本文關(guān)鍵詞：基于GARCH模型和VaR方法的我國(guó)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)實(shí)證研究

  更多相關(guān)文章： 創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng) 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn) GARCH模型 Va R方法 風(fēng)險(xiǎn)防范

【摘要】：全球的創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)從20世紀(jì)60年代開(kāi)始萌芽起步,20世紀(jì)70年代到90年代中期是創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)萌芽發(fā)展的第一個(gè)階段,從90年代中期開(kāi)始至今都屬于全球創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)發(fā)展的第二個(gè)階段,扣除一些已經(jīng)關(guān)閉的市場(chǎng)到現(xiàn)在為止全球的創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)已發(fā)展40多家。相對(duì)來(lái)言,我國(guó)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)起步比較晚,直到2009年10月23日,籌備多年的創(chuàng)業(yè)板才在深圳正式舉行開(kāi)板儀式,在10月30日首批28家公司掛牌上市,標(biāo)志著我國(guó)內(nèi)地創(chuàng)業(yè)板正式開(kāi)啟。隨后其不斷發(fā)展,規(guī)模不斷擴(kuò)大,到2013年10月30日,創(chuàng)業(yè)板開(kāi)啟四周年當(dāng)天,在創(chuàng)業(yè)板正式掛牌上市的公司數(shù)量已經(jīng)迅速擴(kuò)展到355家,數(shù)量和總市值不斷暴增,但隨之而來(lái)是創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)比較突出的“三高”現(xiàn)象。此外,相較于主板市場(chǎng)嚴(yán)格的上市門(mén)檻,創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)主要為一些不滿(mǎn)足主板上市的新興企業(yè)提供了籌資和資本運(yùn)作的場(chǎng)所,這些企業(yè)成立時(shí)間短、規(guī)模較小、有強(qiáng)烈的融資需求,但也伴隨著較高的不確定性和高風(fēng)險(xiǎn)。所有這些都意味著創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)可能相對(duì)于主板市場(chǎng)來(lái)說(shuō)隱藏著更大的風(fēng)險(xiǎn),為了能夠規(guī)范創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)的發(fā)展,構(gòu)建有序的交易環(huán)境,使得創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)可以更加健康、高效、平穩(wěn)運(yùn)作,促進(jìn)我國(guó)金融業(yè)的繁榮與發(fā)展,就要對(duì)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)中的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效的管理和控制。既然做好創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)運(yùn)作過(guò)程中的風(fēng)險(xiǎn)管理有著非常重要的實(shí)踐意義,首先要進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別,創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)有很多種,按照不同的分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)和方法有不同的分類(lèi),第一種分類(lèi)可以依據(jù)發(fā)生的范圍,將金融市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)分為系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)和非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),第二種分類(lèi)方法為根據(jù)誘發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的原因進(jìn)行劃分,可將其分為市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)和操作風(fēng)險(xiǎn)等。其中,隨著對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的進(jìn)一步研究,從中衍生出了波動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、相關(guān)性風(fēng)險(xiǎn)等方面的研究。由于證券價(jià)格數(shù)據(jù)容易取得并且有較大的數(shù)據(jù)量,對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)測(cè)往往可以進(jìn)行精確的量化和分析,市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)主要是來(lái)源于價(jià)格的波動(dòng),因此,對(duì)其進(jìn)行測(cè)算主要是對(duì)證券價(jià)格波動(dòng)性進(jìn)行度量分析,也就是研究和分析創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)的波動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。本文就是在此背景下對(duì)我國(guó)創(chuàng)業(yè)板的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究和分析,以期能夠?yàn)閯?chuàng)業(yè)板市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理工作提供一些數(shù)據(jù)上的參考依據(jù),協(xié)助制定出更好的風(fēng)險(xiǎn)管理方案。GARCH模型即波動(dòng)率模型可以對(duì)金融市場(chǎng)的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行測(cè)度和估算,本文選取我國(guó)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)綜指的日收盤(pán)價(jià)作為研究對(duì)象,用創(chuàng)業(yè)板綜指日對(duì)數(shù)收益率建立GARCH模型,根據(jù)此模型可以估算出創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)的波動(dòng)率,從而計(jì)算出在險(xiǎn)價(jià)值即Va R值,據(jù)此對(duì)我國(guó)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定性和定量分析,文章主要運(yùn)用Eviews和Excel進(jìn)行建模與分析,并運(yùn)用滬深300指數(shù)作為主板市場(chǎng)的測(cè)度指標(biāo),將創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)和主板市場(chǎng)波動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行比較,來(lái)考證創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)有無(wú)放大,最后給出創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)防范的相關(guān)對(duì)策,促進(jìn)我國(guó)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)的有序發(fā)展。
【關(guān)鍵詞】：創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng) 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn) GARCH模型 Va R方法 風(fēng)險(xiǎn)防范
【學(xué)位授予單位】：河南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：F832.51;F224
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-22
• 1.1 研究背景和研究意義10-12
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 研究意義11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)綜述12-18
• 1.2.1 國(guó)外相關(guān)文獻(xiàn)12-15
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)相關(guān)文獻(xiàn)15-17
• 1.2.3 文獻(xiàn)研究述評(píng)17-18
• 1.3 研究?jī)?nèi)容18-20
• 1.4 研究方法20
• 1.5 創(chuàng)新點(diǎn)20-22
• 第2章 創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)及其風(fēng)險(xiǎn)度量理論概述22-38
• 2.1 創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)相關(guān)理論22-28
• 2.1.1 概念、作用22-23
• 2.1.2 風(fēng)險(xiǎn)的來(lái)源23-24
• 2.1.3 創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)與主板市場(chǎng)比較研究24-26
• 2.1.4 國(guó)際著名創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)的經(jīng)驗(yàn)分析26-28
• 2.2 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)理論28-29
• 2.3 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量方法簡(jiǎn)介29-38
• 2.3.1 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量方法29-30
• 2.3.2 VaR方法簡(jiǎn)介30-34
• 2.3.3 波動(dòng)率模型介紹34-38
• 第3章 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)實(shí)證分析38-54
• 3.1 數(shù)據(jù)選取與處理38-44
• 3.1.1 數(shù)據(jù)的選取38-39
• 3.1.2 對(duì)數(shù)收益率序列的基本統(tǒng)計(jì)特征39-40
• 3.1.3 對(duì)數(shù)收益率序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)40
• 3.1.4 自相關(guān)檢驗(yàn)40-41
• 3.1.5 對(duì)數(shù)收益率序列異方差性檢驗(yàn)41-44
• 3.2 模型的建立44-47
• 3.3 VaR值的計(jì)算47-49
• 3.4 模型檢驗(yàn)49-52
• 3.4.1 模型準(zhǔn)確性檢驗(yàn)49-51
• 3.4.2 失敗頻率檢驗(yàn)51-52
• 3.5 實(shí)證結(jié)論52-54
• 第4章 創(chuàng)業(yè)板和主板收益率波動(dòng)的比較54-58
• 4.1 數(shù)據(jù)基本特征54-55
• 4.2 ARCH效應(yīng)和異方差檢驗(yàn)55-57
• 4.3 波動(dòng)性比較57-58
• 第5章 研究結(jié)論、建議和展望58-64
• 5.1 研究結(jié)論58-59
• 5.2 建議59-63
• 5.3 研究局限和展望63-64
• 5.3.1 研究局限63
• 5.3.2 研究展望63-64
• 參考文獻(xiàn)64-67
• 致謝67-68

