金融市场风险度量的VaR模型改进

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VaR(Value at Risk)模型作为一种符合未来风险管理发展方向的市场风险度量方法,近年来得到了世界范围内的普遍认可和支持。我国金融市场近年来发展迅速,但VaR方法在我国的应用与国际上金融市场风险管理技术的主流还存在着较大差距。因此,如何借鉴国际上比较成熟的VaR模型作为定量测量金融市场风险的方法,在我国金融市场风险管理中具有重要的应用价值和现实意义,这也是本文主要的研究目的和理论方法。本文首先从金融市场风险管理展开研究,对金融市场风险管理的发展状况及历史背景做了介绍,并从而展开金融市场风险的主要测量工具——VaR模型方法的研究讨论。接下来,文章综合介绍了VaR模型理论,对其产生背景、研究现状、计算原理以及方法进行了综述。之后,为了使模型更优地应用于我国实际的金融市场,本文针对VaR模型方法的局限性进行了改进。由于参数法是在正态假设的前提下估值,而非参数法虽然对收益的统计分布或概率密度函数没有做任何假设,但是对极端事件预测不及时,所以本文结合了极值理论以改进模型对极端事件的预测能力,建立了一种参数模型和非参数模型混合的半参数模型来对VaR估值,并用我国的上证指数加以实证分析,进行模型检验,从而得出模型有效的结论,这也是本文的创新之处。最后,本文在结论部分针对文章研究的的价值及不足之处进行了总结归纳,并对VaR模型在我国金融市场风险管理中的发展前景进行了展望。
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