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VaR方法在股市风险分析中的实证研究

作　者: 卢文娟
导　师: 王晋忠
学　校: 西南财经大学
专　业: 金融学
关键词: VaR ARMA GARCH Kupiec的回测检验方法
分类号: F224
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

近年来,全球金融市场发生了基础性和结构性的变化,例如全球经济金融市场规模日益扩大,市场效率显著提高,以及金融品种持续创新,这些都得益于金融自由化和市场化、和金融全球化、竞争与管制放松以及金融创新与科学技术进步等诸多积极因素的影响。与此同时,金融市场的波动性和系统风险也被大大地加剧了,现阶段国内外学者已经意识到如何对风险进行量化和控制并减少风险事件发生的可能性是当务之急。本文首先回顾了近年来众多典型的国内外经济风险事件,比较全面地总结了国内外的风险量化和控制技术及当前现状,揭示了VaR方法一直受到金融机构及监管机构的广泛关注的原因和说明了其作为风险管理的最流行的方法的缘由。迄今为止,金融学者和真正从业者对计算VaR还没有确定和统一的手段和技术,基于各种模型的VaR风险测量的误差都存在且较大。本文对VaR的简单原理、计算步骤及VaR的有效性和准确性检验的Kupiec的失败频率检验方法理论进行了简单的论述。其中对VaR主流的两种方法：基于正态分布模型和基于ARMA-GARCH模型,即本文在收集了股票市场中2700天的上证指数的数据基础上,采用EViews统计分析软件,根据计量经济学和统计学中的方法进行数据处理,先用基于正态分布的模型计算VaR,后由于收益率序列的呈现的波动聚集性、高峰厚尾性等特征,这些都与正态分布的特征不吻合,从而提出了较符合实际收益率分布的GARCH模型,并用新提出的GARCH模型来拟和收益率的波动性,从而达到准确计算VaR的目标；最后对运用2种模型计算出VaR的输出结果进行比较分析。运用Kupiec的失败频率检验方法表明ARMA-GARCH模型能更好地拟合我国股市的收益率的分布,较好地反映我国金融市场的波动性。风险测量技术的完善是我国现阶段风险测度和管理的一个重要方面,需要理论界和金融从业者的进行更深入验证和探讨,从而克服这一领域的很多难题,实现有效和准确测算金融市场风险的目标。本文的结构安排如下：第一章介绍了本文的研究背景和意义,总结了国内外研究现状以及研究的方法。第二章主要涉及到风险的概念以及股票市场风险的概念,阐述了股票市场风险的内涵、来源、特征和分类,最后介绍了我国股票市场的特点和现状,揭示了在当前的全球金融环境下探讨适合我国股票市场风险量化和控制工具的重要意义。第三章介绍了股票市场风险的度量方法的起源和发展。首先,回顾了现有的几种主要的风险测度指标、模型,全面而简洁的介绍度量风险的各种主要方法,例如均值方差分析、灵敏度分析、波动性方法等,揭示了这些模型和方法既是发展现代风险管理理论的基石,同时也是VaR计算中的重要组成部分。第二,介绍了VaR的理论与计算方法,着重介绍计算VaR的两种参数方法,即先用基于正态分布的模型计算VaR,后由于收益率序列呈现的波动聚集性、高峰厚尾性等不符合正态分布的特征,而提出了GARCH模型,并用GARCH模型来进行实证分析,拟和收益率的波动性,从而计算出基于此方法的VaR值；最后介绍了评估了VaR有效性的方法—Kupiec的失败频率检验方法。第四章是VaR方法应用于我国股票市场风险管理中的实证研究。以上海股票综合指数近十一年的2700个数据为样本,分布运用2种模型计算出VaR,对输出结果进行比较分析。运用Kupiec的失败频率检验方法表明ARMA-GARCH模型能更好地反映我国金融市场的波动性,最后根据实证结果分析及经济意义。第五章是总结了本文研究的不足和缺点,为未来的学习和研究提供了方向。

全文目录

摘要  4-6
Abstracts  6-10
1. 绪论  10-16
  1.1 研究的背景和意义  10-12
  1.2 国内外研究现状  12-14
  1.3 本文的研究研究方法和框架与结构  14-16
    1.3.1 本文的研究方法  14-15
    1.3.2 本文的研究框架与结构  15-16
2. 股票市场风险的概述  16-25
  2.1 风险与股票市场的风险  16-17
    2.1.1 风险的含义  16-17
    2.1.2 股票市场的风险含义  17
  2.2 股票市场的风险的来源  17-19
  2.3 股票市场风险的分类  19-22
    2.3.1 系统风险  19-21
    2.3.2 非系统风险  21-22
  2.4 我国股票市场的现状  22-25
3. 股票市场风险的度量方法  25-37
  3.1 股票市场风险测量技术的演变  25-27
  3.2 VAR模型的基本原理  27-30
  3.3 VAR估计的参数方法  30-33
    3.3.1 正态分布  30-33
  3.4 VAR的回测检验(BACK-TESTING)  33-37
4. VAR模型的实证分析与比较  37-51
  4.1 实证的样本和数据  37-41
    4.1.1 样本的选取和说明  37-38
    4.1.2 对样本数据的基本分析  38-41
  4.2 基于正态分布的VAR估计的实证分析  41-42
  4.3 基于ARMA-GARCH的VAR估计的实证分析  42-47
  4.4 失败频率检验分析  47-48
  4.5 实证结果分析及经济意义  48-51
5. 展望  51-53
参考文献  53-57
后记  57-58
致谢  58-59
攻读学位期间发表的学术论文  59

VaR方法在股市风险分析中的实证研究

内容摘要

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