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 于玲玲;倪秀君;;GARCH模型在我國(guó)外匯風(fēng)險(xiǎn)度量中的應(yīng)用[J];現(xiàn)代商業(yè);2009年26期

2 郭雪芬;;VaR:非對(duì)稱(chēng)成分GARCH模型的應(yīng)用[J];哈爾濱金融高等專(zhuān)科學(xué)校學(xué)報(bào);2008年04期

3 孟衛(wèi)東;宋麗偉;陽(yáng)軍;;基于GARCH模型的滬深地產(chǎn)股波動(dòng)性分析及預(yù)測(cè)[J];統(tǒng)計(jì)與決策;2010年12期

4 羅艷;;用GARCH模型預(yù)測(cè)滬深300消費(fèi)指數(shù)的變化趨勢(shì)[J];科技致富向?qū)?2011年15期

5 劉慧媛;鄒捷中;;GARCH模型在股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量中的應(yīng)用[J];數(shù)學(xué)理論與應(yīng)用;2006年02期

6 魯萬(wàn)波;;參數(shù)與非參數(shù)GARCH模型的預(yù)測(cè)能力比較[J];統(tǒng)計(jì)與決策;2006年23期

7 李松臣;張世英;;多元變結(jié)構(gòu)門(mén)限GARCH模型的偽協(xié)同持續(xù)性研究[J];系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐;2007年10期

8 趙國(guó)慶;尹慧;;一個(gè)包含異質(zhì)信念的GARCH模型[J];商業(yè)經(jīng)濟(jì)與管理;2011年06期

9 唐俊波;楊四香;何樹(shù)紅;;基于GARCH模型的上證指數(shù)實(shí)證分析[J];重慶工商大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年10期

10 熊家財(cái);楊丹;;我國(guó)股市的波動(dòng)性特征分析——基于GARCH模型[J];商場(chǎng)現(xiàn)代化;2009年14期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

1 田玲;張?jiān)?;基于GARCH模型的我國(guó)保險(xiǎn)公司經(jīng)濟(jì)資本度量[A];中國(guó)保險(xiǎn)學(xué)會(huì)第二屆學(xué)術(shù)年會(huì)入選論文集(理論卷2)[C];2010年

2 趙國(guó)慶;魏軍;;基于混合GARCH模型的中美證券市場(chǎng)有效性研究[A];21世紀(jì)數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（第8卷）[C];2007年

3 李偉;勞川奇;;基于馬爾可夫轉(zhuǎn)換GARCH模型的上海股市風(fēng)險(xiǎn)研究[A];第九屆中國(guó)管理科學(xué)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2007年

中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 李宙雷;基于GARCH模型的國(guó)內(nèi)燃油期貨風(fēng)險(xiǎn)度量研究[N];期貨日?qǐng)?bào);2009年

2 楊艷軍 王永鋒;基于GARCH模型的VaR方法在保證金設(shè)計(jì)中的應(yīng)用[N];期貨日?qǐng)?bào);2004年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 黃金山;基于高頻數(shù)據(jù)的GARCH模型的參數(shù)估計(jì)[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2013年

，

本文編號(hào)：935526