股票市場系統(tǒng)性風(fēng)險的實證研究 ——下行β系數(shù)估計
發(fā)布時間:2021-07-19 20:03
β系數(shù)作為衡量系統(tǒng)性風(fēng)險的重要指標(biāo),在風(fēng)險管理和投資分析中發(fā)揮了重要作用。傳統(tǒng)CAPM資本資產(chǎn)定價模型在研究β系數(shù)時采用收益率的方差度量風(fēng)險,將其定義為未來的不確定性,即可能存在正收益,也可能出現(xiàn)負(fù)收益,理性投資者對兩種結(jié)果持相同態(tài)度。在實際投資過程中,投資者往往更厭惡下行風(fēng)險,同時我國股市近來也一直處于低迷狀態(tài),因而本文重點討論股票市場下行風(fēng)險中的系統(tǒng)性風(fēng)險,即下行β系數(shù)的估計。下行風(fēng)險的度量方式有多種,半方差可以滿足投資者關(guān)于風(fēng)險的真實想法,在險價值(VaR,CVaR)等可直觀地得到不同概率下對應(yīng)的最大損失,極值理論(EVT)可通過描述尾部的分布去估計極端尾部風(fēng)險。以上方法重點針對下行風(fēng)險整體分布,而忽略了具體的系統(tǒng)性風(fēng)險影響因素。本文將傳統(tǒng)β系數(shù)與半方差理論、VaR等理論相結(jié)合,從滬深300指數(shù)隨機(jī)選取60支股票作為樣本,計算不同方法對應(yīng)的下行β系數(shù)。其中,在利用VaR估計下行β系數(shù)時,采用閾值模型(POT)中重要的Hill估計量描述尾部指數(shù),并通過放寬參數(shù)k的選擇范圍計算不同下行風(fēng)險水平對應(yīng)的系統(tǒng)性風(fēng)險。實證研究結(jié)果顯示大部分股票的下行β系數(shù)高于傳統(tǒng)β系數(shù),利用半方差模型得到的...
【文章來源】:吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:70 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
滬深300指數(shù)、航發(fā)動力(600893)QQ圖
圖 4.3 滬深 300 指數(shù)、航發(fā)動力(600893)QQ 圖平穩(wěn)性檢驗主要采用 ADF 檢驗,原假設(shè)存在單位根。如表 4.2 所示,ADF值遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于臨界值(-3.25)的絕對值,概率 P 無限接近 0.000,因此拒絕原假設(shè),即不存在單位根,序列已經(jīng)平穩(wěn)。具體檢驗過程如下:
圖 4.5 航發(fā)動力(600893)ADF 檢驗結(jié)果4.3 下行風(fēng)險β系數(shù)的估計結(jié)果4.3.1 基于 CAPM 理論的β系數(shù)估計結(jié)果基于傳統(tǒng) CAPM 理論β系數(shù)度量方法包括定義法,模型法和單一指數(shù)法。在實證分析中,以 , 表示單一指數(shù)法,定義法對應(yīng)的β系數(shù)估計結(jié)果。以航發(fā)動力(600893)為例, 回歸結(jié)果如圖 4.6 所示:
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]多重時間標(biāo)度鞅半方差與加權(quán)鞅半方差β系數(shù)研究[J]. 周佰成,侯丹,孫小婉. 數(shù)理統(tǒng)計與管理. 2017(03)
[2]基于GARCH-VaR模型的開放式基金風(fēng)險度量[J]. 黃崇珍,曹奇. 統(tǒng)計與決策. 2017(01)
[3]均值—方差模型與均值—半方差模型的實證分析[J]. 李曉,李紅麗. 鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院學(xué)報. 2011(06)
[4]VaR風(fēng)險度量下的β系數(shù):估計方法和實證研究[J]. 姚京,袁子甲,李仲飛,李端. 系統(tǒng)工程理論與實踐. 2009(07)
[5]金融市場風(fēng)險計量與優(yōu)化[J]. 高全勝. 武漢工業(yè)學(xué)院學(xué)報. 2004(03)
[6]基于GARCH模型的VaR方法對中國股市的分析[J]. 陳守東,俞世典. 吉林大學(xué)社會科學(xué)學(xué)報. 2002(04)
[7]應(yīng)用極值理論計算在險價值(VaR)——對恒生指數(shù)的實證分析[J]. 周開國,繆柏其. 預(yù)測. 2002(03)
[8]有關(guān)風(fēng)險測度及組合證券投資模型研究[J]. 張喜彬,榮喜民,張世英. 系統(tǒng)工程理論與實踐. 2000(09)
[9]股票市場風(fēng)險指標(biāo)計量研究[J]. 吳明禮. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究. 1998(09)
博士論文
[1]基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的安全第一投資組合選擇[D]. 楊揚.河北大學(xué) 2015
碩士論文
[1]基于VaR對商業(yè)銀行β系數(shù)的測算研究[D]. 晁昊.首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 2017
[2]基于CVaR和安全第一思想的投資組合模型[D]. 余楠.江西財經(jīng)大學(xué) 2016
[3]上市公司基本特征對股票Beta系數(shù)影響程度的量化研究[D]. 韓行行.北京交通大學(xué) 2016
