基于GARCH族模型的VaR方法计算在证券市场的实证分析

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最近这十年来我国金融市场的波动加剧,如何使得证券市场健康稳定的发展,有效做好风险的预警和防范,这成为了政府和投资机构密切关注的主题。本文主要针对沪深市场和香港市场的指数收益率波动进行对比研究,借助计量经济学中的模型对收益分布和波动性特征合理的描述出来,有效的解释市场的特点,并且为投资决策者提供规避风险和实施有效监督的理论依据。全文共分为四章。第一章是引言部分,阐述了本文研究的背景、目的以及研究意义,系统的分析了国内外科研界对于金融风险测度研究的现状,GARCH族模型、Monte Carlo方法和风险理论的起源,把握国内外对于金融风险测度的研究动态。第二章是理论部分,介绍了GARCH模型理论和VaR计算的两种方法。GARCH族模型理论包括ARCH模型、GARCH模型、TGARCH模型和EGARCH模型。VaR的两种计算方法是非参数法和参数法。非参数法包括历史模拟法和Monte Carlo模拟法,参数法主要介绍协方差矩阵法,着重强调基于GARCH模型下的VaR算法。基于误差项的分布不同,分别构造了VaR-GARCH-N模型、VaR-GARCH-t模型、VaR-GARCH-GED模型和VaR-GARCH-Asymmetric-Laplace分布模型,进行样本指数的VaR值计算,最后简介了Kupiec失败率检验方法的原理。第三章是实证分析,主要是将基于GARCH族模型来计算VaR的方法融入到实际案例中来,以及结合Monte Carlo模拟法求解VaR值。文中选取四组收盘价作为研究对象,首先进行正态性检验、平稳性检验、自相关性检验和ARCH效应检验,检验结果发现四种对数收益率序列表现为尖峰厚尾左偏性,且是平稳分布,具有ARCH效应,认为GARCH族模型能够计算我国股票指数的波动性。最后采用EGARCH模型求出沪深指数的风险值和TGARCH模型求出恒生指数的风险值,通过Kupiec失败率检验结果表明,非对称Laplace分布恰当的拟合了收益率系列的特征,弥补了尾部风险测量不充分的缺陷。在Monte Carlo模拟方面,误差项基于t分布下的模型求出的VaR要好于正态分布。第四章是全文总结,并对论文的不足和未来的可能研究方向进行了展望。从我国金融市场的发展现状出发,阐述了我国风险管理发展的困境和瓶颈,并提出了在我国如何推广和应用风险度量方法的可行性建议。
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