logo资料库

历史模拟法VAR.pdf

发布时间：2022-06-18 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：5.91M 资料格式：pdf 举报 版权申诉
第1页 / 共52页
第2页 / 共52页
第3页 / 共52页
第4页 / 共52页
第5页 / 共52页
第6页 / 共52页
第7页 / 共52页
第8页 / 共52页
资料共52页，剩余部分请下载后查看
    封面
    文摘
    英文文摘
    第一章 前言
    第一节 问题提出的背景和意义
    第二节 国内外研究现状
    第三节 本文主要内容
    第四节 本文可能创新之处
    第二章 金融风险理论概述
    第一节 金融市场风险概述
    2.1.1 风险
    2.1.2 金融市场风险
    第二节 中国股市风险特征
    第三节 金融市场风险测量技术演变
    2.3.1 金融市场风险管理
    2.3.2 金融市场风险测量技术
    第三章 VaR基本理论概述
    第一节 VaR基本概念概述
    3.1.1 VaR定义
    3.1.2 VaR参数选择
    3.1.3 VaR的优缺点
    第二节 VaR的一般计算方法和原理
    3.2.1 一般计算方法
    3.2.2 VaR计算原理与步骤
    第三节 计算VaR的三种主要方法
    3.3.1 历史模拟法
    3.3.2 蒙特卡罗(Monte Carlo)模拟法
    3.3.3 VaR计算的分析方法
    3.3.4 VaR三种计算方法比较
    第四章 VaR计算模型的检验与误差分析
    第一节 VaR模型的后验测试
    第二节 VaR模型的误差分析
    第五章 中国股市风险实证分析
    第一节 股市较为稳定情况下的风险分析
    5.1.1 研究对象
    5.1.2 样本选取与处理
    5.1.3 研究方法
    5.1.4 实证结果
    第二节 股市剧烈波动下的风险分析
    第三节 历史模拟法的改进
    5.3.1 理论分析
    5.3.2 数据比较
    5.3.3 改进方法
    第四节 改进方法检验
    第五节 结论
    第六章 政策建议
    注释
    参考文献
    致谢
    复旦大学硕士学位论文基于VaR历史模拟法的中国股市风险研究姓名：徐中华申请学位级别：硕士专业：数量经济指导教师：谢识予20080526
    基于VaR历史模拟法的中国股市风险研究内容提要近几十年来，金融市场在得到迅猛发展的同时，也呈现出了前所未有的波动性，致使金融市场风险日趋严重，金融风险测量受到了高度的重视。在我国，近两年股市动荡，起伏剧烈，使得股市存在着巨大的风险，但同时也存在着巨大的机会，于是广大中小投资者进入了我国的股票市场，投资空前狂热。由于许多人对股市风险一无所知，盲目的进入股市，因此损失惨重；而他们的行为也加剧了股市的波动，增大了股市风险。因此，有必要介绍和推广较为简单方便的股市风险测量方法，提高风险意识，便于人们在日常投资时衡量风险，理性投资，这样既有利于投资者的投资行为，也有利于我国股市的健康稳定发展。VaR是最近几年才发展起来的一种风险测量技术，推出不久就因为它简洁、综合、实用等特点而被各官方政府机构和各类金融机构广泛使用，并得到不断的发展优化，现已发展成为管理市场风险的主流方法。本文力求为广大中小投资者找到一种简单有效的了解我国股市风险状况的方法。首先系统的介绍VaR方法，包括原理、计算方法和优缺点等，再通过VaR的历史模拟法实证分析沪深股市不同时期的风险状况并检验结果，发现在市场较为稳定的情况下，历史模拟法能很好的计算出股市的风险，但是在市场波动剧烈的时候，历史模拟法不能如实反映市场风险状况。在此依据下，本文比较两个时期的数据分布特征，从而对历史模拟法在市场不稳定时期所求得的数据进行处理，使得处理后的方法能很好的分析市场不稳定时的风险状况。另外，本文还对历史数据进行指数平滑处理，之后再用历史模拟法计算股市风险，发现对数据进行平滑处理后再使用历史模拟法在某些情况下优于直接对原始数据使用历史模拟法来估算市场风险状况，计算得出的结果更为精确。最后，本文还根据所得结论给出了一些政策建议。关键词：股市风险VaR历史模拟法标准差中图分类号：F834
