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基于GARCH模型的VAR方法在证券投资基金中的应用及分析

作　者: 杨谷民
导　师: 孙春燕
学　校: 南京财经大学
专　业: 应用数学
关键词: 在险价值 广义自回归条件异方差模型 GED分布 正交GARCH模型 组合VaR
分类号: F830.91
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要


风险测量技术一直是金融领域关注的核心及热点。本文主要针对金融数据所呈现的特征,探讨金融市场风险度量的VaR模型的改进与应用。首先介绍文章的选题背景及意义,并进行文献综述。接着阐述VaR方法的基本原理及一般计算方法,从而明确VaR计算的实质要领,并对传统的VaR计算方法进行评价；针对上述方法的不足,紧密结合金融数据的尖峰厚尾和波动集聚性特征,提出VaR模型的改进方向。紧接着,据此改进方向探讨基于GARCH模型的VaR计算方法,将GARCH模型与t分布或GED分布有机结合起来,建立GARCH-t模型与GARCH-GED模型,既能刻画数据的波动集聚性特征,又能刻画其厚尾特征,针对上述模型,给出了相应的VaR计算的具体步骤。然后利用上述分析思路与计算步骤分别对2006年到2008年15只基金的日收益率数据进行了VaR计算及返回检验,通过与基于GARCH-N模型的VaR计算结果比较,发现基于GARCH-GED模型计算出的VaR结果更能反应此样本基金的真实风险。最后,为消除金融资产收益率之间的相关性,引入主成分分析方法探讨了基于正交GARCH模型的投资组合的VaR计算,并进行了实证分析,得出了合理的结果。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-7
第1章 绪论  7-11
  1.1 选题背景及意义  7-8
  1.2 文献综述  8-9
  1.3 本文的研究框架与创新之处  9-11
第2章 VaR方法的基本原理及计算方法  11-16
  2.1 VaR的数学表述及参数选择  12
  2.2 VaR的一般计算方法  12-13
    2.2.1 一般分布下的VaR计算  12
    2.2.2 正态分布中的VaR计算  12-13
  2.3 VaR的计算原理  13
  2.4 对传统VaR计算方法的评价  13-16
第3章 基于GARCH模型的VAR计算方法及应用  16-25
  3.1 基于GARCH模型的VaR计算方法  16-18
    3.1.1 描述波动集聚性的GARCH模型  16
    3.1.2 描述厚尾特征的GED分布与t分布密度函数  16-17
    3.1.3 基于GARCH模型的VaR计算  17-18
  3.2 VaR模型的返回检验  18-19
  3.3 实证研究  19-23
    3.3.1 样本数据的选取  19
    3.3.2 样本数据基本统计特征分析  19-21
    3.3.3 模型设定及VaR计算结果  21-23
  3.4 VaR模型的返回检验结果及分析  23-25
第4章 基于GARCH模型的VaR方法在投资组合中的应用  25-35
  4.1 组合VaR及计算方法  25-26
  4.2 成分VaR  26-30
  4.3 实证研究  30-35
第5章 全文总结与展望  35-37
  5.1 全文总结  35-36
  5.2 展望  36-37
参考文献  37-40
攻读硕士学位期间发表的论文  40-41
后记  41

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中图分类: > 经济 > 财政、金融 > 金融、银行 > 金融、银行理论 > 金融市场 > 证券市场
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