本文關(guān)鍵詞：基于風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR）模型與回測(cè)檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)研究及實(shí)證分析，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：金融是經(jīng)濟(jì)的核心,它的風(fēng)險(xiǎn)大小直接關(guān)系著人們的切身利益。而以統(tǒng)計(jì)方法為主的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值(VaR)模型作為刻畫(huà)金融時(shí)間序列風(fēng)險(xiǎn)的主要模型,因其思想簡(jiǎn)單受到了人們的高度關(guān)注。文章在風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的相關(guān)背景下,首先簡(jiǎn)要介紹了風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的背景以及近年來(lái)各學(xué)者在這方面的主要研究成果。隨后介紹了常見(jiàn)的常方差時(shí)間序列模型和異方差時(shí)間序列模型。在考慮到ARMA模型刻畫(huà)常方差和EGARCH模型刻畫(huà)異方差的各自優(yōu)點(diǎn)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(lái)研究金融時(shí)間序列。然后,進(jìn)一步介紹了Va R的相關(guān)定義和估計(jì)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(wèn)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(duì)時(shí)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(jì)算Va R值的EGARCHARMA--半?yún)?shù)模型。因?yàn)橛蒝a R的定義可知,不管在理論上VaR模型是如何地好,其計(jì)算出的Va R值都是一個(gè)估計(jì)值,所以有必要對(duì)這些估計(jì)值的準(zhǔn)確性進(jìn)行檢驗(yàn),所以文章介紹了檢驗(yàn)Va R準(zhǔn)確性的常用方法--Kupiec似然比檢驗(yàn)法。同時(shí)考慮到此方法是從整體上來(lái)評(píng)價(jià)模型的優(yōu)劣,而不能拒絕失敗連續(xù)發(fā)生在某一段時(shí)間內(nèi)而未失敗連續(xù)發(fā)生在另一段時(shí)間內(nèi)的模型,所以針對(duì)這一問(wèn)題文章提出了檢驗(yàn)Va R準(zhǔn)確性的T檢驗(yàn)法,并對(duì)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(duì)--GPDEGARCHARMA模型和EGARCHARMA--半?yún)?shù)法模型進(jìn)行實(shí)證分析,并同時(shí)利用傳統(tǒng)的Kupiec似然比檢驗(yàn)法和T檢驗(yàn)法兩個(gè)方法對(duì)兩種模型估計(jì)出的Va R進(jìn)行回測(cè)檢驗(yàn)。實(shí)證分析結(jié)果為:似然比檢驗(yàn)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(yàn)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(shí)證分析結(jié)果說(shuō)明EGARCHARMA--半?yún)?shù)模型可以作為估計(jì)VaR值的模型,且在高置信水平下,T檢驗(yàn)法接受的模型比似然比檢驗(yàn)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(xiǎn)價(jià)值 時(shí)間序列 極值理論 回測(cè)檢驗(yàn)
【學(xué)位授予單位】：西華師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：F224
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-8
• 第1章 緒論8-13
• 1.1 歷史背景及問(wèn)題的提出8-9
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究動(dòng)向9-11
• 1.2.1 VaR模型的國(guó)內(nèi)外研究動(dòng)向9-11
• 1.2.2 VaR回測(cè)檢驗(yàn)國(guó)內(nèi)外研究動(dòng)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(shí)間序列理論13-17
• 2.1 時(shí)間序列定義13
• 2.2 常見(jiàn)的平穩(wěn)時(shí)間序列模型13-14
• 2.2.1 自回歸模型（AR）13
• 2.2.2 移動(dòng)平均模型（MA）13-14
• 2.2.3 自回歸移動(dòng)平均模型(ARMA)14
• 2.3 常見(jiàn)的異方差時(shí)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(cè)檢驗(yàn)新方法研究20-27
• 4.1 VaR定義20
• 4.2 估計(jì)VaR的一般計(jì)算法20-22
• 4.2.1 估計(jì)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(jì)算方法22-23
• 4.3.1 ARMA-EGARCH-GPD模型22
• 4.3.2 估計(jì)VaR值的新方法22-23
• 4.4 VaR模型的回測(cè)檢驗(yàn)23-27
• 4.4.1 kupiec似然比檢驗(yàn)法23-24
• 4.4.2 VaR模型回測(cè)檢驗(yàn)的新方法24-27
• 第5章 實(shí)證分析27-40
• 5.1 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理方式27
• 5.2 收益率序列的統(tǒng)計(jì)分析27-30
• 5.2.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)27-28
• 5.2.2 正態(tài)性檢驗(yàn)28-29
• 5.2.3 ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)29-30
• 5.3 建立模型并進(jìn)行參數(shù)估計(jì)30-33
• 5.3.1 模型的選擇30-31
• 5.3.2 模型參數(shù)估計(jì)31-33
• 5.4 計(jì)算VaR33-36
• 5.4.1 ARMA-EGARCH-GPD模型下的VaR計(jì)算33-35
• 5.4.2 ARMA-EGARCH-半?yún)?shù)模型下的VaR計(jì)算35-36
• 5.5 VaR的回測(cè)檢驗(yàn)36-40
• 5.5.1 VaR的回測(cè)檢驗(yàn)-似然比檢驗(yàn)法36-37
• 5.5.2 VaR的回測(cè)檢驗(yàn)-T檢驗(yàn)法37-38
• 5.5.3 回測(cè)檢驗(yàn)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(xiàn)42-45
• 致謝45-48
• 在學(xué)期間的科研情況48

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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  本文關(guān)鍵詞：基于風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR）模型與回測(cè)檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)研究及實(shí)證分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：252968