创业板市场风险度量方法的改进

来源 :南开大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:crowboy2000
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
截至2013年9月,中国创业板市场已推出4年之久。该市场作为中国资本市场的重要组成部分,其发展进程与中国经济发展息息相关。但是与主板市场相比,创业板市场的投资风险较大,许多在创业板上市的企业发展前景并不明朗,这无论是对投资者还是对监管部门都构成了一个难题。因此,如何有效识别和度量创业板市场的风险具有重大意义。本文在原始的GARCH模型和引入价格极差变量修正后的GARCH模型基础上,利用在险价值(VaR)对创业板市场的风险进行了有效的分析,具体分为以下四部分:  首先,论文介绍了有关在险价值的理论背景和国内、外的研究情况,对度量创业板市场风险的思路进行了梳理。  然后,讨论了我国创业板市场的特有风险,并同国际创业板市场进行了比较。该部分引入了不同的风险度量工具,其中重点介绍了VaR以及其计算方法。  其次,为了能够计算出VaR的具体数值,引入了GARCH模型和经过价格极差修正后的GARCH模型,并介绍了这两种模型的建模思想。  最后,搜集了近四年来创业板股指的日收益率,基于不同模型和分布对样本数据进行建模,并将结果带入VaR以比较哪个模型更能准确衡量创业板市场的风险。最终结果表明,通过价格极差-GARCH模型得到的结果能更好的覆盖实际损失。
其他文献
本文首先对前三代移动通信系统作了简单的介绍,并指出了它们的不足,接着说明了第四代移动 通信的主要技术特点和关键技术,最后论述了第四代移动通信系统的安全问题。 This p
计算智能优化算法是对自然界智慧和人类智慧的模仿,因其智能性、并行性和健壮性,具有很好的自适应能力和很强的全局搜索能力,得到众多研究者的广泛关注.混合蛙跳算法(SFLA)是
卷积神经网络早期在手写数字识别[12]已经显示出很好的效果.由于当时内存和硬件的限制无法获得大量的训练数据,使得网络无法扩展更大的图像,导致当时研究热度减少.由于广泛的
本文主要研究Love积分方程此处为公式的高精度数值解的快速方法,其中c>0是参数.对参数c不是很小的情形,Love积分方程的数值解法已经得到较多学者的研究;本文研究c很小的情形,有
随着技术与理论的不断进步完善,人们收集的数据也越来越具有函数型。在统计学中,我们通常称这样的数据叫做函数型数据。函数型数据分析现在已经广泛的应用在心理学、气象学、
地震波勘探方法是进行能源资源勘探开发中广泛应用的方法之一。主要的能源资源都埋藏在具有复杂地质结构和物理属性的地球岩石圈中。在实际的勘探过程中,往往把含资源地层中的