基于极值理论的股票市场风险度量

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1、学校代码：10327学号：1120150435学术型硕士学位论文基于极值理论的股票市场风险度量学院：经济学院专业：统计学研究方向：金融统计姓名：张建伟指导教师：尚卫平完成日期：2018.3.30答辩日期：2018.6.8STOCKMARKETRISKMEASUREMENTBASEDONEXTREMEVALUETHEORYADissertationSubmittedtoNanjingUniversityofFinanceandEconomicsFortheAcademicDegreeofMasterofEconomicsBYZhangJianweiSupervisedb

2、yProfessorShangWeipingSchoolofEconomicsNanjingUniversityofFinanceandEconomicsJune2018学位论文独创性声明本论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。论文中除了特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果。其他同志对本研究的启发和所做的贡献均已在论文中作了明确的声明并表示了谢意。作者签名：日期：学位论文使用授权声明本人完全了解南京财经大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全

3、部或部分内容，可以采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。保密的论文在解密后遵守此规定。作者签名：导师签名：日期：南京财经大学硕士论文摘要近年来金融创新和金融自由化的不断推进既促进了金融业的发展，也加剧了金融市场的波动，这些都给金融风险测度带来了挑战。在传统的VaR风险测度已经不太适应当前形势的前提下，将极值理论（ExtremeValueTheory，EVT）引入VaR成为一种极为有效的方法。经典极值理论能有效刻画序列的尾部分布，因而在极端风险管理、巨灾保险等领域应用十分广泛。在险值（ValueatRisk，VaR）作为一种常用的风险度量指标，具有诸多优点，最受金融机构

4、的重视。但在理论上其并非一致性的风险测度，不具备次可加性；在实践中，它只是对某一分位点数值的度量，略显单薄。针对VaR的不足，本文引入一致性的风险测度—条件风险值(ConditionalValueatRisk，CVaR)，它的平均特性使得它在保留VaR优点的同时能更好反映随机变量的尾部行为。本文简要阐述了VaR的定义以及计算它的三种传统方法，并比较了各自的优劣，为了改进其不足之处，一方面在模型设计和实证分析中引入了极值理论，极值理论无需假设尾部具体的分布情况，能更加有效地对尾部风险进行精确度量，从而减少不必要的模型风险；另一方面，在得到相关VaR取值的同时，计算相关C

5、VaR值，二者互为比较补充。本文实证部分以新上证综合指数、深证新指数、中小板指数、创业板指数和沪深300指数为例，采用极值理论（本文主要运用POT模型）度量股市市场风险，计算相关的VaR与CVaR值。在数据统计特征描述阶段，由于收益率序列普遍存在着自相关、波动率集聚和杠杆效应等特征，本文采用ARMA-APARCH模型消除样本数据存在的自相关性和ARCH效应，得到满足极值理论要求的独立同分布白噪声序列，对该序列做极值分析，并依据VaR与CVaR具有可加性的良好特征，计算五种不同指数收益率序列的VaR与CVaR值，并对所得结果进行Kupiec后验测试，并可得到以下两个简要

6、结论：1.新上证综指和沪深300指的风险在一个较低的水平上平稳变动，中小板指数和创业板指数风险较大，波动也较为剧烈。2.相比较VaR而言，条件风险值CVaR度量风险更为稳健，且在较低的置信水平上，其预测损失的能力要远远优于VaR；在较高的置信水平上，二者相似，但CVaR预测损失能力更为优异。本文的创新点主要在于采用ARMA-APARCH-POT模型对五种不同股票价格指数序列分别建模，所选取的指数序列涵盖主板、中小板和创业板三个层次，具有一定的代表性，给出了VaR与CVaR的预测比较值，并对五种股价指数的风险进行了比较，具有一定的理论启发和实际借鉴意义。关键词：市场风险

7、；VaR与CVaR；极值理论；后验测试I南京财经大学硕士论文ABSTRACTThecontinuousadvancementoffinancialinnovationandfinancialliberalizationinrecentyearshasnotonlypromotedthedevelopmentofthefinancialindustry,butalsomadethefinancialmarketfluctuatemoreandmoreviolently,allofwhichhavebroughtchallengestothemeasur