的VaR計算33-35
• 5.4.2 ARMA-EGARCH-半?yún)?shù)模型下的VaR計算35-36
• 5.5 VaR的回測檢驗36-40
• 5.5.1 VaR的回測檢驗-似然比檢驗法36-37
• 5.5.2 VaR的回測檢驗-T檢驗法37-38
• 5.5.3 回測檢驗結(jié)果分析38-40
• 第6章 總結(jié)與展望40-42
• 6.1 總結(jié)40
• 6.2 不足與展望40-42
• 參考文獻42-45
• 致謝45-48
• 在學(xué)期間的科研情況48

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 唐寧;馮長煥;;基于ARMA-EGARCH模型VaR方法的上證指數(shù)風(fēng)險研究[J];洛陽師范學(xué)院學(xué)報;2015年02期

2 唐寧;馮長煥;;VaR準(zhǔn)確性檢驗的T檢驗法[J];四川理工學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版);2015年01期

3 茍紅軍;陳迅;花擁軍;;基于GARCH-EVT-COPULA模型的外匯投資組合風(fēng)險度量研究[J];管理工程學(xué)報;2015年01期

4 董銀霞;;上證綜指基于ARCH模型的VaR風(fēng)險價值測度分析[J];會計之友;2014年11期

5 趙世海;湯志明;;基于杠桿效應(yīng)SV模型和EGARCH模型VaR的比較[J];統(tǒng)計與決策;2010年07期

6 王向翠;董佳慧;;VaR準(zhǔn)確性檢驗的貝葉斯方法[J];企業(yè)技術(shù)開發(fā);2009年10期

7 歐陽資生;;厚尾分布的極值分位數(shù)估計與極值風(fēng)險測度研究[J];數(shù)理統(tǒng)計與管理;2008年01期

8 徐煒;黃炎龍;;GARCH模型與VaR的度量研究[J];數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究;2008年01期

9 汪飛星,陳東峰,單國莉,楊旭;用改進的蒙特卡洛(MC)方法計算VaR[J];山東理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2005年05期

10 楊永愉,丁進,楊凡;VaR模型后驗測試的貝葉斯方法[J];統(tǒng)計與決策;2005年02期

  本文關(guān)鍵詞：基于風(fēng)險價值（VaR）模型與回測檢驗的統(tǒng)計研究及實證分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：252968