證券市場極端風險價值(VaR)計算方法研究與實證分析.pdf

1、近年來，金融市場的波動日益劇烈，一些金融危機事件接連發(fā)生，這些都對風險管理提出了挑戰(zhàn)，需要更加適合的模型方法來處理這些情況。實際研究表明傳統(tǒng)的正態(tài)分布模型假設嚴重低估了風險，為了更加精確的度量風險，很多學者提出用在工程和壽險精算上得到廣泛使用的極值理論來度量市場風險。極值分布不需要對整個回報分布做任何假設，而是讓數(shù)據(jù)說話，僅僅擬合分布的尾部，很適合度量風險。由于采用基于極值理論的廣義Pareto分布來研究市場風險在最近得到了廣泛討論，所

2、以本文擬采用它來研究中國股市。
　　本文在極值理論研究的基礎上，探討怎樣用改進的歷史模擬法來更加精確的估計中國股市所面臨的金融風險。其中核心的部分就是：目前對EVT理論的運用一般都是選取POT模型，在POT模型中一個重要的問題就是閾值的選取，該值的大小影響VaR值的準確性。閾值的選取方法目前常用的有三種，一種是超額限望圖，二是Hill圖，另一種是與正態(tài)比較法。這三種閾值選取方法在實際應用中都有很多不足之處。為了尋找其他閾值選取方法

3、，本文創(chuàng)新性的應用格列汶科定理對歷史模擬法進行改進，以提高歷史模擬法的計算準確性；并利用該方法來確定POT模型中的閾值，以此新方法計算金融市場的風險價值（VaR）。并且考慮到金融收益不相關或者弱相關的特性，即考慮到收益極值表現(xiàn)出來的波動聚類現(xiàn)象——幅度較大的波動會相對聚集在某一時間段里，而小幅度波動會相對聚集在另一段時間上，故引入了ARMA－AGARCH模型過濾收益率數(shù)據(jù)的波動性和相關性。最后通過對上證指數(shù)進行數(shù)值模擬研究，使用改進的P