互聯(lián)網(wǎng)金融風險度量研究
發(fā)布時間:2022-11-12 11:47
互聯(lián)網(wǎng)金融是近年來出現(xiàn)在市場上最受矚目的新事物之一,并且在短時間內(nèi)就因其了大眾的關(guān)注,與傳統(tǒng)金融行業(yè)相比,互聯(lián)網(wǎng)金融固然有著自己特殊的優(yōu)勢,但是卻也存在著一定的問題,因此也飽受爭議。作為新興事物,相關(guān)的監(jiān)督和管理還遠遠不能跟上行業(yè)的發(fā)展,相關(guān)法律法規(guī)的制定也是不夠健全,這樣對整個行業(yè)的發(fā)展來說就會帶來很多不確定因素,因此,加強風險管理就成為互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展中至關(guān)重要的環(huán)節(jié),只有做好了風險管理,才能夠?qū)崿F(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)金融的健康和持續(xù)發(fā)展。本文采用GARCH-M模型對我國互聯(lián)網(wǎng)金融Va R(風險價值)進行了實證分析,選用中證互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)(399805),數(shù)據(jù)期間是2016年第一季度至2019年第一季度,共計七百余個樣本觀測值。經(jīng)過了十來年的發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)也能夠比較客觀的反映出我國的互聯(lián)網(wǎng)金融市場特征,并且能夠降低特殊數(shù)據(jù)所造成的干擾,讓模型擬合所得出的結(jié)果能夠更加精準。本文在互聯(lián)網(wǎng)金融市場較充分的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,采用基于GARCH-M模型的Va R實證分析,來對互聯(lián)網(wǎng)金融市場的風險進行了研究,本文主要的研究內(nèi)容包括有4個部分:第一部分是緒論,主要是闡述研究背景和意義、國內(nèi)外文獻綜述以及本文的研...
【文章頁數(shù)】:70 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
1 緒論
1.1 研究背景和意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意義
1.2 研究思路和內(nèi)容
1.2.1 研究思路
1.2.2 研究內(nèi)容
1.3 研究方法和技術(shù)路線
1.3.1 研究方法
1.3.2 技術(shù)路線
1.4 預(yù)期創(chuàng)新之處
2 文獻綜述
2.1 互聯(lián)網(wǎng)金融風險識別的研究
2.2 互聯(lián)網(wǎng)金融風險度量的研究
2.3 文獻評述
3 相關(guān)概述和理論分析
3.1 互聯(lián)網(wǎng)金融風險相關(guān)概述
3.1.1 互聯(lián)網(wǎng)金融風險
3.1.2 互聯(lián)網(wǎng)金融風險的特征
3.1.3 互聯(lián)網(wǎng)金融風險與傳統(tǒng)金融對比
3.2 互聯(lián)網(wǎng)金融風險產(chǎn)生及傳導(dǎo)機制分析
3.2.1 互聯(lián)網(wǎng)金融風險的產(chǎn)生渠道
3.2.2 互聯(lián)網(wǎng)金融風險的傳導(dǎo)機制
3.3 互聯(lián)網(wǎng)金融風險度量方法
3.3.1 均值方差分析
3.3.2 靈敏度方法
3.3.3 波動性分析
3.3.4 VaR及計算方法
3.4 小結(jié)
4 互聯(lián)網(wǎng)金融風險度量的實證分析
4.1 本文采用的計量方法
4.1.1 ARCH模型
4.1.2 GARCH模型
4.1.3 GARCH-M模型
4.2 數(shù)據(jù)選擇
4.3 數(shù)據(jù)檢驗
4.3.1 收益率序列特征分析
4.3.2 序列平穩(wěn)性檢驗
4.3.3 隨機游走模型
4.3.4 模型殘差的ARCH效應(yīng)檢驗
4.4 基于GARCH-M模型的實證分析
4.4.1 均值函數(shù)表達式
4.4.2 條件方差方程
4.4.3 GARCH-M模型輸出結(jié)果分析
4.4.4 不同時期的金融指數(shù)對比
4.4.5 未來收益率預(yù)測
4.5 互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)的VAR計算與檢驗
4.6 實證分析結(jié)論
5 結(jié)論與對策
5.1 本文結(jié)論
5.2 啟示與對策
5.2.1 互聯(lián)網(wǎng)金融系統(tǒng)性風險的成因
5.2.2 互聯(lián)網(wǎng)金融風險應(yīng)對的對策建議
5.3 不足之處與研究展望
參考文獻
附錄
致謝
本文編號:3706309
【文章頁數(shù)】:70 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
1 緒論
1.1 研究背景和意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意義
1.2 研究思路和內(nèi)容
1.2.1 研究思路
1.2.2 研究內(nèi)容
1.3 研究方法和技術(shù)路線
1.3.1 研究方法
1.3.2 技術(shù)路線
1.4 預(yù)期創(chuàng)新之處
2 文獻綜述
2.1 互聯(lián)網(wǎng)金融風險識別的研究
2.2 互聯(lián)網(wǎng)金融風險度量的研究
2.3 文獻評述
3 相關(guān)概述和理論分析
3.1 互聯(lián)網(wǎng)金融風險相關(guān)概述
3.1.1 互聯(lián)網(wǎng)金融風險
3.1.2 互聯(lián)網(wǎng)金融風險的特征
3.1.3 互聯(lián)網(wǎng)金融風險與傳統(tǒng)金融對比
3.2 互聯(lián)網(wǎng)金融風險產(chǎn)生及傳導(dǎo)機制分析
3.2.1 互聯(lián)網(wǎng)金融風險的產(chǎn)生渠道
3.2.2 互聯(lián)網(wǎng)金融風險的傳導(dǎo)機制
3.3 互聯(lián)網(wǎng)金融風險度量方法
3.3.1 均值方差分析
3.3.2 靈敏度方法
3.3.3 波動性分析
3.3.4 VaR及計算方法
3.4 小結(jié)
4 互聯(lián)網(wǎng)金融風險度量的實證分析
4.1 本文采用的計量方法
4.1.1 ARCH模型
4.1.2 GARCH模型
4.1.3 GARCH-M模型
4.2 數(shù)據(jù)選擇
4.3 數(shù)據(jù)檢驗
4.3.1 收益率序列特征分析
4.3.2 序列平穩(wěn)性檢驗
4.3.3 隨機游走模型
4.3.4 模型殘差的ARCH效應(yīng)檢驗
4.4 基于GARCH-M模型的實證分析
4.4.1 均值函數(shù)表達式
4.4.2 條件方差方程
4.4.3 GARCH-M模型輸出結(jié)果分析
4.4.4 不同時期的金融指數(shù)對比
4.4.5 未來收益率預(yù)測
4.5 互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)的VAR計算與檢驗
4.6 實證分析結(jié)論
5 結(jié)論與對策
5.1 本文結(jié)論
5.2 啟示與對策
5.2.1 互聯(lián)網(wǎng)金融系統(tǒng)性風險的成因
5.2.2 互聯(lián)網(wǎng)金融風險應(yīng)對的對策建議
5.3 不足之處與研究展望
參考文獻
附錄
致謝
本文編號:3706309
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