VaR在证券市场风险测量中的应用

VaR在证券市场风险测量中的应用

论文摘要

随着中国正式加入世界贸易组织,金融全球化和市场一体化的脚步必将逐渐加快,我国证券市场也必然面临更加剧烈的波动。加强金融监管和防范金融风险,己成为各国中央银行和证券监管部门的主要任务之一。证券市场一直被认为是潜在金融风险最大的领域,不可避免的走到了金融风险防范的最前沿。证券市场是一个高收益同时又伴随着高风险的市场,而我国的证券市场,更是一个新兴的、迅速发展的、不成熟的市场。相应地,其风险性问题也就更为突出。尤其是伴随着中国加入WTO,随之而来的国际资本流动、高新技术引进,我国证券市场的先天体制性缺陷的制约以及监管技术与手段的不足等多因素的影响,必将使得我国证券市场风险呈现更加复杂化、国际化的特点。而证券市场风险测量作为风险管理和防范的核心,它直接决定了风险管理和防范的有效性。利用现代投资理论对我国的证券市场风险进行实证分析、构造其风险测量体系,并对风险进行有效控制也就显得十分必要。随着金融投资学和计量经济学的发展,证券市场风险测量的方法层出不穷。本文通过对证券市场风险的各种测量技术的研究、比较,最终选定了目前市场风险测量技术的主流方法——VaR(Value at Risk)方法作为本文的研究方法。以2002年至2006年上海证券市场交易指数和深圳证券市场成份指数为研究对象,本文研究了VaR在证券市场风险测量中的应用时主要采用GARCH(广义自回归条件异方差)族模型来进行VaR的计算。实证研究表明,GARCH族模型能够很好地刻画收益率序列残差项的异方差性,选用GARCH族模型能够比较有效的进行VaR的估计,从而进行证券市场的风险测量。本文用VaR方法对两家证券市场的股价指数进行了实证研究来建立GARCH族模型并在不同的显著性水平下分别计算出日VaR,与实际损失值进行比较,进行风险测量。

论文目录

  • 中文摘要
  • ABSTRACT
  • 1 引言
  • 1.1 研究的背景
  • 1.2 研究目的和意义
  • 1.3 研究方法和框架
  • 2 证券市场风险基本概述
  • 2.1 证券市场风险的界定
  • 2.1.1 风险概念和相关学说
  • 2.1.2 证券市场风险概念的界定
  • 2.1.3 我国证券市场风险的现状
  • 2.2 证券市场风险测量技术的演变
  • 2.3 VaR 在证券市场产生的背景
  • 3 VaR 方法及其应用
  • 3.1 VaR 方法的基本理论
  • 3.1.1 VaR 概念
  • 3.1.2 VaR 的参数选择及假设条件
  • 3.2 VaR 的计算
  • 3.2.1 VaR 的计算原理
  • 3.2.2 各种分布下的VaR 计算
  • 3.2.3 VaR 对数据处理的主要方法
  • 3.3 VaR方法在证券市场中的应用
  • 3.3.1 证券市场收益率时间序列的特点分析
  • 3.3.2 对不满足假定条件的一般模型的改进
  • 3.3.3 GARCH(广义自回归条件异方差)模型理论基础
  • 3.4 VaR 模型的后验测试和误差分析
  • 4 VaR 方法在证券市场的实证研究
  • 4.1 数据选取及简要说明
  • 4.2 数据的检验
  • 4.2.1 数据的基本检验
  • 4.2.2 正态性分布检验
  • 4.2.3 序列相关性检验
  • 4.3 建立 GARCH 模型
  • 4.3.1 GARCH(1,1)模型的建立
  • 4.3.2 GARCH-M 模型的建立
  • 4.3.3 上证指数模型的计算
  • 4.3.4 深证指数模型的计算
  • 4.4 上证综合指数和深证成份指数的日 VaR 计算
  • 4.5 VaR 模型的后验测试
  • 5 实证研究的结论和对我国证券市场发展的启示
  • 5.1 VaR 方法在证券市场中的作用
  • 5.2 VaR 方法使用的局限性
  • 5.3 建设性的意见
  • 6 结束语
  • 附录 A
  • 附录 B
  • 参考文献
  • 作者简历
  • 学位论文数据集
  • 相关论文文献

    标签:;  ;  ;  

    VaR在证券市场风险测量中的应用
    下载Doc文档

    猜你喜欢