基于GARCH族模型的風險度量研究.pdf

1、近年來，我國的股票市場發(fā)展迅速，股票市場的波動性研究也是金融領域一直關注的問題。投資者在關注投資組合收益的同時也很關注投資的風險。很多投資組合的平均收益率雖然很高，但是存在很大損失風險。對投資組合進行有效的風險管理是十分必要的。在實踐中，度量風險的常用的手段是使用在值風險(VaR)的方法，VaR對于有效的識別風險、估計風險有重要的意義，所以如何快速、準確、簡便地估計出VaR值成為許多學者關注的重點，也是如今熱門的領域。
　　使用時

2、間序列的分析方法是金融領域的主流方法，GARCH族模型能夠有效地描述時異方差的時間序列。對于股票市場往往表現出“厚尾”的分布特性，并且通過諸多學者的大量的實證研究表明金融市場的數據具有不對稱性，即波動率對“正擾動”和“負擾動”表現出的敏感程度不同。隨著對該領域的研究深入，許多學者改進了現有的GARCH模型提出了許多可以處理“厚尾”和不對稱性的其他GARCH族模型，這些模型適合對股票市場的數據進行分析。
　　本文基于GARCH族模型

3、對上證指數和標準普爾指數進行擬合，我們選取了GARCH-N、GARCH-t、GJR-GARCH以及EGARCH等不同的GARCH族模型分別對數據進行了擬合，我們選擇了擬合效果最好的模型并進行了預測。然后根據最優(yōu)的擬合結果，我們使用Cornish-Fisher表達式估計了真實分布的分位數，然后再計算出兩組數據的VaR的值，我們通過利用不同的方法計算VaR值，分析比較不同方法在計算VaR值過程中的優(yōu)劣性。最后我們得到了兩個不同的股票市場的風