隨著金融市場產(chǎn)品和模式的不斷創(chuàng)新,以及當今世界的政治變化導(dǎo)致的經(jīng)濟不斷波動,我國面臨著嚴重經(jīng)濟金融風險。因此對于金融市場風險的良好度量不僅有利于防范金融市場的各種風險,而且有利于防范“黑天鵝”和“灰犀�！笔录约帮L險的發(fā)生,從而幫助政府工作者穩(wěn)定國民經(jīng)濟良好運行以及幫助投資者進行風險防范并良好投資,所以具有非常重要的理論實踐意義。隨著計算機技術(shù)的日益強大以及分析技術(shù)的不斷成熟,金融數(shù)據(jù)的高頻采樣變成了可能,基于已實現(xiàn)GARCH類模型的VaR研究成為金融市場投資者和學(xué)者的研究重心。本文選取上證綜合指數(shù)2013年1月4日到2018年12月28日內(nèi)5min交易價格作為研究樣本,研究在不同模型以及不同分布下的VaR度量結(jié)果。本文首先將經(jīng)典的計算VaR的三種方法進行實證分析,發(fā)現(xiàn)計算結(jié)果會嚴重的低估或高估金融風險;考慮到尖峰厚尾現(xiàn)象普遍存在于金融資產(chǎn)收益率序列之中,嘗試采用已實現(xiàn)GARCH模型,同時由于正態(tài)分布不具有厚尾性,也將殘差分布拓展到學(xué)生t分布和GED分布形式,從參數(shù)估計、模型驗證、VaR預(yù)測效果以及波動率預(yù)測效果等四個方面進行比較,研究發(fā)現(xiàn)已實現(xiàn)GARCH模型在GED分布下具有良好的估...

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    第一節(jié) 選題背景與研究意義
        一、選題背景
        二、研究目的與意義
    第二節(jié) 文獻綜述
        一、關(guān)于VaR的文獻綜述
        二、關(guān)于已實現(xiàn)波動率的文獻綜述
        三、關(guān)于已實現(xiàn)GARCH類模型的文獻綜述
    第三節(jié) 本文的內(nèi)容結(jié)構(gòu)和主要創(chuàng)新
        一、論文的研究內(nèi)容與方法
        二、創(chuàng)新點和不足之處
    第四節(jié) 本章小結(jié)
第二章 基礎(chǔ)理論與模型
    第一節(jié) VaR理論
        一、VaR的原理
        二、VaR的計算方法
        三、VaR的后驗分析
    第二節(jié) 已實現(xiàn)波動
        一、收益率的定義
        二、已實現(xiàn)波動率
        三、國外成熟市場已實現(xiàn)波動的特性
    第三節(jié) RGARCH類模型簇
        一、GARCH模型
        二、RGARCH模型
        三、REGARCH模型
    第四節(jié) 參數(shù)估計方法
        一、基于已實現(xiàn)GARCH模型對數(shù)似然函數(shù)
        二、基于已實現(xiàn)EGARCH模型對數(shù)似然函數(shù)
    第五節(jié) 評價和總結(jié)
第三章 基于已實現(xiàn)GRACH類模型的VaR研究
    第一節(jié) 最優(yōu)抽樣頻率的選擇
    第二節(jié) 已實現(xiàn)波動的統(tǒng)計特征
        一、數(shù)據(jù)來源和處理
        二、描述性特征
        三、平穩(wěn)性檢驗
        四、ARCH效應(yīng)檢驗
    第三節(jié) 基于傳統(tǒng)VaR計算方法
        一、游程檢驗?zāi)Ｐ秃喗?br>        二、數(shù)據(jù)概況與游程檢驗
        三、VaR模型估計
    第四節(jié) 基于已實現(xiàn)GARCH類模型的VaR方法
    第五節(jié) 基于已實現(xiàn)GARCH模型的股市VaR實證研究
        一、參數(shù)估計
        二、模型評價
        三、小結(jié)
    第六節(jié) 基于已實現(xiàn)EGARCH模型的股市VaR實證研究
        一、參數(shù)估計
        二、模型評價
        三、小結(jié)
    第七節(jié) 評價和總結(jié)
第四章 結(jié)論與展望
    第一節(jié) 研究結(jié)論
    第二節(jié) 展望
參考文獻
致謝



本文編號：3845289