长记忆条件下中国股市VaR估计模型的比较研究

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长记忆条件下中国股市VaR估计模型的比较研究

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毕业论文范文题目：长记忆条件下中国股市VaR估计模型的比较研究，论文范文关键词：长记忆条件下中国股市VaR估计模型的比较研究
长记忆条件下中国股市VaR估计模型的比较研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：VaR(ValueatRisk)是一种利用统计技术来度量市场风险的方法。一些权威金融研究机构的调查表明,自二十世纪80年代以来,VaR己经为众多商业银行、投资银行、非金融公司、机构投资者及监管机构所使用和关注。许多金融机构都将VaR作为防范金融风险的第一道防线,并且开发了利用VaR进行风险管理的软件。监管机构则利用VaR技术作为金融监管的工具,如在巴塞尔委员会发布的巴塞尔银行业有效监管核心原则及欧（略..）盟的资本充足度法案中,VaR成为其监管市场风险的重要工具。由于GARCH族模型能够较好地刻画收益的动态变化特征,捕捉股市的丛集性效应、非对称特征,所以近年来计算VaR的参数方法多集中于用各类GARCH模型结合能捕捉股市收益的厚尾特征的t-分布、GED分布进行计算。本文首先介绍VaR的概念、计算方法及VaR模型的准确性检验;接着回顾传统的GARCH类波动模型到FIGARCH模型的转变,之后介（略..）绍了长记忆的概念及检验方法。在实证分析这一章,首先对上证综合指数、深圳成份指数、香港恒生指数进行了一个长记忆性检验,在收益波动率序列中我们发现了高度显著的长记忆性。然后我们用GARCH(1,1)、FIGARCH(1,d,1)和FIEGARCH(1,d,1)模型计算各指数在三个置信水平下的VaR值。我们用返回检验法检验对各模型的预测效果进行了比较,但是从LR统计量考虑,我们不能拒绝GARCH、FIGARCH、或FE（本文此处忽略..）GARCH模型,它们都能对较好地对风险作出估计,因此本文采用评分法评估各模型的优劣,按各模型实际失败率p*与期望失败率p绝对差的大小,我们计算出各指数的9个模型的排序情况,并算出平均排序,平均排序最小的模型其准确性总的来说是最高的。评分法便于综合评价各模型的优劣。实证结果表明在估计95%置信度下的VaR值时基于GED分布的FIGARCH(1,d,1)模型表现最佳。而在97.5%及99%置信水平下,基于GED分布的FIEG（略..）ARCH(1,d,1)模型表现出了最好的预测能力。我们发现FIGARCH和FIEGARCH模型在估计中国股市的VaR值时要比GARCH模型表现优越。这表明考虑非对称性和长期记忆特征对于估计中国股市指数的VaR值来说是非常有价值的。考虑长期记忆特征有助于提高波动模型的实际预测能力,同时条件分布的选取对预测能力也有显著影响。

以上为本篇毕业论文范文长记忆条件下中国股市VaR估计模型的比较研究的介绍部分。

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