本文選題：空頭市場(chǎng)　切入點(diǎn)：GARCH　出處：《系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué)》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：2015年中,中國(guó)股票市場(chǎng)經(jīng)歷了一輪較強(qiáng)的空頭市場(chǎng),投資者面臨市場(chǎng)價(jià)格的極大不確定性.而若能有效模擬此類型市場(chǎng)收益波動(dòng),對(duì)于投資者優(yōu)化金融決策有積極意義.文章試驗(yàn)了當(dāng)前主要的幾種非對(duì)稱GARCH類模型及多種殘差分布模型,最后發(fā)現(xiàn),利用ARMA-EGARCH-SSTD的組合模型能較好地模擬空頭股票數(shù)據(jù)收益率效果.同時(shí)文中采用中國(guó)股票市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行算例分析,發(fā)現(xiàn)將GARCH類模型情景擬合結(jié)果與均值-CVaR模型結(jié)合得到的投資組合優(yōu)化方法能有效管理空頭市場(chǎng)環(huán)境下的投資組合風(fēng)險(xiǎn).
[Abstract]:In middle of 2015, the Chinese stock market experienced a strong short market, and investors were faced with great uncertainty in the market price. If we can effectively simulate the volatility of this type of market returns, It has positive significance for investors to optimize financial decision. In this paper, several kinds of asymmetric GARCH models and several residual distribution models are tested, and finally, it is found that, Using the combination model of ARMA-EGARCH-SSTD can simulate the effect of short stock data rate of return. At the same time, the paper uses the Chinese stock market data to carry on the example analysis, It is found that the portfolio optimization method, which combines the scenario fitting results of GARCH model and the mean Cvar model, can effectively manage the portfolio risk in the short market environment.
【作者單位】： 首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)金融學(xué)院;
【基金】：北京市優(yōu)秀人才資助項(xiàng)目(20140000204400001) 2015年北京市大學(xué)畢業(yè)論文(設(shè)計(jì))項(xiàng)目 北京市社會(huì)科學(xué)基金青年項(xiàng)目(16YJC065),北京市社會(huì)科學(xué)基金青年項(xiàng)目(16YJC065)資助課題
【分類號(hào)】：F224

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本文編號(hào)：1605267