VaR（Value–at-Risk）是度量、識別和管理金融市場風(fēng)險的先進(jìn)工具,也是Basel推薦的市場風(fēng)險管理內(nèi)部模型,為提高VaR度量精度,研究者們圍繞市場未來收益率的分布、波動性估計和資產(chǎn)組合定價三個因素進(jìn)行了眾多研究。金融時間序列分布不是正態(tài)的,而是有偏的、厚尾的,現(xiàn)有的研究采用t分布、廣義誤差分布（GED）等分布較好地解決了厚尾問題,而對于偏度考慮得較少。為解決偏度問題,在用ARCH模型族度量VaR時,引入了不對稱沖擊系數(shù)。由于偏度和峰度并非獨(dú)立,這不能從根本上解決偏度特性。本文引入了能夠同時反映峰度和偏度的偏t分布（SKST）,實(shí)證顯示SKST分布較傳統(tǒng)的t分布、GED分布不僅能夠更好地擬合波動,而且在估計VaR時也較傳統(tǒng)對稱厚尾分布更加精確。 Engle提出的ARCH模型及其后來計量經(jīng)濟(jì)學(xué)家們所發(fā)展的ARCH模型族在波動性估計方面取得了巨大成功,但是傳統(tǒng)ARCH模型族波動模型的系數(shù)為常數(shù),它忽視了金融市場存在的一些外界不可見因素,這些因素會導(dǎo)致金融時間隨機(jī)變量發(fā)生偶爾和突然跳躍,使波動狀態(tài)在高低之間不斷轉(zhuǎn)換。當(dāng)這些不連續(xù)的跳躍發(fā)生時,收益率結(jié)構(gòu)也發(fā)生動態(tài)變化,傳統(tǒng)A... 

【文章頁數(shù)】：133 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 VaR 的定義
    1.3 VaR 的作用
    1.4 VaR 研究方法現(xiàn)狀
        1.4.1 參數(shù)模型
        1.4.2 非參數(shù)方法
        1.4.3 半?yún)?shù)模型
    1.5 問題的提出
    1.6 本文的結(jié)構(gòu)和主要創(chuàng)新點(diǎn)
        1.6.1 本文結(jié)構(gòu)
        1.6.2 本文的主要創(chuàng)新點(diǎn)
第二章 VaR 的基本原理和計算
    2.1 VaR 的計算流程
        2.1.1 一般分布下的VaR 計算
        2.1.2 正態(tài)分布下的VaR 計算
        2.1.3 幾種常用厚尾分布
    2.2 波動性及相關(guān)性估計
        2.2.1 RiskMetrics(RM)模型
        2.2.2 指數(shù)移動平均(EWMA)模型
        2.2.3 GARCH 模型
    2.3 資產(chǎn)組合的定價
    2.4 VaR 模型的準(zhǔn)確性檢驗(yàn)
        2.4.1 失敗檢驗(yàn)法
        2.4.2 分布預(yù)測法
        2.4.3 超額損失大小檢驗(yàn)法
        2.4.4 方差檢驗(yàn)法
        2.4.5 概率預(yù)測法
        2.4.6 風(fēng)險軌跡檢驗(yàn)法
    2.5 本章小結(jié)
第三章 證券組合SKST-APARCH 模型VaR 估計
    3.1 ARCH 模型族
    3.2 ARCH 模型的參數(shù)估計
    3.3 SKST-APARCH 模型
        3.3.1 Hansen 的偏t 分布
        3.3.2 Lambert 和Laurent 的SKST
        3.3.3 SKST-APARCH 模型下的VaR
    3.4 實(shí)證分析
        3.4.1 樣本的基本統(tǒng)計特性和模型參數(shù)估計
        3.4.2 VaR 估計及比較
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于SWARCH 模型下的VaR 估計
    4.1 SWARCH 模型
    4.2 SWARCH 模型與傳統(tǒng)ARCH 模型的比較
        4.2.1 模型估計準(zhǔn)則比較及參數(shù)估計
        4.2.2 波動預(yù)測比較
        4.2.3 波動狀態(tài)平滑概率分析
    4.3 SWARCH 模型下的VaR 估計
    4.4 本章小結(jié)
第五章 基于馬爾科夫轉(zhuǎn)換下資本資產(chǎn)定價模型
    5.1 資本資產(chǎn)定價模型
    5.2 股票市場風(fēng)險分類
    5.3 資本資產(chǎn)定價模型中β系數(shù)的討論
    5.4 馬爾科夫鏈及其向量表示
    5.5 基于馬爾科夫轉(zhuǎn)換下的混合分布
    5.6 EM 算法簡介
    5.7 基于馬爾科夫轉(zhuǎn)換下的資本資產(chǎn)定價模型
    5.8 實(shí)證分析
        5.8.1 收益率統(tǒng)計特性
        5.8.2 模型參數(shù)估計及變結(jié)構(gòu)檢驗(yàn)
        5.8.3 基于馬爾科夫轉(zhuǎn)換下的CAPM 與CAPM 的比較
    5.9 本章小結(jié)
第六章 基于馬爾科夫轉(zhuǎn)換下 CAPM 資產(chǎn)組合 VaR
    6.1 傳統(tǒng) CAPM 模型在 VaR 中的應(yīng)用
    6.2 基于馬爾科夫轉(zhuǎn)換下 CAPM 資產(chǎn)組合 VaR—SSRM 模型研究
        6.2.1 GARCH- β 模型
        6.2.2 SSRM 模型
        6.2.3 實(shí)證分析
    6.3 本章小結(jié)
第七章 總結(jié)和展望
    7.1 論文工作總結(jié)
    7.2 今后進(jìn)一步研究的方向和展望
參考文獻(xiàn)
發(fā)表論文和參加科研情況說明
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于馬爾科夫轉(zhuǎn)換下的資本資產(chǎn)定價模型[J]. 蘇濤,詹原瑞,劉家鵬,李杰.  系統(tǒng)管理學(xué)報. 2007(03)
[2]基于馬爾科夫狀態(tài)轉(zhuǎn)換下的CAPM實(shí)證研究[J]. 蘇濤,詹原瑞,劉家鵬.  系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2007(06)
[3]VaR方法對我國保險投資風(fēng)險管理的借鑒及應(yīng)用[J]. 張海紅,張淑英.  價值工程. 2006(10)
[4]引入無風(fēng)險證券的均值——VaR投資組合模型研究[J]. 安起光,王厚杰.  中國管理科學(xué). 2006(02)
[5]金融風(fēng)險管理研究進(jìn)展:國際文獻(xiàn)綜述[J]. 王志誠,周春生.  管理世界. 2006(04)
[6]證券組合SKST-APARCH模型和VaR估計分析[J]. 蘇濤,詹原瑞.  系統(tǒng)工程學(xué)報. 2005(06)
[7]SWARCH模型下的VaR估計[J]. 蘇濤,詹原瑞.  數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究. 2005(12)
[8]基于極端損失的投資組合VaR方法[J]. 潘志斌,田澎,朱海霞.  上海交通大學(xué)學(xué)報. 2005(10)
[9]中國通脹水平與通脹不確定性:馬爾柯夫域變分析[J]. 趙留彥,王一鳴,蔡婧.  經(jīng)濟(jì)研究. 2005(08)
[10]基于狀態(tài)轉(zhuǎn)移ARCH模型的中國股市波動性研究[J]. 蔣祥林,王春峰,吳曉霖.  系統(tǒng)工程學(xué)報. 2004(03)

博士論文
[1]基于VaR的金融風(fēng)險度量與管理[D]. 邵欣煒.吉林大學(xué) 2004



本文編號：3698626