【摘 要】
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本文主要研究了利用GARCH模型估计VaR和CVaR（条件风险价值）在中国股市风险管理中的应用．VaR是度量金融市场风险的一种评价方法，它结合统计学中的知识能够迅速地、准确地和全面地
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本文主要研究了利用GARCH模型估计VaR和CVaR（条件风险价值）在中国股市风险管理中的应用．VaR是度量金融市场风险的一种评价方法，它结合统计学中的知识能够迅速地、准确地和全面地认识和进一步地量化市场存在的风险．GARCH模型和VaR方法的结合成为十几年来学术研究热点．在资产风险管理中，我们不仅关心一种资产(或资产组合)的VaR和CVaR值，我们也关心n种资产(或资产组合)的VaR和CVaR值之间的关系．本文在一维VaR基础上定义了n维VaR和n维CVaR，并把如何估计n维VaR和CVaR与GARCH模型相结合，这样能够更好的度量n种不同资产的收益率波动风险．本文选取上证综合指数和深证综合指数来进行GARCH模型的实证分析，最后给出相应的二维VaR和CVaR值．我们能够估计投资组合的CVaR值，但是又是投资者更关心投资组合的CVaR值中系统风险和非系统风险的如何界定及其大小．本文的最后，定义CVaR中的系统风险和非系统风险，并选取一个二维的进行了分析和比较，并给出CVaR的系统风险定义合理性的证明．
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