    基于VaR历史模拟法的中国股市风险研究AbstractThefinancialmarketshavebeendevelopingrapidlyinrecentyears，accompaniedbytheunprecedentedstrongfluctuation．Thegrowingriskoffinancialmarketsrequiresthehighattentiononitsmonitoringandmeasurement．Inpasttwoyears，thestockmarketinChinafluctuatedsignificantlybutattractedalotofinvestors．However,withoutpayingcloseattentiontothepotentialrisksmanyinvestorshadsufferedheavylosses．Manypeopleknowlittleaboutriskmeasurementofthestockmarket．Inreturn,theirblindinvestmentmightexacerbatethestockmarketfluctuationsandrisk．Therefore，itisnecessarytointroduceandpromoteaneasierandconvenientmethodofmeasuringriskinthestockmarket，whichishelpfulforpeopletomeasureriskandinvestrationally．ThiswillalsobenefitthehealthyandstabledevelopmentofChina’Sstockmarket．VaRisanewriskmeasurementtechnology，whichhasbeenwidelyusedbyofficialgovernmentandfinancialinstitutesduetoitsconcise，comprehensive，andpracticalfeatures．VaRisconstantlybeingoptimizedandbecomingtheprevailingmethodformanagingmarketrisks．Inthethirdsection，theVaRmethodisbeenintroducedsystematically，includingtheprincipleofcalculationmethods，advantagesanddisadvantages，andetc．Later，thehistoricalsimulationofVaRisusedtoanalyzeandvalidatetherisksindifferentperiodsofShanghaiandShenzhenstockmarkets．Theresultshowedthatinthestablemarket，historicalsimulationcanestimatetheriskverywell．However,itcannottrulyreflectthestatusofmarketriskwhentherearelargefluctuationsinthemarket．Basedonthisfinding，thispapercomparedtwoperiodsofdatadistribution，andoptimizedthedataobtainedfromhistoricalsimulation．Thisnewproposedmethodisprovedtobeverygoodforriskanalysiswhenthemarketisnotstable．Inaddition，thehistoricaldatawerealsoprocessedwithexponentialsmoothing，andthenappliedtOhistoricalsimulationmethodtOcalculatethestockmarketrisk．Theresultsshowedthatthesmootheddatawasbetterthantheoriginaldatatobeusedasinputinhistorical5
    基于VaR历史模拟法的中国股市风险研究simulationinsomecases，whichleadtOmofcpreciseriskestimation．Finally，thisworkalsoprovidedsomepolicyrecommendationsbasedonpreviousconclusion．Keywords：theriskofstockmarket；VaR；historicalsimulation；standarddeviationChineseLibraryClassificationNO．：F836
