發(fā)布時間：2017-04-14 20:06

  本文關(guān)鍵詞：基于一類新分布族的風險管理模型，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：巴塞爾資本協(xié)議被視為全銀機構(gòu)監(jiān)管風險的統(tǒng)一標準,其中資本充足率是最核心的指標,而準確確定資本充足率的關(guān)鍵是金融機構(gòu)能夠?qū)ζ渥陨盹L險進行準確度量。1993年由J.P.Morgan和G30集團提出VaR風險管理模型作為主要考察投資者資產(chǎn)最大損失值的一種風險度量方法,運用到巴塞爾協(xié)議中,成為了銀行經(jīng)營管理的基礎(chǔ)和度量風險的主流方法。通常研究者在估計VaR值時,假設(shè)金融對數(shù)收益率的分布是正態(tài)分布,但大量的實證研究表明金融收益率序列具有尖峰、厚尾、波動率群集和杠桿效應(yīng)等特征。在正態(tài)分布假設(shè)下,置信水平取較高值時容易造成對風險的低估。大量的實證研究用t分布代替正態(tài)分布,來擬合金融收益率的分布,分布尾部過厚,又會造成對風險的高估。因此,計算風險管理模型的關(guān)鍵是尋找一個能夠很好擬合金融對數(shù)收益率序列的分布。蔣文江教授2000年提出來的用于擬合對數(shù)金融收益序列的兩類新分布,在國內(nèi)和國外的金融市場環(huán)境下都有很好的表現(xiàn)。本文將運用GARCH模型結(jié)合新分布族構(gòu)造VaR模型,并對模型的參數(shù)進行估計。此外,我們研究正態(tài)分布和t分布下的VaR模型,用于比較分析新分布族的擬合效果。實證研究中發(fā)現(xiàn):在計算靜態(tài)VaR時,新分布族假設(shè)下得到VaR值比正態(tài)分布和t分布更接近經(jīng)驗分布族下的VaR值。在計算動態(tài)VaR值時,Class I分布計算上證指數(shù)的VaR時只有取97.5%置信水平下能通過失敗率檢驗,計算深證成指的VaR時只有取99%置信水平下能通過失敗率檢驗。Class II分布在不同置信水平下都能通過失敗率檢驗,較其他分布更能充分的描述金融收益率分布。
【關(guān)鍵詞】：VaR 尖峰 厚尾 Quantile-GARCH分布族 QQ估計
【學位授予單位】：云南師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：F830.9;F224
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-6
• 第1章 緒論6-11
• 1.1 研究的背景及意義6-8
• 1.2 研究現(xiàn)狀及文獻綜述8-9
• 1.2.1 國內(nèi)外對金融收益率序列的研究8
• 1.2.2 VaR國外研究8-9
• 1.2.3 VaR近幾年國內(nèi)研究9
• 1.3 研究的主要內(nèi)容9-10
• 1.4 本文的創(chuàng)新之處10-11
• 第2章 新分布族介紹及金融收益率序列的實證分析11-20
• 2.1 新分布族的簡介11-12
• 2.2 新分布族的性質(zhì)12-13
• 2.3 新分布族參數(shù)估計13
• 2.4 金融收益率序列的分布實證分析13-20
• 2.4.1 金融對數(shù)收益率序列的特征14-18
• 2.4.2 不同分布下收益率序列的擬合18-20
• 第3章 VaR風險管理模型20-24
• 3.1 VaR模型簡介20-21
• 3.2 VaR參數(shù)計算法21
• 3.3 利用經(jīng)驗分布計算VaR方法簡介21-22
• 3.4 VaR回溯檢驗22-23
• 3.5 上證指數(shù)和深證成指的靜態(tài)VaR值23-24
• 第4章 基于GARCH模型的動態(tài)VaR研究24-28
• 4.1 GARCH模型簡介24-25
• 4.2 ARMA-GARCH模型簡介25
• 4.3 參數(shù)估計25-27
• 4.4 模型預測27
• 4.5 動態(tài)VaR計算27-28
• 第5章 基于GARCH模型的實證研究28-42
• 5.1 實證檢驗28-30
• 5.2 計算上證指數(shù)收益率序列動態(tài)VaR30-37
• 5.3 計算深證成指收益率序列動態(tài)VaR37-42
• 第6章 總結(jié)與展望42-44
• 參考文獻44-46
• 附錄A46-49
• 攻讀學位期間發(fā)表的學術(shù)論文49-50
• 致謝50

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本文編號：306734