二十世紀九十年代VaR（風(fēng)險價值）作為測量金融市場風(fēng)險的一種方法逐漸的發(fā)展起來,其核心思想是使用其他領(lǐng)域的標準統(tǒng)計技術(shù)評估金融風(fēng)險。這種方法起初是應(yīng)用于風(fēng)險度量,隨著它的廣泛使用與不斷發(fā)展,其后來成為風(fēng)險管理的國際標準,被越來越多的行業(yè)、領(lǐng)域接受。隨著風(fēng)險的不斷加大,VaR的準確計算成為各界學(xué)者與金融機構(gòu)等更加關(guān)心的研究領(lǐng)域。本文基于此,改進原有研究方法僅使用時間段內(nèi)最后時點的數(shù)據(jù)計算VaR的片面、有缺陷的計算方式,將VaR的計算與布朗運動相結(jié)合刻畫該時間段內(nèi)的數(shù)據(jù)波動情況,使用極值計算VaR,減少低估風(fēng)險的可能性,得到更精準的VaR計算方法。在得到理論模型后,本文使用蒙特卡洛模擬法及R軟件對應(yīng)用布朗運動極值原理的極小值分布合理性進行檢驗,檢驗結(jié)果顯示極小值分布合理,進而說明該改進模型具有理論意義。實證分析部分使用Kupiec檢驗中的失敗檢驗法驗證改進后的模型的優(yōu)化效果及穩(wěn)健性,將修正模型與傳統(tǒng)模型的實證結(jié)果進行對比,實證結(jié)果顯示模型改進效果較好,可以較準確的估計股市走勢。 

【文章來源】：上海師范大學(xué)上海市

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

極值原理分布檢驗圖

圖 4-1 自相關(guān)圖圖 4-1 中左圖為道瓊斯工業(yè)指數(shù)收益率序列的自相關(guān)圖，右圖為上證綜指收益率序列的自相關(guān)圖，由圖可以看出，概率 p 值均為 0，說明兩個時間序列均不存在自相關(guān)現(xiàn)象，模型估計效果較好。

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3426422