基于开放式基金的市场风险度量

论文摘要

伴随着经济全球化和经济一体化的趋势,全球金融市场迅猛发展,金融市场呈现出前所未有的波动,金融机构面临的风险加剧。风险管理问题成为现代金融机构的基础和核心。自2001年第一只开放式基金在我国成立以来,开放式基金如雨后春笋,在我国迅速发展起来,成为我国金融机构中重要的投资工具之一。但在我国证券投资基金市场还不成熟条件下,如何建立科学的现代风险管理体系,防范和控制开放式基金风险,已成为投资者、基金经理和证券监管部门亟待解决的问题。开放式基金面临着众多风险,其中最主要的是市场风险和流动性风险。从我国投资环境来看,开放式基金的流动风险是市场风险的一种表现形式,最终决定力量还是市场风险。风险度量是风险管理中的一个重要阶段,因而如何通过历史数据准确、直观地反映市场风险水平成为风险度量的重要内容。本文旨在用定量分析的方法度量开放式基金的市场风险。本文首先分析研究十只开放式基金收益率的特征发现:该时间序列不服从正态分布,具有和其它金融时间序列一样的尖峰厚尾特征,存在异方差现象。在研究刻画股票收益率波动的GARCH模型中发现开放式基金收益率的波动情况也能用该模型拟合。由于收益率序列具有较厚的尾部,引入刻画厚尾特征的t分布和广义差分力求更精确估计在险价值。实证分析部分比较基于正态分布、t分布和广义差分分布下VaR-GARCH模型的在险价值,发现这三个模型都能较好估计VaR值,而且正态分布下VaR-GARCH模型下的估计值更精确。因此本文用正态分布下VaR-GARCH模型对我国十只股票型开放式基金市场风险进行度量。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 国内外研究现状及已有成果
• 1.3 本文主要贡献和创新点
• 1.4 研究思路和论文框架
• 第2章 证券投资基金及其风险度量
• 2.1 证券投资基金的界定和分类
• 2.2 国内外证券投资基金发展状况
• 2.3 证券投资基金的风险
• 2.4 风险度量理论
• 2.4.1 风险度量的内容
• 2.4.2 传统的度量方法
• 第3章 开放式基金收益率波动模型
• 3.1 开放式基金收益率特征
• 3.1.1 异方差检验
• 3.2 开放式基金收益率的波动模型
• 3.2.1 ARCH 模型
• 3.2.2 GARCH 模型
• 3.2.3 EGARCH 模型
• 3.2.4 GARCH-M 模型
• 3.2.5 PARCH 模型
• 3.3 模型的估计方法
• 第4章 在开放式基金中的风险价值测量
• 4.1 VaR 方法
• 4.2 ARCH—Normal 模型计算VaR 值
• 4.3 GARCH－t 模型计算VaR
• 4.4 GARCH—GDE 模型计算VaR 值
• 4.5 VaR 模型的准确性检验
• 第5章 实证分析
• 5.1 GARCH 模型在开放式基金中的实证分析
• 5.1.1 检验收益率序列
• 5.1.2 建立模型
• 5.1.3 实证分析
• 5.2 比较不同分布下的在险价值
• 5.2.1 收益率的特征分析
• 5.2.2 计算VaR 值
• 5.2.3 三种模型的比较
• 5.3 开放式基金的VaR 值
• 5.3.1 各基金收益率的统计特征
• 5.3.2 计算各基金的VaR 值
• 5.3.3 实证分析
• 结论
• 参考文献
• 附录 A （攻读学位期间所发表的学术论文目录）
• 附录 B （程序）
• 致谢