【摘要】：VaR作為金融機構度量風險的工具,它是研究有多大把握將發(fā)生最大損失的幅度控制在某范圍內,目前VaR已成為市場風險度量的主流方法。VaR的計算實際上是對波動率的探索研究,本文以上證綜指和深圳成指日對數(shù)收益率為研究對象,根據(jù)兩指數(shù)序列的波動特征,在基于正態(tài)分布、偏正態(tài)分布、t分布、偏t分布、GED分布和SGED分布六種不同分布假設下,將APARCH模型來與傳統(tǒng)的GARCH模型和EGARCH模型進行對比分析。在此基礎上,進一步引入分位數(shù)回歸VaR模型,將其與擬合效果較好的APARCH模型結合,構造出QR-APARCH模型。最后構造基于偏t分布、GED分布和SGED分布的殘差分布假設下的QR-APARCH模型,與APARCH模型相比較,利用Kupiec失敗率檢驗來比較模型的VaR測算精確度。實證研究結果表明,上證綜指和深圳成指指數(shù)序列均具有尖峰厚尾、偏態(tài)性和波動集聚性等特征,此外深圳成指收益率序列的杠桿效應比上證綜指更為明顯。從模型應用來看,能刻畫杠桿效應且靈活性較強的APARCH模型預測VaR的精確度高于EGARCH模型和傳統(tǒng)的GARCH模型;基于SGED分布的APARCH模型優(yōu)于基于偏t分布和GED分布的GARCH模型的EGARCH模型;將分位數(shù)回歸模型與APARCH-SGED模型有機結合的QR-APARCH-SGED模型度量效果優(yōu)于APARCH-SGED模型。從模型的優(yōu)化來看,分位數(shù)回歸對于度量風險價值VaR具有天然的優(yōu)勢,它無須假定殘差的分布,采用最優(yōu)化途徑估計參數(shù),適合刻畫金融時間序列的尖峰厚尾特征。相應地,分位數(shù)回歸的VaR估計是利用APARCH-SGED模型后得出的波動率標準差來做出估算,它結合了兩類模型的優(yōu)點,能更好地預測上證綜指和深圳成指的風險值。
【圖文】：

其尖峰的特征比深圳成指更為顯著；且ＪＢ統(tǒng)計量的值均很大，ｐ值逡逑近似為零，說明樣本并不服從正態(tài)分布，拒絕原假設。逡逑由圖１和圖２上證綜指和深圳成指ＱＱ圖可以看出，圖中兩端的點明顯呈曲逡逑線，均偏離了直線水平，愈往上（或下），偏離愈明顯，表明序列的尾部較厚，，逡逑峰度更高，進一步驗證了這兩只股票指數(shù)序列不服從正態(tài)分布，具有尖峰厚尾和逡逑偏態(tài)分布特征。故我們需要利用厚尾分布來擬合殘差的分布。逡逑Ｎｏｒｍａｌ邋Ｑ－Ｑ邋Ｐｌｏｔ逡逑－邐７逡逑＿逡逑／逡逑00°逡逑0邋0逡逑邐１邐１邐１邐１邐１邐１邐１邐逡逑？３邐－５邐－１邐０邐１邐２邐３逡逑Ｔｈｅｏｒｅｌ＇Ｃａ１邋Ｏｕａｒｔｉｌｅｓ逡逑圖丨上證綜指日對數(shù)收益率ＱＱ圖逡逑２５逡逑

Ｏ逡逑ｏ逡逑／逡逑0邋Ｏ邋Ｏ逡逑Ｉ邐Ｉ邐Ｉ邐Ｉ邐Ｉ邐Ｉ邐Ｉ逡逑－３－２－１０１２３逡逑Ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ邋Ｑｕａｎｔｉｌｅｓ逡逑圖２深圳成指日對數(shù)收益率ＱＱ圖逡逑４．２．２自相關性檢驗逡逑要擬合股票指數(shù)收益率的分布，需要保證收益率序列服從隨機游走的假設。逡逑下面對上證綜指、深圳成指進行相關性檢驗，檢驗結果如圖３、圖４所示：逡逑（■）邋Ｍｗ邋ＡＣＦ邋ｏｆ邋ＲＭｕｍ邐（ｂ）邋？＞？邋ＰＡＣＦ邋ｏｆ邋Ｒｖｔｕｍ逡逑
【學位授予單位】：安徽大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：F224;F832.51

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本文編號：2595694