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基于中国股票市场数据的VaR与ES方法精确比较实证研究

作　者: 李嘉毅
导　师: 王春峰
学　校: 天津大学
专　业: 管理科学与工程
关键词: 期望损失ES 风险价值VaR GARCH模型风险测度
分类号: F832.51
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 180次
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内容摘要

近年来,金融危机发生的频率较高,尤其是去年爆发的全球性的金融危机,引起了广大学者和金融监管部门对风险测量的高度重视与研究兴趣。而与此同时我国的金融市场正在逐步地融入全球金融体系之中,影响我国金融市场波动性的因素日益增多,如何更好地测度风险正在成为当前学者们研究的课题。目前,金融风险测度的主流方法为1993年兴起的在险价值VaR(Value at Risk)技术,它是指市场在正常波动的情况下,某一资产在一定置信水平下的最大损失。实际上,研究结果和实践经验都表明,过于单纯的VaR风险计量方法存在严重缺陷,该方法对尾部风险测量的不够充分而且不满足一致性公理。本文主要根据我国股市的实际特点,考虑了基于厚尾(fat tailed)分布下的VaR模型,并把GARCH模型引入其中,通过滚动窗口,预测未来风险价值。同时又考虑了满足一致性风险测量的标准,运用了期望损失ES模型。我们比较了VaR和ES的优缺点,并在正态分布下推导了两种方法的计算公式,给出了表达式, VaR主要关心的是损失的频率,而不是损失的大小,而期望损失ES是指超过VaR的损失的均值,它关心的是损失的大小,而不是损失的频率,更重要的是它是一致性风险测度。最后我们利用上证综指进行了实证研究,并比较了两种方法的测度结果,结果表明:利用单期对数回报作为收益序列,然后再运用GARCH模型对波动性进行估计是可行的。在运用ES方法后发现模型得到了改善,解决了在厚尾分布下VaR值对尾部风险低估的问题,这也说明在风险管理中VaR和ES方法对风险测度的精确度不同;另一方面引入GARCH模型的ES方法,可以较好的解决VaR模型对尾部风险测量的不充分性。

全文目录

中文摘要  3-4
ABSTRACT  4-8
第一章绪论  8-13
  1.1 论文研究背景  8-10
  1.2 问题的提出  10-11
  1.3 论文研究思路和研究方法  11-13
第二章金融风险管理基本理论  13-30
  2.1 VaR 模型的定义与应用  13-24
    2.1.1 VaR 的产生背景  13-14
    2.1.2 VaR 的定义  14-15
    2.1.3 VaR 的计算  15-17
    2.1.4 VaR 的计算方法概述  17-22
    2.1.5 VaR 的应用  22-23
    2.1.6 VaR 的缺陷与改进  23-24
  2.2 ES 模型的定义与计算原理  24-28
    2.2.1 风险测量的一致性  25-26
    2.2.2 ES 的定义  26-27
    2.2.3 ES 的计算原理  27-28
  2.3 VaR 方法与ES 方法的区别与联系  28-30
第三章股票波动性及其模型  30-38
  3.1 波动性的定义与计量  30-32
  3.2 国内股票市场波动性的综述  32-35
  3.3 研究波动性的收益序列  35
  3.4 GARCH 模型  35-38
    3.4.1 GARCH 模型的定义  35-37
    3.4.2 GARCH 模型下ES 的计算  37-38
第四章中国股票市场VaR 与ES 的实证分析  38-45
  4.1 样本选取与研究方法  38-40
    4.1.1 样本选取  38
    4.1.2 研究方法  38-40
  4.2 实证研究分析  40-45
第五章结束语  45-48
  5.1 结论  45-46
  5.2 风险测量未来的发展方向  46-48
参考文献  48-52
发表论文和科研情况说明  52-53
致谢  53

基于中国股票市场数据的VaR与ES方法精确比较实证研究

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