發(fā)布時(shí)間：2017-09-04 01:31

  本文關(guān)鍵詞：創(chuàng)業(yè)板指數(shù)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值測(cè)度模型應(yīng)用研究

  更多相關(guān)文章： GARCH模型 SV模型 非參數(shù) 創(chuàng)業(yè)板指數(shù)

【摘要】：隨著我國(guó)金融體制改革與經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的深入,同時(shí)伴隨著金融產(chǎn)品的不斷更迭與創(chuàng)新,多元化的金融體系將會(huì)逐漸構(gòu)建。全國(guó)性的證券交易市場(chǎng)也相繼建立了起來(lái),最重要的有包括主板市場(chǎng)、二板市場(chǎng)在內(nèi)的多元化證券交易市場(chǎng)。相較于主板市場(chǎng),二板市場(chǎng)即創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)有著更強(qiáng)烈的波動(dòng),因此二板市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)觀測(cè)也是一個(gè)極其重要的課題。同時(shí),在這樣復(fù)雜的金融體系中,一定的風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的蝴蝶效應(yīng)會(huì)使得所有金融資產(chǎn)暴露在一個(gè)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)敏感的金融市場(chǎng)中。因此對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)防與控制也將會(huì)成為一個(gè)重要的課題。然而當(dāng)前的情況下,風(fēng)險(xiǎn)控制仍然處于一個(gè)初步的階段。目前波動(dòng)性的計(jì)算方法主要是通過(guò)一些異方差的模型來(lái)擬合的,本文利用參數(shù)估計(jì)的GARCH模型、SV模型以及利用非參數(shù)方法估計(jì)的GARCH模型、SV模型擬合了創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的異方差序列。根據(jù)得到的異方差序列計(jì)算六個(gè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量得出兩個(gè)結(jié)論:非參數(shù)估計(jì)的模型相較于參數(shù)估計(jì)的模型有著較強(qiáng)的效果,SV族模型相較于GARCH模型有更好的效果。本文又利用得到的異方差序列計(jì)算Va R值,最后得出的失敗天數(shù)以及其LM統(tǒng)計(jì)值顯示非參數(shù)估計(jì)的SV模型有著更好的擬合效果,對(duì)于波動(dòng)與風(fēng)險(xiǎn)的把控也有著更為明顯的優(yōu)勢(shì)。最后,本文通過(guò)對(duì)多個(gè)模型的對(duì)比認(rèn)為非參數(shù)估計(jì)的SV模型有著較強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。同時(shí)為創(chuàng)業(yè)板指數(shù)類ETF基金提出了一些建議與意見(jiàn)。
【關(guān)鍵詞】：GARCH模型 SV模型 非參數(shù) 創(chuàng)業(yè)板指數(shù)
【學(xué)位授予單位】：首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F224;F832.51
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 引言8-15
• 1.1 研究背景與意義8-9
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-13
• 1.2.1 ARCH類模型10-11
• 1.2.2 SV模型11-13
• 1.3 本文的結(jié)構(gòu)安排13-15
• 1.3.1 本文的總體結(jié)構(gòu)13-14
• 1.3.2 研究方法14
• 1.3.3 本文的創(chuàng)新點(diǎn)14-15
• 2 模型介紹15-24
• 2.1 ARCH族模型15-17
• 2.1.1 ARCH15-16
• 2.1.2 GARCH16-17
• 2.2 非參數(shù)GARCH模型17-18
• 2.3 SV族模型18-19
• 2.4 模型特點(diǎn)與劣勢(shì)分析19-20
• 2.5 非參數(shù)SV模型估計(jì)方法20-21
• 2.6 VaR風(fēng)險(xiǎn)值21-24
• 2.6.1 歷史模擬法22
• 2.6.2 變異數(shù)-共變異數(shù)法22-23
• 2.6.3 指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均法23
• 2.6.4 蒙特卡羅方法23-24
• 3 實(shí)證分析24-44
• 3.1 研究對(duì)象24-25
• 3.2 數(shù)據(jù)取值25-26
• 3.3 描述性統(tǒng)計(jì)26-28
• 3.4 數(shù)據(jù)檢驗(yàn)28-30
• 3.4.1 數(shù)據(jù)的自相關(guān)檢驗(yàn)28
• 3.4.2 數(shù)據(jù)的單位根檢驗(yàn)28-30
• 3.5 GARCH模型30-36
• 3.5.1 ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)30-32
• 3.5.2 GARCH模型擬合32-36
• 3.6 非參數(shù)GARCH模型36-37
• 3.7 SV模型37-39
• 3.7.1 MCMC方法簡(jiǎn)介37-38
• 3.7.2 SV模型擬合38-39
• 3.8 非參數(shù)SV模型39-40
• 3.9 模型效果檢驗(yàn)40-42
• 3.10 在險(xiǎn)值測(cè)算與檢驗(yàn)42-44
• 3.10.1 失敗天數(shù)有效性檢驗(yàn)42-43
• 3.10.2 在險(xiǎn)值測(cè)算結(jié)果43-44
• 4 結(jié)論與建議44-47
• 4.1 結(jié)果綜述44-45
• 4.2 結(jié)論與建議45
• 4.3 不足與展望45-47
• 參考文獻(xiàn)47-50

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