[4]均值方差投資組合模型與隨機(jī)矩陣相關(guān)應(yīng)用[D]. 丁曉峰.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2015
[5]基于CAPM-GARCH-M模型對β系數(shù)的估計研究[D]. 任曉萍.南京大學(xué) 2014
[6]基于CVaR風(fēng)險度量角度的投資組合優(yōu)化模型的理論與實證研究[D]. 黃秀路.西南財經(jīng)大學(xué) 2013
[7]Telser的安全第一準(zhǔn)則下的最優(yōu)CRP組合投資策略[D]. 鄭珍.蘭州大學(xué) 2012
[8]下方差風(fēng)險計量模型及其改進(jìn)[D]. 靳靈莉.西南財經(jīng)大學(xué) 2011
本文編號:3291337
【文章來源】:吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:70 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
滬深300指數(shù)、航發(fā)動力(600893)QQ圖
圖 4.3 滬深 300 指數(shù)、航發(fā)動力(600893)QQ 圖平穩(wěn)性檢驗主要采用 ADF 檢驗,原假設(shè)存在單位根。如表 4.2 所示,ADF值遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于臨界值(-3.25)的絕對值,概率 P 無限接近 0.000,因此拒絕原假設(shè),即不存在單位根,序列已經(jīng)平穩(wěn)。具體檢驗過程如下:
圖 4.5 航發(fā)動力(600893)ADF 檢驗結(jié)果4.3 下行風(fēng)險β系數(shù)的估計結(jié)果4.3.1 基于 CAPM 理論的β系數(shù)估計結(jié)果基于傳統(tǒng) CAPM 理論β系數(shù)度量方法包括定義法,模型法和單一指數(shù)法。在實證分析中,以 , 表示單一指數(shù)法,定義法對應(yīng)的β系數(shù)估計結(jié)果。以航發(fā)動力(600893)為例, 回歸結(jié)果如圖 4.6 所示:
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]多重時間標(biāo)度鞅半方差與加權(quán)鞅半方差β系數(shù)研究[J]. 周佰成,侯丹,孫小婉. 數(shù)理統(tǒng)計與管理. 2017(03)
[2]基于GARCH-VaR模型的開放式基金風(fēng)險度量[J]. 黃崇珍,曹奇. 統(tǒng)計與決策. 2017(01)
[3]均值—方差模型與均值—半方差模型的實證分析[J]. 李曉,李紅麗. 鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院學(xué)報. 2011(06)
[4]VaR風(fēng)險度量下的β系數(shù):估計方法和實證研究[J]. 姚京,袁子甲,李仲飛,李端. 系統(tǒng)工程理論與實踐. 2009(07)
[5]金融市場風(fēng)險計量與優(yōu)化[J]. 高全勝. 武漢工業(yè)學(xué)院學(xué)報. 2004(03)
[6]基于GARCH模型的VaR方法對中國股市的分析[J]. 陳守東,俞世典. 吉林大學(xué)社會科學(xué)學(xué)報. 2002(04)
[7]應(yīng)用極值理論計算在險價值(VaR)——對恒生指數(shù)的實證分析[J]. 周開國,繆柏其. 預(yù)測. 2002(03)
[8]有關(guān)風(fēng)險測度及組合證券投資模型研究[J]. 張喜彬,榮喜民,張世英. 系統(tǒng)工程理論與實踐. 2000(09)
[9]股票市場風(fēng)險指標(biāo)計量研究[J]. 吳明禮. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究. 1998(09)
博士論文
[1]基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的安全第一投資組合選擇[D]. 楊揚.河北大學(xué) 2015
碩士論文
[1]基于VaR對商業(yè)銀行β系數(shù)的測算研究[D]. 晁昊.首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 2017
[2]基于CVaR和安全第一思想的投資組合模型[D]. 余楠.江西財經(jīng)大學(xué) 2016
[3]上市公司基本特征對股票Beta系數(shù)影響程度的量化研究[D]. 韓行行.北京交通大學(xué) 2016
[4]均值方差投資組合模型與隨機(jī)矩陣相關(guān)應(yīng)用[D]. 丁曉峰.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2015
[5]基于CAPM-GARCH-M模型對β系數(shù)的估計研究[D]. 任曉萍.南京大學(xué) 2014
[6]基于CVaR風(fēng)險度量角度的投資組合優(yōu)化模型的理論與實證研究[D]. 黃秀路.西南財經(jīng)大學(xué) 2013
[7]Telser的安全第一準(zhǔn)則下的最優(yōu)CRP組合投資策略[D]. 鄭珍.蘭州大學(xué) 2012
[8]下方差風(fēng)險計量模型及其改進(jìn)[D]. 靳靈莉.西南財經(jīng)大學(xué) 2011
本文編號:3291337
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