学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

VaR-GARCH-EVT模型及在中国证券市场的实证研究

作　者: 周鑫
导　师: 高莹
学　校: 东北大学
专　业: 金融学
关键词: 金融风险管理风险价值 GARCH 极值理论 VaR-GARCH-EVT
分类号: F832.51
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 126次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

随着经济全球化和金融一体化等因素的影响,金融风险管理的重要性日益突出。由于VaR在量化风险和动态监管方面具有独特优势,目前已成为金融风险管理的主流方法。本文针对中国证券市场上波动集群性和尖峰厚尾现象,建立了VaR-GARCH-EVT模型,并且与基于股票市场上服从正态分布假设的模型相比,VaR-GARCH-EVT模型具有优越性,为投资者和管理者预测收益和控制风险提供了一个量化工具。本文共分为5章。第1章介绍了研究背景、问题提出、研究意义、国内外研究现状。第2章阐述了金融风险管理的理论与度量方法。第3章在GARCH家族模型、极值理论基础上提出了VaR-GARCH-EVT模型。第4章介绍VaR-GARCH-EVT模型在中国证券市场中的实证研究。通过数据选取、检验过程与结果分析等步骤验证了VaR-GARCH-EVT模型适用于我国的证券市场,并且优于传统的正态分布方法,为投资者和管理者提供了一个很好的金融投资和管理的量化工具。第5章是本文的结论,阐述本文的主要贡献与不足。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
第1章引言  9-18
  1.1 研究背景  9-10
  1.2 问题提出  10-11
  1.3 研究意义  11-12
  1.4 国内外研究现状  12-16
  1.5 本文主要内容  16-18
第2章金融风险管理理论与度量方法  18-36
  2.1 金融风险管理理论  18-28
    2.1.1 金融风险的相关概念  18-24
    2.1.2 金融风险管理的内涵  24-28
  2.2 金融风险度量方法  28-36
    2.2.1 灵敏度方法  29-30
    2.2.2 波动性方法  30-31
    2.2.3 压力试验与极值分析  31-32
    2.2.4 VaR传统的度量方法  32-36
第3章 VaR-GARCH-EVT模型  36-48
  3.1 GARCH家族模型  36-40
    3.1.1 ARCH模型  36-37
    3.1.2 GARCH模型  37-38
    3.1.3 EGARCH模型  38-39
    3.1.4 TARCH模型  39
    3.1.5 PARCH模型  39-40
    3.1.6 GARCH家族模型应用到VaR中的优点  40
  3.2 极值理论  40-45
    3.2.1 样本极值的选取方法  41-42
    3.2.2 广义极值分布  42-43
    3.2.3 广义帕累托分布  43-44
    3.2.4 帕累托分布的尾部估计及VaR估计  44-45
    3.2.5 极值理论VaR模型的优点  45
  3.3 VaR-GARCH-EVT模型的建立  45-48
    3.3.1 动态波动模型  45-46
    3.3.2 GARCH(1,1)模型  46-47
    3.3.3 动态VaR  47
    3.3.4 VaR-GARCH-EVT模型  47-48
第4章 VaR-GARCH-EVT模型的实证研究  48-55
  4.1 数据选取  48
  4.2 检验过程与结果分析  48-54
    4.2.1 平稳性检验  48-49
    4.2.2 统计分析  49-50
    4.2.3 模型建立  50-53
    4.2.4 模型检验  53-54
  4.3 本章小结  54-55
第5章结束语  55-57
参考文献  57-60
致谢  60-61
攻读硕士学位期间发表论文情况  61-62
附录  62-76

相似论文

Copula-EGARCH-核密度模型研究及应用,O211.3
沪深股市相关性的实证研究,F224
我国商品期货市场价格波动风险分析,F224
GARCH-VaR模型在我国ETF风险测量中的应用研究,F224
证券投资基金与股市稳定性研究,F224
基于GREY-GARCH模型的中国股票市场量价关系研究,F224
VaR方法在股指期货风险度量中的应用研究,F224
我国股票现货市场和股指期货市场之间风险传导的实证研究,F832.51
水电厂年度合约电量划分及风险控制研究,F224;F426.91
银行操作风险计量系统设计与实现,TP311.52
涨跌停板制度对中国股市波动率的影响研究,F224
近100年德国四站点极端降水的频数和强度变化趋势以及极值理论分布拟合,P468.024
连接函数（Copula）理论及其在金融风险中的应用,F224
基于CVaR的电力竞价市场风险分析,F407.61
股指期货对现货市场波动性影响实证研究,F832.51
中英铜期货市场风险信息溢出效应研究,F713.35;F724.5
中国股票市场收益率波动的阶段性研究,F832.51
Copula函数在保险投资组合风险管理中的应用,F840
极值统计方法在风险价值计算中的应用研究,F830.9
人民币兑美元汇率与中国股市关系研究,F832.52;F832.51
金融危机背景下中美股市的联动性研究,F832.51;F831.51