發(fā)布時間：2017-10-09 23:19

  本文關(guān)鍵詞：基于滬深股票數(shù)據(jù)的VaR估計與檢驗

  更多相關(guān)文章： 風險價值 GARCH模型 TGARCH模型 EGARCH模型 貝葉斯方法

【摘要】：對于風險管理的變革一直不斷,這其中風險價值(VaR)作為可以衡量金融風險的新方法,以其良好的特性在交易中扮演著越來越重要的角色.起初,VaR是為了應(yīng)對金融災(zāi)難,現(xiàn)在其不斷擴展并已經(jīng)應(yīng)用于許多衍生工具中.在很大程度上改變了以前對風險的處理方式,為金融機構(gòu)和個人合理規(guī)避風險提供新視角.2005年5月的改革,對股票市場造成了一定影響.本文選取該時間為起點對兩股市近十年的日收益率進行研究,由于各階段表現(xiàn)出不同的特征,所以將收益率分為三個階段.將收益率作為研究對象,檢驗分布情況,平穩(wěn)性和ARCH效應(yīng),對符合要求階段,建立GARCH、TGARCH、EGARCH模型和歷史模擬法進行具體分析,采用上述四種方法估計兩股市各個階段的VaR值.運用Kupiec方法檢驗風險價值(VaR)的計算結(jié)果是否有效.最后以上證為例,用貝葉斯方法估計不同先驗信息下GARCH模型參數(shù),得到改進后的模型對數(shù)據(jù)擬合更好,計算的風險價值(VaR)結(jié)果準確性更高,且先驗信息集聚效應(yīng)持續(xù)時間不同模擬效果不同.
【關(guān)鍵詞】：風險價值 GARCH模型 TGARCH模型 EGARCH模型 貝葉斯方法
【學位授予單位】：黑龍江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F224;F832.51
【目錄】：

• 中文摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 緒論8-12
• 1.1 研究背景和意義8-9
• 1.2 國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2.1 國內(nèi)研究現(xiàn)狀9
• 1.2.2 國外研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3 研究內(nèi)容10-12
• 第2章 VaR介紹與相關(guān)模型12-21
• 2.1 VaR概述12-14
• 2.2 VaR的計算方法14-15
• 2.3 自回歸移動平均模型15-16
• 2.4 GARCH族模型16-17
• 2.5 貝葉斯參數(shù)估計方法17-19
• 2.5.1 統(tǒng)計推斷的基礎(chǔ)17
• 2.5.2 貝葉斯估計17-18
• 2.5.3 Metropolis算法和M-H算法18
• 2.5.4 貝葉斯GARCH模型18-19
• 2.6 GARCH的假設(shè)檢驗19-20
• 2.7 Kupiec模型準確性檢驗方法20
• 2.8 本章小結(jié)20-21
• 第3章 滬深股票數(shù)據(jù)模型21-40
• 3.1 市場數(shù)據(jù)分析21-22
• 3.2 相關(guān)模型適用性檢驗22-28
• 3.2.1 平穩(wěn)性檢驗22-23
• 3.2.2 自回歸移動平均模型及ARCH效應(yīng)檢驗23-28
• 3.3 利用GARCH模型族數(shù)值計算28-39
• 3.3.1 上證指數(shù)全樣本模型估計28-31
• 3.3.2 上證指數(shù)第一階段模型估計31-33
• 3.3.3 上證指數(shù)第三階段模型估計33-36
• 3.3.4 深圳成指全樣本模型估計36-39
• 3.4 本章小結(jié)39-40
• 第4章 滬深股票數(shù)據(jù)的VaR實證分析40-48
• 4.1 GARCH模型的VaR值計算結(jié)果及檢驗40-42
• 4.2 歷史模擬法數(shù)值計算及檢驗42
• 4.3 VaR計算方法比較42-43
• 4.4 數(shù)值模擬43-46
• 4.5 本章小結(jié)46-48
• 結(jié)論48-49
• 參考文獻49-55
• 致謝55-56
• 攻讀學位期間發(fā)表的學術(shù)論文56

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本文編號：1003006