中国股票市场不同行业VaR风险价值测度--基于GARCH族模型

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1、专业硕士学位论文中国股票市场不同行业VaR风险价值测度——基于GARCH族模型培养单位：金融学院专业名称：金融作者姓名：王天娇指导教师：余颖丰副教授MeasurementofVaRRiskValueinDifferentIndustriesinChineseStockMarket——BasedonGARCHFamilyModelCandidate：WangTianjiaoSupervisor：Prof.YuYingfengCapitalUniversityofEconomicsandBusiness,Beij

2、ing,China独创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在指导教师指导下独立进行研究工作所取得的成果，论文中有关资料和数据是实事求是的。尽我所知，除文中已经加以标注和致谢外，本论文不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含本人或他人为获得首都经济贸易大学或其它教育机构的学位或学历证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对研究所做的任何贡献均已在论文中作出了明确的说明。若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。学位论文作者签名：日期：年月日关于论文使用授权的说明本人完全同意首都经济贸易大学有权使用本学位论文

3、（包括但不限于其印刷版和电子版），使用方式包括但不限于：保留学位论文，按规定向国家有关部门（机构）送交学位论文，以学术交流为目的赠送和交换学位论文，允许学位论文被查阅、借阅和复印，将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，采用影印、缩印或其他复制手段保存学位论文。保密学位论文在解密后的使用授权同上。学位论文作者签名：日期：年月日指导教师签名：日期：年月日摘要对于投资者而言，不管是对整体市场情况的把握还是对个股的判断，都离不开行业的分析。因为股票市场整体是由每个行业组成，个股的走势和波动又与行业有着趋同

4、性。所以对行业进行分析，能够帮助投资者更有效的做出决策。而对每个行业进行风险分析为投资者进行行业分析、资产配置、投资决策、分散风险策略等方面均可以提供参考。所以本文研究的目标则是不同行业的风险情况，而对于风险的判定，本文采用了现代流行指标——VaR。VaR指标测算市场风险最有效，尤其是资产价格或收益率变动带来的风险。通过VaR可以直观、定量的看出不同行业由于股价变动带来的风险值。本文是在现有成果的基础上进行的完善和补充，通过对文献的梳理，发现同时用多种方法测算不同行业的VaR结果是否具有一致性方面做得少，所以

5、本文做了一些尝试：共使用3种方法测算VaR：参数法、历史模拟法、蒙特卡洛模拟法，并加入3个GARCH族模型。为了让结果更具有说服力，本文又对VaR中置信水平、天数分别取3个不同值，共9种维度下测算了不同行业的VaR值，最后对结果进行统一分析得出结论：信息技术行业风险值最高，文化传播、综合、电子行业紧随其后；金融服务行业风险值最低，公用事业、采掘行业、食品饮料、医药生物行业的风险值也相对较低。关键字：不同行业风险；VaR；VaR的计算；GARCH家族；蒙特卡洛模拟法IAbstractForinvestors,w

6、hetheritisthegraspofmarketsituationorthejudgmentofstocks,cannotbeseparatedfromtheanalysisoftheindustry.Becausethestockmarketasawholeiscomposedofeachindustry,thetrendandvolatilityofindividualstocksareinlinewiththeindustry.Therefore,analysisoftheindustrycanhe

7、lpinvestorsmakemoreeffectivedecisions.Theriskanalysisforeachindustrycanprovidereferencesforinvestorsinindustryanalysis,assetallocation,investmentdecision-making,anddecentralizedriskstrategies.Therefore,theobjectivesofthisstudyaretherisksofdifferentindustrie

8、s.Forthedeterminationofrisk,thispaperusesthemodernpopularindicatorVaR.TheVaRindexismosteffectiveinmeasuringmarketrisk,especiallytheriskcausedbychangesinassetpricesoryields.ThroughVaR,canvisuallyandquan