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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著融資融券業(yè)務(wù)以及股指期貨交易的快速發(fā)展,我國(guó)證券市場(chǎng)的杠桿性不斷增加,其日內(nèi)波動(dòng)幅度明顯變大,上證指數(shù)更是在2015年6月末連續(xù)兩日的振幅超過(guò)10%。伴隨著各種衍生工具的發(fā)展,證券市場(chǎng)的杠桿性明顯放大,投資者的風(fēng)險(xiǎn)也因?yàn)楣芍傅拇蠓▌?dòng)而急劇放大,如何度量風(fēng)險(xiǎn)這成為其需要解決的首要問(wèn)題。
目前,度量風(fēng)險(xiǎn)比較流行的方法是VaR方法,并主要以歷史回歸法、蒙特卡洛模擬以及GARCH族系模型等為主。本文在分析了各種計(jì)算方法優(yōu)劣的基礎(chǔ)
2、上,選擇采用GARCH族系模型建模,并以上證綜合指數(shù)和深圳綜合指數(shù)為樣本,在計(jì)算收盤價(jià)收益率、加權(quán)平均價(jià)收益率以及價(jià)格極差收益率的基礎(chǔ)上,依次在正態(tài)分布、學(xué)生t分布和GED分布假設(shè)下建立GARCH模型、GARCH-M模型和非對(duì)稱的GARCH模型以測(cè)度證券市場(chǎng)的在險(xiǎn)價(jià)值。通過(guò)顯著性檢驗(yàn)和AIC以及SC值的大小分析,在GED分布下GARCH模型擬合上海綜合指數(shù)收盤價(jià)收益率(R_C)和上海綜合指數(shù)加權(quán)平均價(jià)收益率(R_M)的效果最好,在學(xué)生t
3、分布下GARCH模型擬合深圳綜合指數(shù)收盤價(jià)收益率(R_C1)的效果最好,在學(xué)生t分布下PGARCH模型擬合上深圳綜合指數(shù)加權(quán)平均價(jià)收益率(R_M1)和深圳綜合指數(shù)價(jià)格極差價(jià)收益率(R_ R1)的效果最好,在正態(tài)分布條件假設(shè)下PGARCH模型擬合上海綜合指數(shù)價(jià)格極差價(jià)收益率(R_R)的效果最好。另外,在相同的風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)下,深圳綜合指數(shù)價(jià)格極差收益率(R_R1)要明顯高于上海綜合指數(shù)價(jià)格極差收益率(R_R),且利好消息對(duì)收益率的波動(dòng)影響會(huì)大于
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