基于GARCH族模型的VaR及其改进的有效性检验

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经济全球化、衍生产品的大量出现使得金融市场呈现出前所未有的波动,金融市场的风险管理已尤显重要。VaR方法作为当前国际金融界广泛认可的一种度量金融风险的工具,而且相对于方差来讲,更多的将投资人的损失作为风险,更具有合理性。本文用当前金融领域刻画条件方差最典型的GARCH模型及其最新衍生模型如EGARCH、PARCH,分别在正态分布以及能刻画收益厚尾特性的t-分布假设下,结合上证A股指数、上证B股指数和恒生指数进行实证分析,通过Back-test检验,分析了影响风险价值VaR预测值的因素。但是在用参数法计算VaR时,关于分布假设、模型的选择,具有一定主观因素,很多是靠经验来进行判断,因此我们在收益方程中引入风险溢价,更合理刻画收益率,实证分析证明此时的VaR结果更合理;又由于VaR在度量风险时,不满足次可加性,最后我们引用条件风险值(CVaR)动态计算模型-GARCH-CVaR模型,对股票市场进行了分析。
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