本文關(guān)鍵詞：EGARCH-GPD模型及其在股市風(fēng)險度量中的應(yīng)用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：20世紀(jì)90年代初期發(fā)展起來的VaR(Value at risk)作為一種風(fēng)險管理工具,在當(dāng)今金融風(fēng)險管理領(lǐng)域頗受關(guān)注,巴塞爾協(xié)議更是將其作為銀行業(yè)經(jīng)營管理中一個重要的監(jiān)管考核指標(biāo)。學(xué)者們在對風(fēng)險管理的研究中,不斷提出各種VaR估計的方法或模型,用來刻畫金融資產(chǎn)損益的波動性或分布。但由于金融市場的復(fù)雜多變性,單一模型或方法很難對金融數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行較好的擬合。因此,如何構(gòu)建一個能夠準(zhǔn)確量化VaR的模型是本文研究的目的所在。本文首先介紹了金融風(fēng)險管理的相關(guān)知識,總結(jié)了VaR估計的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,并對VaR估計的定義和各種計算方法做了詳細(xì)的介紹和對比分析。鑒于VaR估計的計算涉及兩個關(guān)鍵問題:一是對金融資產(chǎn)波動率的描述,二是樣本數(shù)據(jù)的分布擬合。本文通過對GARCH族模型、SV模型等波動率模型的對比分析發(fā)現(xiàn),EGARCH模型能夠較有效地捕捉金融資產(chǎn)波動率的時變性、聚集性及非對稱性等特點(diǎn)。結(jié)合近年來金融市場中極端事件頻頻發(fā)生的實際情況,能夠有效描述金融資產(chǎn)尾部分布特征的極值理論被用于EGARCH模型擬合樣本數(shù)據(jù)后的殘差序列。文章通過殘差序列,結(jié)合EGARCH模型與極值理論的優(yōu)點(diǎn),構(gòu)造出EGARCH-GPD組合模型,組合后的模型不僅兼具兩模型的優(yōu)勢,同時也克服了各自的缺點(diǎn):采用EGARCH模型擬合金融數(shù)據(jù)得到的殘差序列,消除了樣本間的序列相關(guān)性,達(dá)到了極值理論樣本獨(dú)立同分布的統(tǒng)計推斷要求;極值理論的運(yùn)用克服傳統(tǒng)EGARCH模型對金融數(shù)據(jù)“尖峰厚尾”分布、極端事件影響處理的不足。通過對組合模型的具體操作過程的詳細(xì)介紹,由VaR的正齊次性和平移不變性,推導(dǎo)出組合模型VaR的計算方法。最后,分別以滬深300指數(shù)、上證指數(shù)和深圳成指三個具有中國股市代表性的股指日對數(shù)收益率為樣本,將組合模型的應(yīng)用結(jié)果與基于正態(tài)分布的EGARCH模型的計算結(jié)果進(jìn)行了對比分析,VaR的返回測試結(jié)果說明:組合模型計算出的動態(tài)VaR估計有效克服了傳統(tǒng)EGARCH模型對風(fēng)險低估的缺點(diǎn),進(jìn)一步加強(qiáng)了對風(fēng)險的預(yù)測與管理,有著更強(qiáng)的適用性與更高的準(zhǔn)確度。通過對GARCH-GPD組合模型的研究,為金融風(fēng)險度量提供了一種新的VaR估計模型,豐富了投資者、風(fēng)險管理機(jī)構(gòu)防范和抵御金融風(fēng)險的理論方法。
【關(guān)鍵詞】：風(fēng)險管理 VaR 極值理論 EGARCH-GPD模型
【學(xué)位授予單位】：重慶理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F224;F830.91
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 1 引言10-18
• 1.1 選題背景及意義10-12
• 1.2 文獻(xiàn)綜述12-14
• 1.3 現(xiàn)有研究的不足14
• 1.4 主要研究內(nèi)容、論文框架結(jié)構(gòu)及創(chuàng)新點(diǎn)14-18
• 1.4.1 主要研究內(nèi)容14-15
• 1.4.2 本文創(chuàng)新點(diǎn)15
• 1.4.3 本文框架結(jié)構(gòu)15-18
• 2 金融風(fēng)險度量VaR18-28
• 2.1 VaR的定義18-19
• 2.2 VaR估計方法19-25
• 2.2.1 非參數(shù)方法19-20
• 2.2.2 參數(shù)方法20-24
• 2.2.3 半?yún)?shù)方法24-25
• 2.3 VaR的返回測試25-28
• 3 極值理論（EVT）28-34
• 3.1 區(qū)塊極大值模型28-30
• 3.2 POT模型30-34
• 3.2.1 廣義Pareto分布30-31
• 3.2.2 閾值的選取31-33
• 3.2.3 參數(shù)估計33-34
• 4 基于EGARCH-GPD模型的VaR方法34-48
• 4.1 EGARCH-GPD模型的構(gòu)造34-35
• 4.2 EGARCH-GPD模型的VaR計算35-37
• 4.3 實證分析37-48
• 4.3.1 數(shù)據(jù)與樣本說明37-39
• 4.3.2 EGARCH模型擬合39-42
• 4.3.3 對修正殘差序列擬合GPD42-45
• 4.3.4 模型檢驗45-48
• 5 結(jié)論和展望48-50
• 5.1 結(jié)論48
• 5.2 展望48-50
• 致謝50-52
• 參考文獻(xiàn)52-56
• 個人簡歷、在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及取得的研究成果56

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