| 【中文题名】 | 基于ARCH类模型的中国股票市场风险价值的测度与分析 |
| 【英文题名】 | Estimation and Analysis on the VaR of Chinese Stock Market Based upon ARCH Models |
| 【学科专业】 | 统计学 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-10-9 |
| 【中关键词】 | 金融风险,风险量化,股票市场,VaR,ARCH, |
| 【英关键词】 | Financial risk,Risk quantification,Stock market,VaR,ARCH, |
| 【分类导航】 | 经济>财政、金融>金融、银行>>> |
| 【论文摘要】 |
VaR模型诞生于上世纪九十年代，对于它的研究至今才有十多年的历史。但由于它的产生使金融风险管理在方法上取得了实质性进步，因而得到了迅速推广和广泛关注。然而要准确度量VaR并非容易，这是因为它既与资产收益率的概率分布有关，又与资产收益率的波动性有关，而资产收益率序列具有条件异方差性。因此，为了准确估计VaR，必须充分考虑收益率的概率分布及其波动性这两个因素。ARCH类模型考虑了这两个条件——在拟合ARCH类模型时既要考虑收益率的概率分布，又能得出样本数据在不同时段的方差。因此，将ARCH类模型引入VaR的测度方法中，必能在很大程度上提高VaR的精度。
本文通过对金融风险和金融风险管理概括性介绍后，在综述出几类风险度量方法的基础上对其中的VaR方法进行了细致的介绍和分析，在前人研究基础上总结出将ARCH类模型引入VaR测度模型的基本思想并提出利用ARCH类模型计算VaR的具体步骤。本文以中国股票市场中的上证指数、上证180指数、深证成份指数的2002年8月至2006年9月的1010组日收盘价数据为考察对象，通过假设其服从不同的分布状态，拟合出ARCH模型，进而得出不同的分布状态下的条件方差序列，... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
4-5 |
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Abstract |
5-9 |
|
1 金融风险及其度量 |
9-19 |
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1.1 风险概述 |
9-10 |
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1.2 金融风险与金融风险管理 |
10-13 |
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1.2.1 金融风险 |
10-12 |
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1.2.2 金融风险管理 |
12-13 |
|
1.3 金融风险度量方法 |
13-19 |
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1.3.1 基于标准差的风险度量理论 |
14-17 |
|
1.3.2 半方差模型 |
17 |
|
1.3.3 对数效用模型 |
17-18 |
|
1.3.4 ARCH类模型 |
18 |
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1.3.5 风险价值模型 |
18-19 |
|
2 度量金融风险的VaR方法 |
19-38 |
|
2.1 VaR模型的研究现状 |
19-22 |
|
2.1.1 国外研究状况 |
20-21 |
|
2.1.2 国内研究状况 |
21-22 |
|
2.2 VaR模型概述 |
22-29 |
|
2.2.1 VaR的计算基本原理 |
22-26 |
|
2.2.2 VaR的作用 |
26-28 |
|
2.2.3 VaR的优点 |
28-29 |
|
2.3 VaR的测度方法 |
29-33 |
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2.3.1 参数法 |
29-32 |
|
2.3.2 非参数法 |
32-33 |
|
2.3.3 半参数法 |
33 |
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2.4 VaR方法的数学描述 |
33-35 |
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2.5 VaR模型的回测 |
35-38 |
|
3 ARCH类模型及其在VaR测度中的应用 |
38-45 |
|
3.1 ARCH类模型的提出与发展 |
38-42 |
|
3.1.1 ARCH模型的提出 |
39-40 |
|
3.1.2 GARCH模型的提出与发展 |
40-41 |
|
3.1.3 ARCH模型的一般表述 |
41-42 |
|
3.2 ARCH类模型在VaR测度中的应用方法 |
42-45 |
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3.2.1 将ARCH类模型引入VaR测度理论的基本思想 |
42-43 |
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3.2.2 用ARCH类模型计算VaR的基本步骤 |
43-45 |
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4 对中国股票市场风险价值的实证分析 |
45-65 |
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4.1 收益率及其分布状态 |
45-48 |
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4.1.1 收益率与对数收益率 |
45-46 |
|
4.1.2 对数收益率的优点 |
46-47 |
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4.1.3 收益率的分布形式 |
47-48 |
|
4.2 股票指数的选择 |
48-51 |
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4.3 样本股指数的数据特征 |
51-55 |
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4.4 VaR的计算及股市风险分析 |
55-65 |
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4.4.1 ARCH类模型的拟合及相关参数的计算 |
56-58 |
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4.4.2 VaR的计算及检验 |
58-60 |
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4.4.3 中国股市风险状况分析 |
60-64 |
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4.4.4 VaR的预测 |
64-65 |
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5 主要研究结论及建议 |
65-69 |
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5.1 VaR模型对我国股市的借鉴作用 |
65-66 |
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5.2 对基于ARCH类模型的VaR测度方法的评价 |
66-67 |
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5.3 对开发“基于ARCH类模型的VaR测度方法”系统的构想 |
67-69 |
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参考文献 |
69-73 |
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攻读硕士学位期间的研究成果 |
73-74 |
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附录一 基于PARCH-N模型的三类指数日VaR值 |
74-87 |
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附录二 分位数的求解方法 |
87-88 |
|
致谢 |
88 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.337447 |
