基于GARCH模型的沪深指数VaR与CVaR计算研究

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证券投资的目的在于获取利益。但在实际的投资过程中,收益总是伴随着风险。通常,收益越高,风险越大,反之亦然。伴随着经济全球化和金融市场一体化,金融市场变得越来越复杂。因此对金融市场的风险进行有效的防范和管理是金融机构和投资者共同面临的急需解决的重大问题。在金融市场中,投资风险有多种度量方法,VaR方法是最流行的方法之一,也是国际上流行的风险管理新标准。VaR方法是在给定的置信水平下,度量某种金融资产或投资组合的价值在未来某一段持有期内的预期最大损失值。由于VaR不是一致性风险测量指标,于是学者们在它的基础进一步研究提出了CVaR。CVaR满足一致性风险测量且考虑了损失超过VaR那一部分的风险值,这种方法得到学术界大力认可和推荐。在当前的情形下,研究VaR和CVaR方法在沪深指数中的应用,对证券市场的健康发展和增强国际竞争力是很有价值的。本文的正文部分首先是对现有的证券市场风险管理相关的文献进行研究概述,接着给出了金融风险的定义,按照不同的标准对其进行分类。其次,对VaR和CVaR理论作了比较全面的介绍,主要包括VaR和CVaR的计算方法以及各自的优缺点。再次,介绍了GARCH模型相关的理论知识。最后,就基于GARCH模型的VaR和CVaR模型在沪深指数中的应用展开实证研究,选取不同的样本数据,从对沪深指数风险的预测方面,定量研究了新模型的应用并与传统的VaR和CVaR模型进行对比。
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