近幾十年來(lái)，由于經(jīng)濟(jì)全球化與金融一體化、金融創(chuàng)新以及技術(shù)創(chuàng)新等因素的影響，全球金融市場(chǎng)得到了迅速的發(fā)展。在亞洲金融危機(jī)、美國(guó)次貸危機(jī)等全球金融危機(jī)爆發(fā)之后，各個(gè)國(guó)家逐漸認(rèn)識(shí)到金融風(fēng)險(xiǎn)管理對(duì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的重要性。由于金融風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生會(huì)對(duì)全球經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定發(fā)展產(chǎn)生巨大的影響，如何合理的管理和控制金融風(fēng)險(xiǎn)也成為政府和金融監(jiān)管當(dāng)局所必須解決的一個(gè)問(wèn)題。毫無(wú)疑問(wèn)，金融風(fēng)險(xiǎn)的管理和控制能力已經(jīng)成為金融機(jī)構(gòu)最主要的核心競(jìng)爭(zhēng)力之一。VaR是目前實(shí)際應(yīng)用中使用最廣泛的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度方法。目前已經(jīng)有超過(guò)1000家的商業(yè)銀行、保險(xiǎn)公司、投資基金以及非金融公司利用VaR的方法作為其金融衍生產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)管理的手段。自J.P.Morgan風(fēng)險(xiǎn)管理人員在1994年提出VaR方法以來(lái)，許多學(xué)者就對(duì)這一方法進(jìn)行深入的研究和探討，并且將其投入到實(shí)際的應(yīng)用之中，對(duì)世界風(fēng)險(xiǎn)管理水平的提高起到了巨大的促進(jìn)作用。本文旨在利用分位數(shù)回歸方法對(duì)銀行間債券市場(chǎng)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度，得出風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值指標(biāo)VaR值。并將所得的結(jié)果與參數(shù)法測(cè)度的VaR值進(jìn)行比較分析以此來(lái)驗(yàn)證分位數(shù)回歸在銀行間債券市場(chǎng)中測(cè)度VaR值的優(yōu)勢(shì)。我們可以看到，相較于參數(shù)法，分位數(shù)回歸模型不僅具有較... 

【文章來(lái)源】：華僑大學(xué)福建省

【文章頁(yè)數(shù)】：70 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 引言
    1.1 研究背景和意義
        1.1.1 本文的研究背景
        1.1.2 本文的研究目的及意義
    1.2 文獻(xiàn)綜述
    1.3 文章思路與文章結(jié)構(gòu)
    1.4 本文特色與不足
第2章 銀行間債券市場(chǎng)的現(xiàn)狀和作用
    2.1 銀行間債券市場(chǎng)的現(xiàn)狀
    2.2 銀行間債券市場(chǎng)的作用
第3章 VaR 與金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量
    3.1 金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)定義及分類(lèi)
        3.1.1 金融風(fēng)險(xiǎn)的定義
        3.1.2 金融風(fēng)險(xiǎn)的分類(lèi)
        3.1.3 金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)展現(xiàn)狀
        3.1.4 金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理過(guò)程
    3.2 金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量技術(shù)發(fā)展與演變
        3.2.1 名義值度量法
        3.2.2 靈敏度方法
        3.2.3 波動(dòng)性方法
    3.3 VaR 方法概述
        3.3.1 VaR 的定義
        3.3.2 VaR 主要計(jì)算方法介紹
第4章 參數(shù)法計(jì)算 VaR
    4.1 VaR 計(jì)算方法及 IGARCH、EGARCH、PARCH 簡(jiǎn)介
        4.1.1 VaR 模型的計(jì)算方法
        4.1.2 ARCH 模型
        4.1.3 GARCH 模型
        4.1.4 EGARCH 模型
        4.1.5 PARCH 模型
        4.1.6 運(yùn)用模型計(jì)算 VaR 的主要步驟
    4.2 IGARCH、EGARCH、PARCH 方法測(cè)度銀行間債券回購(gòu)市場(chǎng) VaR
        4.2.1 樣本條件收益率序列的統(tǒng)計(jì)特征
        4.2.2 平穩(wěn)性檢驗(yàn)
        4.2.3 異方差檢驗(yàn)
        4.2.4 厚尾性檢驗(yàn)
        4.2.5 模型建立與參數(shù)估計(jì)
    4.3 IGARCH、EGARCH、PARCH 方法的評(píng)價(jià)
第5章 分位數(shù)回歸模型計(jì)算 VaR
    5.1 分位數(shù)回歸模型簡(jiǎn)介
        5.1.1 分位數(shù)回歸的基本思想和系數(shù)估計(jì)
        5.1.2 系數(shù)協(xié)方差的估計(jì)
        5.1.3 模型的評(píng)價(jià)與檢驗(yàn)
    5.2 基于 QR 的 VaR 計(jì)算
    5.3 分位數(shù)回歸模型計(jì)算 VaR 的基本步驟
    5.4 分位數(shù)回歸技術(shù)計(jì)算銀行間債券隔夜回購(gòu)市場(chǎng) VaR
    5.5 分位數(shù)回歸技術(shù)測(cè)度 VaR 的評(píng)價(jià)
第6章 參數(shù)法與分位數(shù)回歸方法的對(duì)比分析和結(jié)論
    6.1 Kupiec 似然比檢驗(yàn)基本原理
    6.2 Kupiec 似然比檢驗(yàn)結(jié)果分析
    6.3 總結(jié)與展望
        6.3.1 論文總結(jié)
        6.3.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
個(gè)人簡(jiǎn)歷、在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及研究成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]論分位數(shù)回歸在計(jì)算VaR中的應(yīng)用[J]. 張海云.  現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè). 2011(15)
[2]基于重尾分布的商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)VaR計(jì)量研究[J]. 錢(qián)藝平,林祥,陳治亞.  統(tǒng)計(jì)與決策. 2009(24)
[3]分位數(shù)回歸視角下的金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量研究進(jìn)展[J]. 唐勇,寇貴明.  福州大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版). 2009(06)
[4]分位數(shù)回歸與上證綜指VaR研究[J]. 關(guān)靜,史道濟(jì).  統(tǒng)計(jì)與信息論壇. 2008(12)
[5]間接TARCH-CAViaR模型及其MCMC參數(shù)估計(jì)與應(yīng)用[J]. 王新宇,宋學(xué)鋒.  系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2008(09)
[6]基于分位數(shù)回歸模型的滬深股市風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量研究[J]. 王新宇,趙紹娟.  中國(guó)礦業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2008(03)
[7]基于模糊信息分配理論的短期股價(jià)漲跌模式識(shí)別[J]. 王新宇,宋學(xué)鋒,吳瑞明.  管理科學(xué)學(xué)報(bào). 2006(02)

碩士論文
[1]分位數(shù)回歸模型和金融風(fēng)險(xiǎn)尾部相關(guān)性的實(shí)證分析[D]. 吳雪.南昌大學(xué) 2012
[2]分位數(shù)回歸模型的若干應(yīng)用[D]. 王秀文.溫州大學(xué) 2012
[3]分位數(shù)回歸與金融風(fēng)險(xiǎn)研究[D]. 郝亦朗.首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 2011



本文編號(hào)：3584902