【摘 要】
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随着融资融券业务以及股指期货交易的快速发展,我国证券市场的杠杆性不断增加,其日内波动幅度明显变大,上证指数更是在2015年6月末连续两日的振幅超过10%。伴随着各种衍生工
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随着融资融券业务以及股指期货交易的快速发展,我国证券市场的杠杆性不断增加,其日内波动幅度明显变大,上证指数更是在2015年6月末连续两日的振幅超过10%。伴随着各种衍生工具的发展,证券市场的杠杆性明显放大,投资者的风险也因为股指的大幅波动而急剧放大,如何度量风险这成为其需要解决的首要问题。目前,度量风险比较流行的方法是VaR方法,并主要以历史回归法、蒙特卡洛模拟以及GARCH族系模型等为主。本文在分析了各种计算方法优劣的基础上,选择采用GARCH族系模型建模,并以上证综合指数和深圳综合指数为样本,在计算收盘价收益率、加权平均价收益率以及价格极差收益率的基础上,依次在正态分布、学生t分布和GED分布假设下建立GARCH模型、GARCH-M模型和非对称的GARCH模型以测度证券市场的在险价值。通过显著性检验和AIC以及SC值的大小分析,在GED分布下GARCH模型拟合上海综合指数收盘价收益率(R_C)和上海综合指数加权平均价收益率(R_M)的效果最好,在学生t分布下GARCH模型拟合深圳综合指数收盘价收益率(R_C1)的效果最好,在学生t分布下PGARCH模型拟合上深圳综合指数加权平均价收益率(R_M1)和深圳综合指数价格极差价收益率(R_R1)的效果最好,在正态分布条件假设下PGARCH模型拟合上海综合指数价格极差价收益率(R_R)的效果最好。另外,在相同的风险状态下,深圳综合指数价格极差收益率(R_R1)要明显高于上海综合指数价格极差收益率(R_R),且利好消息对收益率的波动影响会大于利空消息对收益率的波动影响。
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