基于VaR-GARCH模型在極端行情下的我國(guó)股指期貨風(fēng)險(xiǎn)度量比較研究
發(fā)布時(shí)間:2021-04-15 18:29
我國(guó)股指期貨市場(chǎng)自2010年4月推出第一只期指合約以來(lái),市場(chǎng)整體運(yùn)行平穩(wěn),發(fā)展迅速。在2015年4月16日,上證50和中證500股指期貨的推出,又讓我國(guó)的股指期貨市場(chǎng)得到進(jìn)一步的優(yōu)化和豐富。盡管如此,近期我國(guó)證券市場(chǎng)出現(xiàn)了罕見(jiàn)的極端行情,自2014年7月至今2015年6月滬深兩市出現(xiàn)大幅上漲的行情后,2015年6月我國(guó)證券市場(chǎng)經(jīng)歷了行情的巨幅震蕩,這對(duì)股指期貨的風(fēng)險(xiǎn)管理也提出了更高的要求。在此情況下,現(xiàn)有的風(fēng)險(xiǎn)度量方法對(duì)于目前我國(guó)股指期貨合約是否具有良好的風(fēng)險(xiǎn)度量效果,就成為了值得關(guān)注的研究方向。VaR風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值度量方法最早1976年由JP Morgan公司率先提出,用以衡量資產(chǎn)組合在未來(lái)持有期內(nèi)遭受的最大可能損失,其常用的計(jì)算方法包括方差-協(xié)方差法、歷史模擬法和蒙特卡羅模擬法等,本文中主要采用了計(jì)算方法相對(duì)簡(jiǎn)明、直觀(guān)的方差-協(xié)方差法。而GARCH模型是1986年,Bollerslev年在Engle的ARCH模型基礎(chǔ)上,進(jìn)行擴(kuò)展得到的回歸模型,目前根據(jù)序列的不同特點(diǎn),現(xiàn)在還有IGARCH模型、TGARCH模型以及EGARCH模型等回歸模型。本文主要通過(guò)對(duì)極端行情下的我國(guó)股指期貨收益率序列...
【文章來(lái)源】:中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)安徽省 211工程院校 985工程院校
【文章頁(yè)數(shù)】:56 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
1.1 研究背景
1.1.1 我國(guó)股指期貨市場(chǎng)的發(fā)展現(xiàn)狀
1.1.2 我國(guó)股指期貨市場(chǎng)遭遇極端行情考驗(yàn)
1.2 研究目的、研究方法和創(chuàng)新點(diǎn)
1.2.1 研究目的
1.2.2 研究方法
1.2.3 研究創(chuàng)新點(diǎn)
1.3 研究結(jié)構(gòu)
第2章 文獻(xiàn)綜述
2.1 國(guó)外股指期貨風(fēng)險(xiǎn)度量的文獻(xiàn)研究
2.2 我國(guó)股指期貨風(fēng)險(xiǎn)度量的文獻(xiàn)研究
第3章 VaR方法和GARCH模型介紹
3.1 VaR方法介紹及計(jì)算方法
3.1.1 VaR的數(shù)學(xué)表達(dá)方法
3.1.2 方差-協(xié)方差法
3.1.3 歷史模擬法
3.1.4 蒙特卡羅模擬法
3.2 GARCH及相關(guān)GARCH族模型介紹
3.2.1 GARCH模型主要內(nèi)容
3.2.2 其他GARCH族模型介紹
第四章 實(shí)證分析
4.1 極端行情下的模型數(shù)據(jù)選取
4.2 模型數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)
4.2.1 對(duì)數(shù)收益率數(shù)據(jù)的正態(tài)性檢驗(yàn)
4.2.2 樣本數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗(yàn)
4.2.3 股指期貨的對(duì)數(shù)收益率的自相關(guān)性檢驗(yàn)
4.2.4 樣本數(shù)據(jù)ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)
4.3 模型的建立
4.3.1 確定對(duì)數(shù)收益率的GARCH模型
4.3.2 股指期貨對(duì)數(shù)收益率VaR-GARCH的實(shí)證結(jié)果檢驗(yàn)
4.3.3 不同分布下GARCH族模型的擬合比較
第5章 總結(jié)和展望
5.1 研究結(jié)果的總結(jié)與不足
5.1.1 研究結(jié)果總結(jié)
5.1.2 研究過(guò)程中的不足之處
5.2 研究展望及相關(guān)政策建議
5.2.1 對(duì)于我國(guó)股指期貨風(fēng)險(xiǎn)度量的展望
5.2.2 對(duì)于我國(guó)股指期貨市場(chǎng)在極端行情下風(fēng)險(xiǎn)管理方面的相關(guān)建議
參考文獻(xiàn)
致謝
在讀期間的學(xué)術(shù)成果
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]股指期貨推出前后滬深300指數(shù)風(fēng)險(xiǎn)統(tǒng)計(jì)特征研究[J]. 谷政,盧亞娟. 技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究. 2015(07)
[2]中國(guó)滬深300股指期貨風(fēng)險(xiǎn)度量——基于流動(dòng)性調(diào)整的收益率方法的研究[J]. 劉向麗,常云博. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2015(07)
[3]風(fēng)險(xiǎn)最小化套期保值比例估計(jì):基于RV-Copula模型[J]. 李勇,方兆本,韋勇鳳. 數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理. 2015(02)
[4]我國(guó)滬深300股指期貨和現(xiàn)貨市場(chǎng)的交叉相關(guān)性及其風(fēng)險(xiǎn)[J]. 汪冬華,索園園. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2014(03)
[5]基于CVaR方法的中國(guó)股指期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)研究[J]. 鐘曉兵,鐘琰. 國(guó)際商務(wù)(對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)學(xué)報(bào)). 2013(04)
[6]基于Clayton Copula-GARCH模型投資組合VaR的度量[J]. 李明,劉喜波,何慧,姚沛. 數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí). 2013(06)
