基于GARCH模型的VaR方法的实证研究

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1、分类号：02j二密级：单位代码：10422学号：lololpll∥户蒙只番硕士学位论文ThesisforMasterDegree论文题目：基于钥怨f1梗型葫／7协蝴蹶缃灾坦砌冤Em7溉乱№吼孑讯／Ⅵ似晚酞on．朝k11M00ce【-作培专‘指厶口者姓名养单位业名称导教师作导师2pI弓年【f月f7日原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确

2、方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：起月赂日期：燮止互关于学位论文使用授权的声明本人完全了解山东大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权山东大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。(保密论文在解密后应遵守此规定)论文作者签名：至盟导师签名{碰日期：幽山东大学硕士学位论文目录中文摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯I英文摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

3、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯II第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．1§1．1VaR产生背景⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1§1．2国内外研究动态⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．2§l。3本文的主要研究内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．4第二章金融风险度量方法的介绍⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．6§2．1灵敏度方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯6§2．1．1灵敏度方法涵义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．6§2．1．2灵敏度方法的缺点⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．7§2．2波动性方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯

4、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯7§2．2．1波动性方法涵义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．7§2．2．2波动性方法的缺点⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．8§2．3VaR方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．9§2．3．1VaR方法涵义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯9§2．3．2Va冗方法参数选择⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．9§2．3．3VaR方法优缺点⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．11§2．4本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．⋯⋯⋯．．12第三章VaR计算方法和(]ARCH类模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．13§3．1VaR的

5、一般计算方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．13山东大学硕士学位论文§3．1．1一般分布下的VaR计算⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．13§3．1．2正态分布下的Va肼算⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．13§3．2VaR的计算方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯14§3．2．1历史模拟法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．14§3．2．2蒙特卡罗模拟法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯16§3．2．3方差一协方差法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．18§3．3GARCH类模型的介绍⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯19§3．3．1GARCH模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

6、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯19§3．3．2TARCH模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯20§3．3．3EGARCH模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．20§3．4关于分布⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．21§3．5正态性检验⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．22§3．6VaR模型的准确性检验⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．23§3．7本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．24第四章GARCH模型在股票市场的实证研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．25§4．1市场数据分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．25§4．1．1基本统计数

7、据分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯25§4．1．2平稳性检验⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．28§4．1．3ARCHLM效应检验⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．29§4．2模型的建立⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．30§4．2．1模型的参数估计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯30山东大学硕士学位论文§4．2．2ARCHLM检验⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯32§4．3GARCH类模型的VaR方法应用研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．33§4．3．1yo赠的计算结果与分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．33§4．3．2模型的准确性检验⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

8、⋯⋯⋯⋯⋯⋯35§4．4本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．37参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．38致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．40附录⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．41III——山东大学硕士学位论文CONTENTSChinese