隨著經(jīng)濟(jì)全球化步伐的加快,整體的金融市場(chǎng)也變得更加復(fù)雜多變,機(jī)遇和與挑戰(zhàn)并存,一邊是金融產(chǎn)品和制度的快速發(fā)展和完善,另一邊卻是金融風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)動(dòng)性和破壞力的增大。由于我國(guó)金融市場(chǎng)還處于一個(gè)剛剛起步并不完善的階段,所以自身抵抗風(fēng)險(xiǎn)的能力并不強(qiáng),這就要求我們做好事前監(jiān)測(cè)和防范的工作。而素有“國(guó)民經(jīng)濟(jì)的晴雨表”之稱的股票市場(chǎng),高收益高風(fēng)險(xiǎn)的特性使得其市場(chǎng)表現(xiàn)在金融風(fēng)險(xiǎn)爆發(fā)過(guò)程中尤為突出,因此,通過(guò)選取有效的指標(biāo)建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系來(lái)對(duì)股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和分析迫在眉睫。本文主要以我國(guó)股票市場(chǎng)壓力指數(shù)以及預(yù)警指標(biāo)體系為主要研究?jī)?nèi)容,首先在前人研究的基礎(chǔ)上,詳細(xì)總結(jié)與闡述了風(fēng)險(xiǎn)、以及風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法,然后對(duì)股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)影響因素進(jìn)行分析,從而選出與風(fēng)險(xiǎn)可能有關(guān)的備選指標(biāo),隨后利用我國(guó)股票市場(chǎng)的歷史數(shù)據(jù)分析和建立股市風(fēng)險(xiǎn)壓力指數(shù)并以此為依據(jù)選取股市風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo),通過(guò)因子分析對(duì)我國(guó)2006年——2016年間的股市風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行了識(shí)別。對(duì)預(yù)警指標(biāo)整體建立Logit風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型,并對(duì)各個(gè)指標(biāo)分別建模,將預(yù)測(cè)得到的2017年數(shù)據(jù)帶入Logit模型從而得到2017年股市風(fēng)險(xiǎn)程度的量化。本文構(gòu)造了股票市場(chǎng)壓力指數(shù)來(lái)反映股... 

【文章來(lái)源】：南京大學(xué)江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：92 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

(124.10-2}1fi.4上證綜指走勢(shì)

南京大學(xué)碩士學(xué)位論文２、偏度為－０．３４＜?０，這說(shuō)明序列分布存在較長(zhǎng)的左拖尾，具有厚尾特３、ＪＢ統(tǒng)計(jì)量約為３５３５，Ｐ值為０，拒絕正態(tài)分布的假設(shè)。??）波動(dòng)率聚集??從對(duì)數(shù)收益率序列的線性圖中我們可以看出，收益率的波動(dòng)在某段時(shí)間較大，而在另外某些時(shí)間段內(nèi)持續(xù)較小，這就是股票波動(dòng)的聚集現(xiàn)象，分布的波動(dòng)較為均勻。聚集現(xiàn)象也就是說(shuō)過(guò)去的波動(dòng)對(duì)市場(chǎng)未來(lái)的波動(dòng)向而減緩的影響。??１０．０－］???

通過(guò)對(duì)股票收益率和股指變化的對(duì)比，我們可以看到，在股指下跌時(shí)收益率??往往更加劇烈，即收益率存在的杠桿性。在股指收益率下跌時(shí)，投資者的反??眼可見(jiàn)的高于相同程度的漲幅他們所給予的反映，也就是說(shuō)，收益率下跌會(huì)??場(chǎng)造成更大的影響。??５波動(dòng)率建模和參數(shù)估計(jì)??５．?１檢驗(yàn)收益序列平穩(wěn)性——ＡＤＦ檢驗(yàn)??表４－２上證綜指收益率單位根檢驗(yàn)??Ｎｕｌｌ?Ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ；?ＬＮＲ?ｈａｓ?ａ?ｕｎｉｔ?ｒｏｏｔ??Ｅｘｏｇｅｎｏｕｓ：?Ｃｏｎｓｔａｎｔ??Ｌａｇ?Ｌｅｎｇｔｈ．?０?（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ?－?ｂａｓｅｄ?ｏｎ?ＳＩＣ，?ｍａｘｌａｇ＝３０）??ｔ－Ｓｔａｔｉｓｔｉｃ?Ｐｒｏｂ．＊??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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