[7]VaR在我國(guó)股指期貨風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用[J]. 彭永興,王明國(guó). 當(dāng)代經(jīng)濟(jì). 2012(20)
[8]滬深300股指期貨風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警研究[J]. 伍楠林,鐘曉兵. 統(tǒng)計(jì)與決策. 2012(19)
[9]滬深300股指期貨VaR-GARCH模型風(fēng)險(xiǎn)管理研究——基于恒指期貨的比較視角[J]. 徐偉浩. 區(qū)域金融研究. 2011(08)
[10]基于GARCH-VaR模型的股指期貨風(fēng)險(xiǎn)度量實(shí)證研究[J]. 楊翔,劉志偉. 中國(guó)證券期貨. 2011(05)
本文編號(hào):3139865
【文章來(lái)源】:中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)安徽省 211工程院校 985工程院校
【文章頁(yè)數(shù)】:56 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
1.1 研究背景
1.1.1 我國(guó)股指期貨市場(chǎng)的發(fā)展現(xiàn)狀
1.1.2 我國(guó)股指期貨市場(chǎng)遭遇極端行情考驗(yàn)
1.2 研究目的、研究方法和創(chuàng)新點(diǎn)
1.2.1 研究目的
1.2.2 研究方法
1.2.3 研究創(chuàng)新點(diǎn)
1.3 研究結(jié)構(gòu)
第2章 文獻(xiàn)綜述
2.1 國(guó)外股指期貨風(fēng)險(xiǎn)度量的文獻(xiàn)研究
2.2 我國(guó)股指期貨風(fēng)險(xiǎn)度量的文獻(xiàn)研究
第3章 VaR方法和GARCH模型介紹
3.1 VaR方法介紹及計(jì)算方法
3.1.1 VaR的數(shù)學(xué)表達(dá)方法
3.1.2 方差-協(xié)方差法
3.1.3 歷史模擬法
3.1.4 蒙特卡羅模擬法
3.2 GARCH及相關(guān)GARCH族模型介紹
3.2.1 GARCH模型主要內(nèi)容
3.2.2 其他GARCH族模型介紹
第四章 實(shí)證分析
4.1 極端行情下的模型數(shù)據(jù)選取
4.2 模型數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)
4.2.1 對(duì)數(shù)收益率數(shù)據(jù)的正態(tài)性檢驗(yàn)
4.2.2 樣本數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗(yàn)
4.2.3 股指期貨的對(duì)數(shù)收益率的自相關(guān)性檢驗(yàn)
4.2.4 樣本數(shù)據(jù)ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)
4.3 模型的建立
4.3.1 確定對(duì)數(shù)收益率的GARCH模型
4.3.2 股指期貨對(duì)數(shù)收益率VaR-GARCH的實(shí)證結(jié)果檢驗(yàn)
4.3.3 不同分布下GARCH族模型的擬合比較
第5章 總結(jié)和展望
5.1 研究結(jié)果的總結(jié)與不足
5.1.1 研究結(jié)果總結(jié)
5.1.2 研究過(guò)程中的不足之處
5.2 研究展望及相關(guān)政策建議
5.2.1 對(duì)于我國(guó)股指期貨風(fēng)險(xiǎn)度量的展望
5.2.2 對(duì)于我國(guó)股指期貨市場(chǎng)在極端行情下風(fēng)險(xiǎn)管理方面的相關(guān)建議
參考文獻(xiàn)
致謝
在讀期間的學(xué)術(shù)成果
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]股指期貨推出前后滬深300指數(shù)風(fēng)險(xiǎn)統(tǒng)計(jì)特征研究[J]. 谷政,盧亞娟. 技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究. 2015(07)
[2]中國(guó)滬深300股指期貨風(fēng)險(xiǎn)度量——基于流動(dòng)性調(diào)整的收益率方法的研究[J]. 劉向麗,常云博. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2015(07)
[3]風(fēng)險(xiǎn)最小化套期保值比例估計(jì):基于RV-Copula模型[J]. 李勇,方兆本,韋勇鳳. 數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理. 2015(02)
[4]我國(guó)滬深300股指期貨和現(xiàn)貨市場(chǎng)的交叉相關(guān)性及其風(fēng)險(xiǎn)[J]. 汪冬華,索園園. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2014(03)
[5]基于CVaR方法的中國(guó)股指期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)研究[J]. 鐘曉兵,鐘琰. 國(guó)際商務(wù)(對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)學(xué)報(bào)). 2013(04)
[6]基于Clayton Copula-GARCH模型投資組合VaR的度量[J]. 李明,劉喜波,何慧,姚沛. 數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí). 2013(06)
[7]VaR在我國(guó)股指期貨風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用[J]. 彭永興,王明國(guó). 當(dāng)代經(jīng)濟(jì). 2012(20)
[8]滬深300股指期貨風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警研究[J]. 伍楠林,鐘曉兵. 統(tǒng)計(jì)與決策. 2012(19)
[9]滬深300股指期貨VaR-GARCH模型風(fēng)險(xiǎn)管理研究——基于恒指期貨的比較視角[J]. 徐偉浩. 區(qū)域金融研究. 2011(08)
[10]基于GARCH-VaR模型的股指期貨風(fēng)險(xiǎn)度量實(shí)證研究[J]. 楊翔,劉志偉. 中國(guó)證券期貨. 2011(05)
本文編號(hào):3139865
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