股票市場系統(tǒng)性風險的實證研究 ——下行β系數(shù)估計
發(fā)布時間：2021-07-19 20:03
β系數(shù)作為衡量系統(tǒng)性風險的重要指標,在風險管理和投資分析中發(fā)揮了重要作用。傳統(tǒng)CAPM資本資產定價模型在研究β系數(shù)時采用收益率的方差度量風險,將其定義為未來的不確定性,即可能存在正收益,也可能出現(xiàn)負收益,理性投資者對兩種結果持相同態(tài)度。在實際投資過程中,投資者往往更厭惡下行風險,同時我國股市近來也一直處于低迷狀態(tài),因而本文重點討論股票市場下行風險中的系統(tǒng)性風險,即下行β系數(shù)的估計。下行風險的度量方式有多種,半方差可以滿足投資者關于風險的真實想法,在險價值（VaR,CVaR）等可直觀地得到不同概率下對應的最大損失,極值理論（EVT）可通過描述尾部的分布去估計極端尾部風險。以上方法重點針對下行風險整體分布,而忽略了具體的系統(tǒng)性風險影響因素。本文將傳統(tǒng)β系數(shù)與半方差理論、VaR等理論相結合,從滬深300指數(shù)隨機選取60支股票作為樣本,計算不同方法對應的下行β系數(shù)。其中,在利用VaR估計下行β系數(shù)時,采用閾值模型（POT）中重要的Hill估計量描述尾部指數(shù),并通過放寬參數(shù)k的選擇范圍計算不同下行風險水平對應的系統(tǒng)性風險。實證研究結果顯示大部分股票的下行β系數(shù)高于傳統(tǒng)β系數(shù),利用半方差模型得到的...
【文章來源】：吉林大學吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】：70 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
滬深300指數(shù)、航發(fā)動力（600893）QQ圖
圖 4.3 滬深 300 指數(shù)、航發(fā)動力（600893）QQ 圖平穩(wěn)性檢驗主要采用 ADF 檢驗，原假設存在單位根。如表 4.2 所示，ADF值遠遠大于臨界值（-3.25）的絕對值，概率 P 無限接近 0.000，因此拒絕原假設，即不存在單位根，序列已經平穩(wěn)。具體檢驗過程如下：
圖 4.5 航發(fā)動力（600893）ADF 檢驗結果4.3 下行風險β系數(shù)的估計結果4.3.1 基于 CAPM 理論的β系數(shù)估計結果基于傳統(tǒng) CAPM 理論β系數(shù)度量方法包括定義法，模型法和單一指數(shù)法。在實證分析中，以 ， 表示單一指數(shù)法，定義法對應的β系數(shù)估計結果。以航發(fā)動力（600893）為例， 回歸結果如圖 4.6 所示：
【參考文獻】：
期刊論文
[1]多重時間標度鞅半方差與加權鞅半方差β系數(shù)研究[J]. 周佰成,侯丹,孫小婉. 數(shù)理統(tǒng)計與管理. 2017(03)
[2]基于GARCH-VaR模型的開放式基金風險度量[J]. 黃崇珍,曹奇. 統(tǒng)計與決策. 2017(01)
[3]均值—方差模型與均值—半方差模型的實證分析[J]. 李曉,李紅麗. 鄭州航空工業(yè)管理學院學報. 2011(06)
[4]VaR風險度量下的β系數(shù):估計方法和實證研究[J]. 姚京,袁子甲,李仲飛,李端. 系統(tǒng)工程理論與實踐. 2009(07)
[5]金融市場風險計量與優(yōu)化[J]. 高全勝. 武漢工業(yè)學院學報. 2004(03)
[6]基于GARCH模型的VaR方法對中國股市的分析[J]. 陳守東,俞世典. 吉林大學社會科學學報. 2002(04)
[7]應用極值理論計算在險價值（VaR）——對恒生指數(shù)的實證分析[J]. 周開國,繆柏其. 預測. 2002(03)
[8]有關風險測度及組合證券投資模型研究[J]. 張喜彬,榮喜民,張世英. 系統(tǒng)工程理論與實踐. 2000(09)
[9]股票市場風險指標計量研究[J]. 吳明禮. 數(shù)量經濟技術經濟研究. 1998(09)
博士論文
[1]基于統(tǒng)計學習理論的安全第一投資組合選擇[D]. 楊揚.河北大學 2015
碩士論文
[1]基于VaR對商業(yè)銀行β系數(shù)的測算研究[D]. 晁昊.首都經濟貿易大學 2017
[2]基于CVaR和安全第一思想的投資組合模型[D]. 余楠.江西財經大學 2016
