中國股市的動態(tài)VaR與CVaR計量模型分析.pdf

1、近20年來，金融市場風(fēng)險成為全球金融機(jī)構(gòu)及監(jiān)管當(dāng)局關(guān)注的焦點。與之對應(yīng)，風(fēng)險測量技術(shù)也在近年得到了發(fā)展。其中，風(fēng)險價值(VaR)和條件風(fēng)險價值(CVaR)是最為流行的兩種風(fēng)險測量方法。對VaR和CVaR風(fēng)險估計方法的研究在不斷的發(fā)展和完善中。但究竟何種方法才是金融市場風(fēng)險度量的最佳模型，目前尚無定論。傳統(tǒng)方法普遍存在的缺點是過分依賴回報率分布的正態(tài)性假設(shè)，而對于金融時間序列通常所存在的異方差性和尖峰厚尾性考慮不足。本論文是這方面的工作的

2、一個延續(xù)，結(jié)合我國股市收益率序列的分布特點，提出了一些新的測度VaR和CVaR的思想和方法，主要研究內(nèi)容如下：
　　(1)目前，我國股票市場尚處于發(fā)展初期，選擇合適的分布來刻畫市場收益率分布顯得非常重要，本文從我國股票市場的對數(shù)收益率數(shù)據(jù)出發(fā)，用Laplace分布對滬深兩市指數(shù)收益率進(jìn)行擬合，采用極大似然法估計參數(shù)，利用皮爾遜-2檢驗和nD檢驗測量擬合優(yōu)度，結(jié)果表明，Laplace分布能更好地擬合中國股票收益率分布。
　　(

3、2)研究了VaR和CVaR計算的基本原理與方法。結(jié)合我國股票市場收益率的基本特征，用當(dāng)前金融領(lǐng)域刻畫條件方差最典型的GARCH模型及其衍生模型APARCH，分別在正態(tài)分布以及能刻畫收益率尖峰厚尾特性的Laplace分布假設(shè)下進(jìn)行實證分析，并對結(jié)果作了比較，分析各種模型的優(yōu)缺點、與分布假設(shè)的關(guān)系，得出一些新的結(jié)論。
　　(3)對于偏度較大，波動異常的成分B股，我們對其進(jìn)行非對稱Laplace分布擬合及2和nD擬合優(yōu)度檢驗，發(fā)現(xiàn)非對稱

4、Laplace分布擬合成分B股效果較好。在此基礎(chǔ)上，研究了成分B股日收益率波動的條件異方差性，將GARCH模型及其衍生模型APARCH與VaR和CVaR模型相結(jié)合，構(gòu)造分別基于正態(tài)分布、Laplace分布和非對稱Laplace分布下動態(tài)測量VaR和CVaR的模型。運用matlab和eviews給出了算法實現(xiàn)，得到了較有意義的研究結(jié)果。
　　(4)在現(xiàn)實的金融領(lǐng)域中，各種風(fēng)險是相互作用的、相互擴(kuò)散的，需要研究某個變量對某種風(fēng)險度量的