本文關(guān)鍵詞：基于VaR的中國股指期貨風(fēng)險實證研究　出處：《北方工業(yè)大學(xué)》2013年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 中國股指期貨 VaR GARCH族模型 混合密度網(wǎng)絡(luò)模型 Kupiec失敗率檢驗

【摘要】：2010年4月16日,我國推出了滬深300股指期貨,在其推出以后,滬深300股指期貨交易比較活躍,運(yùn)行也較為平穩(wěn),但是在風(fēng)險的度量及預(yù)測方面的研究略顯不足。 VaR作為一種度量風(fēng)險的指標(biāo),其應(yīng)用較為廣泛,國內(nèi)外專家學(xué)者對其也有較多的研究。為了測度中國股指期貨VaR風(fēng)險,選擇中國股指期貨當(dāng)月連續(xù)IFO日對數(shù)收益率數(shù)據(jù)作為研究對象,首先對收益率序列進(jìn)行了基本的統(tǒng)計分析,結(jié)果表明,中國股指期貨對數(shù)收益率序列具有尖峰厚尾的特征,并具有ARCH效應(yīng),因此認(rèn)為可以對此時間序列數(shù)據(jù)運(yùn)用GARCH族模型來克服其異方差性。 介紹并選用了GARCH族模型中的GARCH-N,GARCH-t,GARCH-GED,TARCH與EGARCH模型度量了中國股指期貨的風(fēng)險,即其VaR數(shù)值,并根據(jù)各模型系數(shù)討論了中國股指期貨的杠桿效應(yīng)等風(fēng)險特征。同時,文章還引入了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中較為新穎的混合密度網(wǎng)絡(luò)模型(MDN模型)對中國股指期貨的風(fēng)險VaR進(jìn)行考察。作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一支,它特有的學(xué)習(xí)特性可以很好地擬合時間序列的事變特征,從而具有良好的預(yù)測能力。 最后將GARCH族模型與混合密度網(wǎng)絡(luò)模型得到的VaR值進(jìn)行了準(zhǔn)確性檢驗——Kupiec失敗頻率檢驗,發(fā)現(xiàn)GARCH-GED、EGARCH與混合密度網(wǎng)絡(luò)模型可以較為準(zhǔn)確地預(yù)測中國股指期貨的風(fēng)險VaR值。
[Abstract]:In April 16th 2010, China launched the Shanghai and Shenzhen 300 stock index futures, after its introduction, the Shanghai and Shenzhen 300 stock index futures trading is more active, the operation is more stable. However, the research on risk measurement and prediction is slightly inadequate. As a measure of risk, VaR is widely used, and many experts and scholars at home and abroad have studied it. In order to measure the VaR risk of Chinese stock index futures. This paper selects the data of IFO daily logarithmic rate of return of Chinese stock index futures as the research object. Firstly, the paper carries on the basic statistical analysis to the return rate series, the result shows that. The logarithmic return sequence of Chinese stock index futures has the characteristics of sharp peak and thick tail and ARCH effect. It is considered that the GARCH family model can be used to overcome the heteroscedasticity of this time series data. This paper introduces and selects the GARCH-NU GARCH-T GARCH-GARCH-GEDTARCH model and EGARCH model to measure the risk of Chinese stock index futures. That is, its VaR value, and according to the model coefficients to discuss the leverage effect of Chinese stock index futures and other risk characteristics. At the same time. The paper also introduces a novel hybrid density network model in the neural network) to investigate the risk VaR of Chinese stock index futures as a branch of the neural network. Its special learning characteristic can fit the incident feature of time series well, thus it has good prediction ability. Finally, the VaR values obtained from GARCH family model and hybrid density network model are tested for accuracy-Kupiec failure frequency test, and GARCH-GED is found. EGARCH and mixed density network model can accurately predict the risk VaR value of Chinese stock index futures.
【學(xué)位授予單位】：北方工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：F224;F832.51

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本文編號：1370568