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《东北石油大学》 2016年
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基于GARCH-VaR模型的沪、深指数风险度量分析

张竞文  
【摘要】:风险价值VaR(Value at Risk)是在国际上盛行的一种重要的金融风险预测管理方法,普遍被应用在金融机构中进行风险分析和预测。本文将理论分析与实证研究相结合,研究了度量风险价值VaR方法以及GARCH族模型,利用方差-协方差法对沪、深股票市场月收盘价进行实证研究。首先,本文陈述了风险价值VaR当前的研究目的和意义,以及国内外学者对于VaR的研究现状和相应的成果。阐述了VaR的基本原理、应用以及计算方法,在研究三种计算VaR值的方法的同时对这三种计算方法的优缺点进行比较。本文研究传统的GARCH模型后,分别建立GARCH、EGARCH、TGARCH、PGARCH、GARCH-M模型,结合检验VaR估计值的失败检验法创建了GARCH-VaR模型。其次,采用方差-协方差法对沪、深股市风险度量进行实证分析,选取2004年1月-2015年7月股市收盘价作为研究对象,对数据进行基本统计特性分析包括平稳性检验、相关性检验和条件异方差检验,从选取最优的GARCH模型对沪、深指数月收益率时间序列波动性进行模拟。在90%、95%、99%三种置信水平下计算VaR估计值进行风险度量,对VaR估计值进行失败检验。最后,沪指收益率序列选择基于GED分布下的EGARCH-M(1,3)模型,在95%和99%的置信水平通过了失败检验法,说明该模型能够较好的拟合沪指收益率波动情况;深指收益率序列经过基于GED分布下的EGARCH(1,3)模型,在90%、95%和99%三种置信水平下通过了Kupiec失败检验,说明该模型能够较好的拟合深指月收益率序列的波动情况。
【学位授予单位】:东北石油大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:F224;F832.51

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