本文關(guān)鍵詞：基于POT模型的中國股市動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值研究　出處：《福州大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：大量研究表明金融資產(chǎn)收益率序列數(shù)據(jù)具有尖峰厚尾,非對稱及波動(dòng)集聚等特性,傳統(tǒng)的以金融市場收益率分布服從正態(tài)分布的假設(shè)嚴(yán)重低估了實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)。為了提高風(fēng)險(xiǎn)度量的精確性,大量學(xué)者提出采用極值理論EVT (Extreme Value Theory)來進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)度量,該方法僅對數(shù)據(jù)的尾部進(jìn)行建模,不對數(shù)據(jù)的整體分布做任何假設(shè),突出了對尾部風(fēng)險(xiǎn)的刻畫,有利于捕捉市場的極端風(fēng)險(xiǎn)狀況。由此本文采用極值理論中的POT (Peaks Over Threold)模型結(jié)合其它波動(dòng)率模型對原始收益率序列進(jìn)行動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)度量。目前金融市場最常用的風(fēng)險(xiǎn)管理方法仍然為VaR (Value at Risk),由于該方法不滿足一致性、未考慮超出VaR后的市場風(fēng)險(xiǎn)等,使得僅僅應(yīng)用該方法來進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)度量存在較大的缺陷,為了該善VaR在風(fēng)險(xiǎn)度量方面的缺陷,本文將ES (Expected Shortfall)方法作為風(fēng)險(xiǎn)度量的有效工具來擬補(bǔ)VaR方法的缺陷。觀察投資者的投資行為能夠發(fā)現(xiàn),一般的投資者均會將資金分散投資于不同資產(chǎn)上,即進(jìn)行組合投資,很少有投資者將其所有資金全部注入單一資產(chǎn)。而不同資產(chǎn)之間的相關(guān)結(jié)構(gòu)對于組合投資的研究變得極其重要,Copula函數(shù)作為描述資產(chǎn)間相關(guān)結(jié)構(gòu)的強(qiáng)有力工具,使得其在投資組合風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的分析中得到廣泛應(yīng)用。基于以上分析,本文的研究工作將從以下幾方面展開：1)采用TARCH模型過濾原始收益率數(shù)據(jù)得到其標(biāo)準(zhǔn)收益率數(shù)據(jù),分別采用常用的正態(tài)分布、t分布、廣義誤差分布、偏t分布及基于POT模型的廣義帕累托分布GPD(Generalized Pareto Distribution)擬合過濾后的標(biāo)準(zhǔn)收益率序列,并得到其動(dòng)態(tài)VaR測度。在VaR的基礎(chǔ)上進(jìn)一步推導(dǎo)出不同分布下的ES測度公式,進(jìn)一步得到其動(dòng)態(tài)ES測度。然后分別實(shí)證對比滬深序列不同分布下的動(dòng)態(tài)VaR、ES回測效果,證明POT模型在單維資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值測度方面的優(yōu)越性。2)采用JC-Copula函數(shù)連接標(biāo)準(zhǔn)收益率序列的邊緣分布,分別假設(shè)其邊緣分布為正態(tài)分布、t分布等,得到邊緣分布服從不同形式下的動(dòng)態(tài)VaR及ES測度。再分別實(shí)證對比滬深序列組合投資在不同分布下的動(dòng)態(tài)VaR、ES回測效果,證明POT模型在多維資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值測度方面的優(yōu)越性。對滬深序列單維資產(chǎn)及由其組成的投資組合的動(dòng)態(tài)VaR, ES回測檢驗(yàn)表明：ES方法較VaR方法更為穩(wěn)健,且TARCH-GPD及JC-Copula-TARCH-GPD模型取得優(yōu)于其它模型的動(dòng)態(tài)ES回測效果。本論文是國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目《基于已實(shí)現(xiàn)測量非參數(shù)方法的金融資產(chǎn)跳躍行為研究》(NO.71171056)的階段性研究成果。
【學(xué)位授予單位】：福州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：F224;F832.51

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本文編號：1324585