基于arch类模型的上海股票市场风险价值的测度与分析

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1、目录摘要：1Abstract21引言32时间序列及其分析方法32.1时间序列的特征32.1.1异方差性特征32.1.2自相关(autocorrelation)特征42.2.3自回归(autoregression)特征42.2时间序列分析43常见运用于时间序列的回归模型63.1经典线性回归模型的假定63.2最小二乘回归63.3ARIMA模型74ARCH类模型及其研究现状84.1ARCH模型94.2GARCH模型105风险及金融风险115.1风险115.2金融风险115.3金融风险管理126风险管理必要性13II7风险价值148风险价值测度158.1VaR模型的概述158.2运用ARCH类模

2、型估计VaR值的步骤169实证研究179.1收益率及对数收益率189.2数据平稳性分析229.3相关性检测2710ARCH类模型的拟合以及相关参数的计算2310.1根据样本序列建立ARCH类模型2310.2根据GARCH模型分别基于N分布，t分布以及GED分布下估算出来的前22组VaR值2811上海股市的风险状况分析39结论41参考文献42致谢46附录35II基于ARCH类模型的上海股票市场风险价值的测度与分析摘要：2008年以来，股市的低迷让更多的股民开始关注投资风险的存在以及其度量方法。特别是对于大多数的中国股民存在着投机性的投资心理。不仅是股民甚至是政府机构也对金融风险的规避有着特

3、别的感情。相对国外较为成熟的金融市场，中国的金融市场秩序还不健全，近几年来如火如荼的股票市场也因为充斥着大部分的违抗市场有效性的影响因素而开始出现泡沫。大量的小股民因为股票大头对股票价格的操纵而损失了大量的金钱，这样以来对社会的稳定也是一个巨大的威胁。本文以2008年到2012年3月5日的上证指数作为样本，对其对数收益序列进行平稳性，自相关性以及ARCH效应的检测并分析。然后对序列进行ARCH类模型基于正态分布，学生分布以及GED分布进行拟合并进行VaR值的计算。最后对上海股票市场对数收益率特点进行总结以及对风险价值进行一定时间的预测。关键词：金融风险;风险量化;股票市场;VaR;ARC

4、H49EstimationandAnalysisontheVaRofShanghaiStockMarketBaseduponARCHEconomicsAbstract:From2008,ithasbroughtfinancialriskmanagementsubstantialimprovementsanddrawsprettymuchattentionfrombothacedemiaandpractitioners.AccuracyofVaRmeasurementisstillabigconcerninapplication.Thisisbecauseofthecomplicityin

5、theVaRmodel,whichisrelatedtoboththedistributionandvolatilityofequity,andthevolatilityofequityreturnisfeaturedasconditionalheteroskedastic.ThismeansthattheestimationprocedureofVaRshouldappropriatelyconsiderwiththesetwoissues.Fortunately,theveryprominentARCHmodeltechniquesgiveusthepossibilityoftack

6、lewiththesedifficulties.ARCHwasoriginallyintroducedtodealwiththeproblemofheteroskedasticityineconometricmodeling,anditcanhelptoestimatetimevaryingconditionalvarianceundervariousassumptionofresidualdistribution,forexamplethestandardeconometricpackageEViewsgivesusersthreeoptions,i.e.Gaussian,Studen

7、ttandGeneralizedErrorDistribution.Therefore,combiningARCHmodelwithVaRestimationisaveryhopefuldirectiontoimprovetheprecisionofVaRestimation.Thispaperisthusmotivatedbythisthinkingandtriestoapplythenewcombinedmodelstoesti