本文主要研究内容
作者徐志（2019）在《基于已实现GARCH类模型的股票市场VaR研究》一文中研究指出：随着金融市场产品和模式的不断创新,以及当今世界的政治变化导致的经济不断波动,我国面临着严重经济金融风险。因此对于金融市场风险的良好度量不仅有利于防范金融市场的各种风险,而且有利于防范“黑天鹅”和“灰犀牛”事件以及风险的发生,从而帮助政府工作者稳定国民经济良好运行以及帮助投资者进行风险防范并良好投资,所以具有非常重要的理论实践意义。随着计算机技术的日益强大以及分析技术的不断成熟,金融数据的高频采样变成了可能,基于已实现GARCH类模型的VaR研究成为金融市场投资者和学者的研究重心。本文选取上证综合指数2013年1月4日到2018年12月28日内5min交易价格作为研究样本,研究在不同模型以及不同分布下的VaR度量结果。本文首先将经典的计算VaR的三种方法进行实证分析,发现计算结果会严重的低估或高估金融风险;考虑到尖峰厚尾现象普遍存在于金融资产收益率序列之中,尝试采用已实现GARCH模型,同时由于正态分布不具有厚尾性,也将残差分布拓展到学生t分布和GED分布形式,从参数估计、模型验证、VaR预测效果以及波动率预测效果等四个方面进行比较,研究发现已实现GARCH模型在GED分布下具有良好的估计效果,但是对杠杆效应难以精确捕获;因此本文接着考虑引入已实现EGARCH模型,同样进行实证分析,从上述四个方面进行比较,研究发现已实现EGARCH模型对于资产价格的非对称性的描述优于已实现GARCH模型,并且在已实现EGARCH模型中,GED分布依然具有良好的估计效果,但在极端的风险水平下,已实现EGARCH也难以对VaR进行精准度量。本文研究结果表明,在非极端情况下,已实现EGARCH模型的VaR在残差分布服从GED分布下具有较好的预测效果,与已实现GARCH模型的VaR比较,同样具有良好的预测效果。
Abstract
sui zhao jin rong shi chang chan pin he mo shi de bu duan chuang xin ,yi ji dang jin shi jie de zheng zhi bian hua dao zhi de jing ji bu duan bo dong ,wo guo mian lin zhao yan chong jing ji jin rong feng xian 。yin ci dui yu jin rong shi chang feng xian de liang hao du liang bu jin you li yu fang fan jin rong shi chang de ge chong feng xian ,er ju you li yu fang fan “hei tian e ”he “hui xi niu ”shi jian yi ji feng xian de fa sheng ,cong er bang zhu zheng fu gong zuo zhe wen ding guo min jing ji liang hao yun hang yi ji bang zhu tou zi zhe jin hang feng xian fang fan bing liang hao tou zi ,suo yi ju you fei chang chong yao de li lun shi jian yi yi 。sui zhao ji suan ji ji shu de ri yi jiang da yi ji fen xi ji shu de bu duan cheng shou ,jin rong shu ju de gao pin cai yang bian cheng le ke neng ,ji yu yi shi xian GARCHlei mo xing de VaRyan jiu cheng wei jin rong shi chang tou zi zhe he xue zhe de yan jiu chong xin 。ben wen shua qu shang zheng zeng ge zhi shu 2013nian 1yue 4ri dao 2018nian 12yue 28ri nei 5minjiao yi jia ge zuo wei yan jiu yang ben ,yan jiu zai bu tong mo xing yi ji bu tong fen bu xia de VaRdu liang jie guo 。ben wen shou xian jiang jing dian de ji suan VaRde san chong fang fa jin hang shi zheng fen xi ,fa xian ji suan jie guo hui yan chong de di gu huo gao gu jin rong feng xian ;kao lv dao jian feng hou wei xian xiang pu bian cun zai yu jin rong zi chan shou yi lv xu lie zhi zhong ,chang shi cai yong yi shi xian GARCHmo xing ,tong shi you yu zheng tai fen bu bu ju you hou wei xing ,ye jiang can cha fen bu ta zhan dao xue sheng tfen bu he GEDfen bu xing shi ,cong can shu gu ji 、mo xing yan zheng 、VaRyu ce xiao guo yi ji bo dong lv yu ce xiao guo deng si ge fang mian jin hang bi jiao ,yan jiu fa xian yi shi xian GARCHmo xing zai GEDfen bu xia ju you liang hao de gu ji xiao guo ,dan shi dui gang gan xiao ying nan yi jing que bu huo ;yin ci ben wen jie zhao kao lv yin ru yi shi xian EGARCHmo xing ,tong yang jin hang shi zheng fen xi ,cong shang shu si ge fang mian jin hang bi jiao ,yan jiu fa xian yi shi xian EGARCHmo xing dui yu zi chan jia ge de fei dui chen xing de miao shu you yu yi shi xian GARCHmo xing ,bing ju zai yi shi xian EGARCHmo xing zhong ,GEDfen bu yi ran ju you liang hao de gu ji xiao guo ,dan zai ji duan de feng xian shui ping xia ,yi shi xian EGARCHye nan yi dui VaRjin hang jing zhun du liang 。ben wen yan jiu jie guo biao ming ,zai fei ji duan qing kuang xia ,yi shi xian EGARCHmo xing de VaRzai can cha fen bu fu cong GEDfen bu xia ju you jiao hao de yu ce xiao guo ,yu yi shi xian GARCHmo xing de VaRbi jiao ,tong yang ju you liang hao de yu ce xiao guo 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自安徽财经大学的徐志，发表于刊物安徽财经大学2019-06-28论文，是一篇关于高频数据论文,已实现论文,杠杆效应论文,分布论文,安徽财经大学2019-06-28论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自安徽财经大学2019-06-28论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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