互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)全面、深入地滲透并深刻影響和改變著經(jīng)濟社會發(fā)展各領(lǐng)域,互聯(lián)網(wǎng)與金融的有機結(jié)合催生了滿足群眾財富保值增值需求和弱勢群體融資需求的互聯(lián)網(wǎng)金融。由于互聯(lián)網(wǎng)金融法律法規(guī)不夠健全,也沒有建立適應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)金融特點的風險防范和監(jiān)管體系,互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)各種風險問題日益凸顯出來。加強風險防范和監(jiān)管成為了促進互聯(lián)網(wǎng)金融持續(xù)健康發(fā)展和保持金融體系安全穩(wěn)定的現(xiàn)實需要。本文通過對互聯(lián)網(wǎng)金融市場風險的各種測量方法進行系統(tǒng)的分析和研究,最終選定了VaR(Value at Risk)和CVaR方法作為本文的研究方法。該文著重介紹了VaR和CVaR模型的基本原理以及VaR和CVaR的計算方法,并以2014年至2016年上證綜合指數(shù)和深圳成份指數(shù)為研究對象,利用VaR和CVaR方法對我國互聯(lián)網(wǎng)金融市場風險進行了實證分析。實證檢驗取得了較好的效果。本文在互聯(lián)網(wǎng)金融市場較充分的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,通過Eviews統(tǒng)計分析軟件和計量經(jīng)濟學方法進行處理,實證分析結(jié)果得出:互聯(lián)網(wǎng)金融市場指數(shù)收益率序列分布具有尖峰厚尾的特點,并且具有明顯的GARCH效應(yīng)和杠桿效應(yīng),其波動具有聚集性和時變性(條件異方差性);基于正態(tài)分布的VaR估計可能會低估風險,基于GARCH-M模型t分布的CVaR估計可能會高估風險,基于GARCH模型t分布的CVaR估計的結(jié)果較準確。實證研究表明,GARCH族模型能夠很好地刻畫收益率序列殘差項的異方差性,選用GARCH族模型能夠比較有效的進行VaR和CVaR的估計,從而進行證券市場的風險測量。文章最后針對各市場參與方提出了相關(guān)的風險管理建議。
【學位單位】：青島大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2017
【中圖分類】：F724.6;F832.1
【部分圖文】：

章 基于 CARCH 族模型的 VaR 與 CVaR 方法的實證分析27圖3-1 隨機游走模型（3-2）的估計結(jié)果圖中的方程測算數(shù)據(jù)表明：F統(tǒng)計量數(shù)字足夠大，可以說明測算結(jié)果的總體而言具有顯著性特征；其中2=0.9943，接近1，顯示模型的擬合效果較優(yōu)。但常數(shù)項C的值近乎于0并且不夠顯著，解釋變量LNCHUQUAN(-1)的系數(shù)估測數(shù)據(jù)為0.9947近似于1，足夠顯著。由此可見， lnchuquan 序列是不含常數(shù)項的隨機漫步序列，或者說互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)的對數(shù)數(shù)據(jù)Rt= lnPt-lnPt-1是均值為零的隨機變量。根據(jù)圖3-1的輸出結(jié)果，可以得出方程（3-2）的估計結(jié)果：Ln (chuquant) =0.002127 + 0.994732 ln(chuquant-1)+ (3-3)接下來

青島大學碩士學位論文28圖3-2 殘差序列的折線圖從圖3-2的形態(tài)不難發(fā)現(xiàn)該回歸方程的殘差呈現(xiàn)出明顯的波動“聚集性”，說明其在很大程度上有著條件異方差的特性，也就是符合ARCH規(guī)律。下一步，通過繪制殘差平方的自相關(guān)情況圖來幫助分析該回歸方程殘差的ARCH效應(yīng)顯著與否，獲得如圖3-3所示的圖表。圖3-3 殘差平方的相關(guān)圖

其在很大程度上有著條件異方差的特性，也就是符合ARCH規(guī)律。下一步，通過繪制殘差平方的自相關(guān)情況圖來幫助分析該回歸方程殘差的ARCH效應(yīng)顯著與否，獲得如圖3-3所示的圖表。圖3-3 殘差平方的相關(guān)圖
【參考文獻】

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本文編號：2882208