【摘要】： 對證券市場風(fēng)險度量方法的研究是金融經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域里最核心的課題之一,也是實際證券投資活動中至關(guān)重要的一環(huán),受到越來越多投資者和研究者的關(guān)注。本文主要研究下方風(fēng)險理論中的風(fēng)險計量模型,因為下方風(fēng)險考慮了投資者的不同偏好,能更好地反映了風(fēng)險的隸屬性要求。首先,本文提出了基于MGARCH模型的LVaR風(fēng)險度量方法,并與基于GARCH模型的風(fēng)險度量結(jié)果進行比較;接著考慮具有投資者偏好的LCVaR模型,并建立了基于LCVaR的投資組合優(yōu)化模型;最后,在Fishburn的一般風(fēng)險測度理論的基礎(chǔ)上提出全面風(fēng)險從度模型和組合偏矩風(fēng)險測度模型,并構(gòu)造了基于全面風(fēng)險和組合偏矩風(fēng)險的投資組合優(yōu)化模型。
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2007
【分類號】：F830.91
【圖文】：

有略微增大，說明了高階后的弱自相關(guān)性，但自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)都顯著不為零，說明序列的自相關(guān)性不顯著；圖3.1 殘差平方自相關(guān)圖檢驗結(jié)果③ 條件異方差性檢驗：從對數(shù)日收益率圖或通過對其建立隨機游走模型后得到的殘差圖3.2中可以看到波動的“成群”效應(yīng)，即波動在一些較長的時間內(nèi)非常小，在一些較長時間內(nèi)非常大，說明可能存在著條件異方差性。滯后階數(shù) p =3時，ARCHLM檢驗得到的LM統(tǒng)計量為27.113，概率P值幾乎為零，說明殘差序列存在著條件異方差；同時圖3.1中的殘差平方自相關(guān)和偏自相關(guān)系數(shù)也顯著為零，Q統(tǒng)計量都非常顯著，也說明了存在著ARCH效應(yīng)。圖3.2 對數(shù)日收益率(上半部分)和隨機游走模型的殘差圖(下半部分)

圖3.1 殘差平方自相關(guān)圖檢驗結(jié)果③ 條件異方差性檢驗：從對數(shù)日收益率圖或通過對其建立隨機游走模型后得到的殘差圖3.2中可以看到波動的“成群”效應(yīng)，即波動在一些較長的時間內(nèi)非常小，在一些較長時間內(nèi)非常大，說明可能存在著條件異方差性。滯后階數(shù) p =3時，ARCHLM檢驗得到的LM統(tǒng)計量為27.113，概率P值幾乎為零，說明殘差序列存在著條件異方差；同時圖3.1中的殘差平方自相關(guān)和偏自相關(guān)系數(shù)也顯著為零，Q統(tǒng)計量都非常顯著，也說明了存在著ARCH效應(yīng)。圖3.2 對數(shù)日收益率(上半部分)和隨機游走模型的殘差圖(下半部分)

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本文編號：2729110