【摘要】：世界金融衍生品市場迅猛發(fā)展,它在為參與者提供避險工具的同時,也成為金融市場發(fā)生劇烈波動的根源,增大了風(fēng)險管理的復(fù)雜性。對金融風(fēng)險進(jìn)行有效的管理成為國內(nèi)外金融實務(wù)界、理論界和監(jiān)管機構(gòu)共同關(guān)注的焦點。風(fēng)險測量是風(fēng)險管理中首要而核心的部分,研究風(fēng)險測量對于風(fēng)險管理理論以及我國風(fēng)險管理的發(fā)展具有十分重要的理論意義和現(xiàn)實指導(dǎo)意義。 VaR和CVaR方法在風(fēng)險測量、監(jiān)管等領(lǐng)域獲得廣泛應(yīng)用,成為金融市場風(fēng)險測量的主流方法,基于GARCH類模型的參數(shù)估計方法是其中很重要的方法之一。股票價格的波動呈現(xiàn)出非對稱性、非均衡的關(guān)系,收益的均值和方差是自相關(guān)的、不穩(wěn)定的。其中非對稱性與投資者的心理因素密切相關(guān),然而,目前的這些非對稱GARCH模型很少考慮投資者的心理因素對股價運行規(guī)律的影響。 本論文分析已有的GARCH類模型,結(jié)合行為金融學(xué)中的前景理論,構(gòu)建基于價值函數(shù)的VF-GARCH模型,并給出參數(shù)估計的極大似然函數(shù)估計方法。結(jié)合風(fēng)險管理測量方法中的VAR和CVAR理論,運用VF-GARCH模型改進(jìn)VAR和CVAR測量方法。選擇滬深300指數(shù)的對數(shù)收益率作為樣本,分別采用VF-GARCH模型和GARCH模型對滬深300指數(shù)的對數(shù)收益率進(jìn)行建模,比較得出VF-GARCH模型具有優(yōu)越性。利用VF-GARCH模型改進(jìn)的VAR和CVAR參數(shù)方法測量滬深300指數(shù)對數(shù)收益率的VAR和CVAR值,采用Kupiec的失敗頻率檢驗法對測量結(jié)果進(jìn)行有效性檢驗,實證結(jié)果對于滬深300指數(shù)期貨的風(fēng)險管理具有指導(dǎo)意義。
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號】：F224;F831.5
【圖文】：

提出ARCH 模型的不足，，以及信息反映的程行為金融對于非對稱參數(shù)估計。型的 VAR 和 CVAR 測 VAR 和 CVAR 的理論出基于 VF-GARCH 型的滬深 300 指數(shù)風(fēng)收益率作為樣本，分率進(jìn)行建模，比較得AR 測量改進(jìn)方法測量進(jìn)行有效性檢驗。

圖 5.3 自相關(guān)函數(shù)和偏相關(guān)函數(shù)圖（2）序列的平穩(wěn)性分析一個時間序列ty 如果是平穩(wěn)的，那么它滿足下列條件：①對任意時間 t，其均值恒為常數(shù)；②對任意時間 t 和 s，其自相關(guān)系數(shù)只與時間間隔 t-s 有關(guān)，而與 t 和 s 的起始點無也就是說，平穩(wěn)時間序列的各觀測值圍繞其均值上下波動，且該均值與時間無關(guān)換不劇烈。如果一個時間序列的均值或自協(xié)方差函數(shù)隨時間改變，那么這個序列穩(wěn)時間序列。時間序列平穩(wěn)性檢驗方法常用的有兩類：圖形分析和單位根檢驗。為了檢測觀察值的平穩(wěn)性，本文采用單位根檢驗。采用 eviews5.0 軟件進(jìn)行 ADF 檢 t = 30.77，p 值為 0，因此觀察值不存在單位根，為平穩(wěn)序列。.3 VF-GARCH 模型和 GARCH 模型建模及實證比較（1）VF-GARCH模型建模采用價值函數(shù)修正后的GARCH(1,1)模型建模（其中 ρ =0.88， λ =2.25），參數(shù)結(jié)果如表5.2所示:

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本文編號：2757201