風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量技術(shù)一直是金融領(lǐng)域關(guān)注的核心及熱點(diǎn)。本文主要針對(duì)金融數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)的特征,探討金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量的VaR模型的改進(jìn)與應(yīng)用。首先介紹文章的選題背景及意義,并進(jìn)行文獻(xiàn)綜述。接著闡述VaR方法的基本原理及一般計(jì)算方法,從而明確VaR計(jì)算的實(shí)質(zhì)要領(lǐng),并對(duì)傳統(tǒng)的VaR計(jì)算方法進(jìn)行評(píng)價(jià)；針對(duì)上述方法的不足,緊密結(jié)合金融數(shù)據(jù)的尖峰厚尾和波動(dòng)集聚性特征,提出VaR模型的改進(jìn)方向。緊接著,據(jù)此改進(jìn)方向探討基于GARCH模型的VaR計(jì)算方法,將GARCH模型與t分布或GED分布有機(jī)結(jié)合起來,建立GARCH-t模型與GARCH-GED模型,既能刻畫數(shù)據(jù)的波動(dòng)集聚性特征,又能刻畫其厚尾特征,針對(duì)上述模型,給出了相應(yīng)的VaR計(jì)算的具體步驟。然后利用上述分析思路與計(jì)算步驟分別對(duì)2006年到2008年15只基金的日收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行了VaR計(jì)算及返回檢驗(yàn),通過與基于GARCH-N模型的VaR計(jì)算結(jié)果比較,發(fā)現(xiàn)基于GARCH-GED模型計(jì)算出的VaR結(jié)果更能反應(yīng)此樣本基金的真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)。最后,為消除金融資產(chǎn)收益率之間的相關(guān)性,引入主成分分析方法探討了基于正交GARCH模型的投資組合的VaR計(jì)算,并進(jìn)行了實(shí)證分析,得出了合理... 

【文章來源】：南京財(cái)經(jīng)大學(xué)江蘇省

【文章頁(yè)數(shù)】：41 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 選題背景及意義
    1.2 文獻(xiàn)綜述
    1.3 本文的研究框架與創(chuàng)新之處
第2章 VaR方法的基本原理及計(jì)算方法
    2.1 VaR的數(shù)學(xué)表述及參數(shù)選擇
    2.2 VaR的一般計(jì)算方法
        2.2.1 一般分布下的VaR計(jì)算
        2.2.2 正態(tài)分布中的VaR計(jì)算
    2.3 VaR的計(jì)算原理
    2.4 對(duì)傳統(tǒng)VaR計(jì)算方法的評(píng)價(jià)
第3章 基于GARCH模型的VAR計(jì)算方法及應(yīng)用
    3.1 基于GARCH模型的VaR計(jì)算方法
        3.1.1 描述波動(dòng)集聚性的GARCH模型
        3.1.2 描述厚尾特征的GED分布與t分布密度函數(shù)
        3.1.3 基于GARCH模型的VaR計(jì)算
    3.2 VaR模型的返回檢驗(yàn)
    3.3 實(shí)證研究
        3.3.1 樣本數(shù)據(jù)的選取
        3.3.2 樣本數(shù)據(jù)基本統(tǒng)計(jì)特征分析
        3.3.3 模型設(shè)定及VaR計(jì)算結(jié)果
    3.4 VaR模型的返回檢驗(yàn)結(jié)果及分析
第4章 基于GARCH模型的VaR方法在投資組合中的應(yīng)用
    4.1 組合VaR及計(jì)算方法
    4.2 成分VaR
    4.3 實(shí)證研究
第5章 全文總結(jié)與展望
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文
后記



本文編號(hào)：3322785