[3]上市公司基本特征對股票Beta系數(shù)影響程度的量化研究[D]. 韓行行.北京交通大學 2016
[4]均值方差投資組合模型與隨機矩陣相關應用[D]. 丁曉峰.中國科學技術大學 2015
[5]基于CAPM-GARCH-M模型對β系數(shù)的估計研究[D]. 任曉萍.南京大學 2014
[6]基于CVaR風險度量角度的投資組合優(yōu)化模型的理論與實證研究[D]. 黃秀路.西南財經大學 2013
[7]Telser的安全第一準則下的最優(yōu)CRP組合投資策略[D]. 鄭珍.蘭州大學 2012
[8]下方差風險計量模型及其改進[D]. 靳靈莉.西南財經大學 2011
本文編號：3291337
【文章來源】：吉林大學吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】：70 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
滬深300指數(shù)、航發(fā)動力（600893）QQ圖
圖 4.3 滬深 300 指數(shù)、航發(fā)動力（600893）QQ 圖平穩(wěn)性檢驗主要采用 ADF 檢驗，原假設存在單位根。如表 4.2 所示，ADF值遠遠大于臨界值（-3.25）的絕對值，概率 P 無限接近 0.000，因此拒絕原假設，即不存在單位根，序列已經平穩(wěn)。具體檢驗過程如下：
圖 4.5 航發(fā)動力（600893）ADF 檢驗結果4.3 下行風險β系數(shù)的估計結果4.3.1 基于 CAPM 理論的β系數(shù)估計結果基于傳統(tǒng) CAPM 理論β系數(shù)度量方法包括定義法，模型法和單一指數(shù)法。在實證分析中，以 ， 表示單一指數(shù)法，定義法對應的β系數(shù)估計結果。以航發(fā)動力（600893）為例， 回歸結果如圖 4.6 所示：
【參考文獻】：
期刊論文
[1]多重時間標度鞅半方差與加權鞅半方差β系數(shù)研究[J]. 周佰成,侯丹,孫小婉. 數(shù)理統(tǒng)計與管理. 2017(03)
[2]基于GARCH-VaR模型的開放式基金風險度量[J]. 黃崇珍,曹奇. 統(tǒng)計與決策. 2017(01)
[3]均值—方差模型與均值—半方差模型的實證分析[J]. 李曉,李紅麗. 鄭州航空工業(yè)管理學院學報. 2011(06)
[4]VaR風險度量下的β系數(shù):估計方法和實證研究[J]. 姚京,袁子甲,李仲飛,李端. 系統(tǒng)工程理論與實踐. 2009(07)
[5]金融市場風險計量與優(yōu)化[J]. 高全勝. 武漢工業(yè)學院學報. 2004(03)
[6]基于GARCH模型的VaR方法對中國股市的分析[J]. 陳守東,俞世典. 吉林大學社會科學學報. 2002(04)
[7]應用極值理論計算在險價值（VaR）——對恒生指數(shù)的實證分析[J]. 周開國,繆柏其. 預測. 2002(03)
[8]有關風險測度及組合證券投資模型研究[J]. 張喜彬,榮喜民,張世英. 系統(tǒng)工程理論與實踐. 2000(09)
[9]股票市場風險指標計量研究[J]. 吳明禮. 數(shù)量經濟技術經濟研究. 1998(09)
博士論文
[1]基于統(tǒng)計學習理論的安全第一投資組合選擇[D]. 楊揚.河北大學 2015
碩士論文
[1]基于VaR對商業(yè)銀行β系數(shù)的測算研究[D]. 晁昊.首都經濟貿易大學 2017
[2]基于CVaR和安全第一思想的投資組合模型[D]. 余楠.江西財經大學 2016
[3]上市公司基本特征對股票Beta系數(shù)影響程度的量化研究[D]. 韓行行.北京交通大學 2016
[4]均值方差投資組合模型與隨機矩陣相關應用[D]. 丁曉峰.中國科學技術大學 2015
[5]基于CAPM-GARCH-M模型對β系數(shù)的估計研究[D]. 任曉萍.南京大學 2014
[6]基于CVaR風險度量角度的投資組合優(yōu)化模型的理論與實證研究[D]. 黃秀路.西南財經大學 2013
[7]Telser的安全第一準則下的最優(yōu)CRP組合投資策略[D]. 鄭珍.蘭州大學 2012
[8]下方差風險計量模型及其改進[D]. 靳靈莉.西南財經大學 2011
本文編號：3291337
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