沪深300指数收益率var的计算

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1、万方数据指导教师：陆立强副教授指导小组成员：蔡志杰陆立强教授副教授万方数据摘要Abstract第一章1．11．21．3绪论研究背景和意义理论综述．．．本文内容及结构第二章金融市场风险测度一VaR2．1VaR的定义．．．．．．．．2．2VaR的计算方法．．．．．．目录52．2．1历史模拟法．．．．．．．．．．．．．．．§2．2．2分析法．．．．．．．．．．．．．．．．，．52．2．3蒙特卡洛模拟法．．．．．．．．．．．．第三章基于蒙特卡洛模拟法的VaR计算3．1蒙特卡洛模拟法．．．．．．．．．．．．．3．2蒙特卡洛模拟法在实际市场

2、中的不足．3．3蒙特卡洛模拟法的改进．．．．．．．．．§3．3．1利用GARCH模型估计波动性．§3．3．2收益率波动的t分布．．．．．．．§3．3．3收益率波动的预处理．．．．．．3．4VaR模型的检验．．．．．．．．．．．．．第四章沪深300指数收益率VaR的蒙特卡洛估计4．1沪深300指数收益率样本数据的统计分析．§4．1．1数据的收集与整理．．．．．．．．．§4．1．2正态性检验．．．．．．．．．．．．．m沁12456789nU挖埒坫!宝埔埔埔万方数据4．24．34．44，54．6§4．1．3ARCH检验．．．．．．．．

3、．．．．．．．．．．．．§4．1．4自相关性与偏自相关性．．．．．．．．．．．．．．经典的蒙特卡洛模拟．．．．．．，．．．．．．．基于GARCH的蒙特卡洛模拟．．．．．．．．．．．．．关于本文蒙特卡洛模拟改进的说明．．．．．．．．．．基于t分布的蒙特卡洛模拟．．．．．．．．．．．．．．．基于收益率波动预处理的蒙特卡洛模拟．．．．．．．．§4．6．1基于Box—Cox转换的蒙特卡洛模拟．．．．．．§4．6．2基于Johnson转换的蒙特卡洛模拟，．．．．．．第五章总结参考文献致谢11坶掩l叠虬挖玛丝孔弱的∞鹪万方数据摘要由于金融市

4、场收益率的集聚性，自相关性以及尖峰厚尾的特征，经典的蒙特卡洛模拟法存在一定不足，本文以沪N300指数收益率为实证对象，在比较了常见的蒙特卡洛模拟方法结果的基础上，将蒙特卡洛模拟法与历史模拟法相结合，引入Box-Cox方法及Johnson转换法进行模拟计算，并对这种方法所得到的结果进行了分析．结果显示了这种想法的有效性．关键词：VaR，蒙特卡洛模拟法，沪深300指数，收益率，Box-Cox变换，Johnson转换法中图分类号：029万方数据AbstractThereiscertainshortageinclassicMonteCa

5、rlomethodbecauseofthevolatil-ityclustering．autocorrelationandfattailoffinancialmarketyields．ThereforewecomparetheresultsofsomecommonMonteCarlomethods，thenwecombinetheMonteCarlomethodandhistoricalsimulationmethodtoreachanewmethodwhichiSbasedontheBox-Coxtransformationa

6、ndJohnsontransformation．Atlastweanalyzetheresultofthisnewmethod．Keywords：VaR，MonteCarlomethod，TheCSI300Index，yields，Box-Coxtrans—formation，JohnsontransformationChineseLibraryClassification：029lV万方数据第一章绪论帚一早瑁比1．1研究背景和意义金融市场的发展已有几百年的历史，其对筹集社会资金，优化资源配置，调整经济结构具有不可取代的作用．证

7、券价格作为金融市场的重要元素之一，它的波动性是金融市场的显著特点，这对于参与者而言既是机会的根本又是风险的来源．特别是近几十年来，随着经济的全球化和金融的一体化，全球经济，金融市场间的相互依存度逐步增强，这种依存协动一方面大大促进了全球经济的发展，另一方面使得某一地区金融市场的局部波动会被迅速波及，传染，放大到整个世界的范围．再加上信息技术的进步，金融手段的创新，如今的金融市场在欣欣向荣的同时也呈现出前所未有的波动性和脆弱性．1995年，交易员在股指期货交易中的失误使得具有233年历史的巴林银行破产；1997年当时日本四大证券之

8、一的山一证券公司宣布破产；2011年美国证券公司MF全球公司破产，成为美国1980年以来的第七大破产案；2013年光大“乌龙指”事件又引发中国证券市场的地震，金融市场本身的特性注定了身处其中的金融机构面临的高风险性，由此可见，作为金融市场的参与者，金融机构必须密