基于Laplace分布的风险价值计量研究

论文摘要

2007年美国次贷危机爆发进而演变为全球金融危机,金融风险监管再次成为焦点,而金融风险监管的关键是对金融风险的度量,VaR方法已经成为金融市场及其他市场的风险度量的主要方法。VaR和CVaR理论并不是完美无缺的,本文在总结前人的理论的基础上,结合金融风险的特点（如自回归、波动性、尖峰厚尾）,提出了ARMA-GARCH-Laplace模型来度量我国股市VaR与CVaR值。本文以1997年1月1日至2010年4月15日的上证综指和深圳成分指数各3211个价格指数数据为样本,运用不同分布下的GARCH模型对我国股市风险进行了度量,从返回检验的结果可以看出基于Laplace分布的计量模型优于基于传统的正态分布、T分布及GED分布的计量模型,也进一步证实了我国股市尖峰厚尾的特点。

论文目录

摘要

Abstract

1 绪论

1.1 研究的背景和意义

1.2 国内外研究现状简述

1.3 本文的内容概要和创新之处

2 风险计量方法——VaR与CVaR方法

2.1 VaR的由来

2.2 VaR的定义和计算原理

2.3 VaR的计算方法

2.4 VaR方法总结

2.5 CVaR方法理论

2.6 VaR与CVaR方法总结

3 基于Laplace分布的风险价值计量

3.1 模型的提出

3.2 ARMA理论的介绍

3.3 GARCH模型的介绍

3.4 Laplace分布

3.5 ARMA-GARCH-Laplace模型的风险价值的计量

4 我国股市风险的实证分析

4.1 样本数据选取与时段选择

4.2 数据基本统计特征分析

4.3 模型估计及风险价值计算

4.4 返回检验

4.5 本章小结

5 结论与展望

5.1 结论

5.2 展望

参考文献

附录

在学期间参与的课题和发表论文

后记

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