互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)全面、深入地滲透并深刻影響和改變著經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展各領(lǐng)域,互聯(lián)網(wǎng)與金融的有機(jī)結(jié)合催生了滿足群眾財(cái)富保值增值需求和弱勢(shì)群體融資需求的互聯(lián)網(wǎng)金融。由于互聯(lián)網(wǎng)金融法律法規(guī)不夠健全,也沒(méi)有建立適應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)金融特點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)防范和監(jiān)管體系,互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)各種風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題日益凸顯出來(lái)。加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)防范和監(jiān)管成為了促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)金融持續(xù)健康發(fā)展和保持金融體系安全穩(wěn)定的現(xiàn)實(shí)需要。本文通過(guò)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的各種測(cè)量方法進(jìn)行系統(tǒng)的分析和研究,最終選定了VaR(Value at Risk)和CVaR方法作為本文的研究方法。該文著重介紹了VaR和CVaR模型的基本原理以及VaR和CVaR的計(jì)算方法,并以2014年至2016年上證綜合指數(shù)和深圳成份指數(shù)為研究對(duì)象,利用VaR和CVaR方法對(duì)我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了實(shí)證分析。實(shí)證檢驗(yàn)取得了較好的效果。本文在互聯(lián)網(wǎng)金融市場(chǎng)較充分的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,通過(guò)Eviews統(tǒng)計(jì)分析軟件和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法進(jìn)行處理,實(shí)證分析結(jié)果得出:互聯(lián)網(wǎng)金融市場(chǎng)指數(shù)收益率序列分布具有尖峰厚尾的特點(diǎn),并且具有明顯的GARCH效應(yīng)和杠桿效應(yīng),其波動(dòng)具有聚集性和時(shí)變性(條件異方差性);基于正態(tài)分布的VaR估計(jì)可能會(huì)低估風(fēng)險(xiǎn),基于GARCH-M模型t分布的CVaR估計(jì)可能會(huì)高估風(fēng)險(xiǎn),基于GARCH模型t分布的CVaR估計(jì)的結(jié)果較準(zhǔn)確。實(shí)證研究表明,GARCH族模型能夠很好地刻畫(huà)收益率序列殘差項(xiàng)的異方差性,選用GARCH族模型能夠比較有效的進(jìn)行VaR和CVaR的估計(jì),從而進(jìn)行證券市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量。文章最后針對(duì)各市場(chǎng)參與方提出了相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)管理建議。
【學(xué)位單位】：青島大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2017
【中圖分類(lèi)】：F724.6;F832.1
【部分圖文】：

章 基于 CARCH 族模型的 VaR 與 CVaR 方法的實(shí)證分析27圖3-1 隨機(jī)游走模型（3-2）的估計(jì)結(jié)果圖中的方程測(cè)算數(shù)據(jù)表明：F統(tǒng)計(jì)量數(shù)字足夠大，可以說(shuō)明測(cè)算結(jié)果的總體而言具有顯著性特征；其中2=0.9943，接近1，顯示模型的擬合效果較優(yōu)。但常數(shù)項(xiàng)C的值近乎于0并且不夠顯著，解釋變量LNCHUQUAN(-1)的系數(shù)估測(cè)數(shù)據(jù)為0.9947近似于1，足夠顯著。由此可見(jiàn)， lnchuquan 序列是不含常數(shù)項(xiàng)的隨機(jī)漫步序列，或者說(shuō)互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)的對(duì)數(shù)數(shù)據(jù)Rt= lnPt-lnPt-1是均值為零的隨機(jī)變量。根據(jù)圖3-1的輸出結(jié)果，可以得出方程（3-2）的估計(jì)結(jié)果：Ln (chuquant) =0.002127 + 0.994732 ln(chuquant-1)+ (3-3)接下來(lái)

青島大學(xué)碩士學(xué)位論文28圖3-2 殘差序列的折線圖從圖3-2的形態(tài)不難發(fā)現(xiàn)該回歸方程的殘差呈現(xiàn)出明顯的波動(dòng)“聚集性”，說(shuō)明其在很大程度上有著條件異方差的特性，也就是符合ARCH規(guī)律。下一步，通過(guò)繪制殘差平方的自相關(guān)情況圖來(lái)幫助分析該回歸方程殘差的ARCH效應(yīng)顯著與否，獲得如圖3-3所示的圖表。圖3-3 殘差平方的相關(guān)圖

其在很大程度上有著條件異方差的特性，也就是符合ARCH規(guī)律。下一步，通過(guò)繪制殘差平方的自相關(guān)情況圖來(lái)幫助分析該回歸方程殘差的ARCH效應(yīng)顯著與否，獲得如圖3-3所示的圖表。圖3-3 殘差平方的相關(guān)圖
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2882208