    基于VaR历史模拟法的中国股市风险研究第一章前言随着金融市场的不断发展，新的投资品种的不断出现，金融市场投资者所面临的金融市场风险越来越广泛，越来越复杂，越来越难以掌握，影响也越来越大。因此，能有效准确的测量金融市场风险成为人们关注的目标，而VaR方法正是适应这种需求产生的，并很快因其实用、科学和准确的特点而受到普遍欢迎，迅速发展成为金融风险管理的一种标准。本章作为全文的第一章节，大致介绍了问题提出的背景和意义，VaR的研究现状以及全文的主要内容。第一节问题提出的背景和意义近年来，由于受经济全球化与金融一体化，现代金融理论和金融创新等因素的影响，全球金融市场得到了迅猛发展，国家与国家之间的经济联系更加的紧密。全球经济在这种大环境下得到了持续的增长，各种经济理论也得到了发展。但是，金融市场是风云莫测的，在一片繁荣的背后，世界经济也面临着日趋严重的金融风险。汇率、利率、股票价格和商品价格都呈现出高度的波动性；金融市场存在着许多潜在的风险，比如美国房地产走势，通货膨胀，全球油价问题等等。而身处市场中的人们往往低估甚至忽视了风险的存在，结果被金融市场风险所带来的后果搞得措手不及，东南亚金融危机和美国的次级债危机就是最好的例子。于是，2007年美国经济增长衰退，并冲击着全球经济，导致全球经济增长放缓。2008年初，美国华尔街更是哀声一片，花旗、美林和瑞士银行在2007年第四季度的亏损均创下了历史纪录，超出了市场上最悲观的预期1。因此，忽视金融市场风险，往往有灭顶之灾。对于我国而言，经济全球化正是最好的机遇，给我国提供了大量的机会。如今，我国已成为了经济全球化的巨大受益者，连续的经济高增长使我国的相对实力和对世界的影响力都得到了巨大的发展。但是，在充满机会的同时，风险也严重存在着，并在不断的深化，与世界金融市场～样，我国的金融市场也充满了风险和危机。人民币的不断升值，股市资金真实成本逐渐变成负值，都在一步步导致着我国资产泡沫的形成。总之，在经济发展良好的背后，总是会隐藏着重大的风险与挑战，许多问题尚未得到解决，许多情况还不被人们所了解。因此，如何防范、控制和化解金融风险不但成为各国政府和各金融机构极为重视的热点问题，而且也成为各地企业7
    基于VaR历史模拟法的中国股市风险研究甚至各个居民极为关注的问题。而对于个人投资者而言，学会正确面对金融风险，掌握基础的风险知识，更是非常必要的。具体而言，在证券市场，我国股市经历了连续5年多的低迷之后，终于迎来了06至07年的一路狂飙，从而吸引了大量的投资者涉足股票市场，人人都想在中国股市大捞一把，这么大范围的炒股现象，使得我国股市既充满了机会也充满了风险，尤其是潜在的巨大的风险，往往爆发得既突然又剧烈，让很多有准备的人都常常始料不及。但是在我国，更多的投资者并不关注所谓的风险，只是盲目或者非理性的进行投资，使得我国股市的波动更大、风险更大。因此，很有必要普及一下风险意识，推广一下简单的风险度量方法。风险度量的方法很多，而且比较成熟，尤其是近几年最热门的VaR度量方法，其发展出来的模型更是各种各样。VaR方法体现了风险中人们最关心的两方面：风险的大小和风险发生的概率，是一种能有效衡量金融市场风险的指标，可以将总体金融市场风险量化为一个数字，便于比较和描述。另外，VaR还有易于理解，简单方便的优点，因此它从一出现就被广为使用，并得到不断发展。本文就是在这样的基础上，研究如今最受人关注的股市的风险状况，研究VaR计算方法中相对简单直观的历史模拟法，通过对历史模拟法的实证检验，找出在现阶段我国股市剧烈动荡下使用历史模拟法来测量风险值所存在的问题，并对其进行一定的调整，使历史模拟法能更好的预测波动较为厉害的金融市场风险。本文的意义有：(1)股市在各国经济发展中的地位与作用是无可替代的，股市风险一旦发生，轻则造成各经济个体的损失，重则使股市资产迅速贬值，引起股灾，从而对整个国家经济造成严重危害。因此，有必要对股市风险进行深入研究。(2)我国许多投资机构都在使用VaR方法预测风险，有必要要论VaR方法在股市风险测量中的使用，从而加深对股市风险认识，加大研究力度。从而为证券投资机构及监管者分析和防范化解市场风险提供依据。(3)在我国，股票市场是广大投资者的主要投资场所，因此股市风险是广大投资者面临的主要风险。但是很多中小投资者并不关心风险，只是盲目的进行投机行为，所以，有必要介绍一下VaR中比较简单的方法，普及VaR的同时普及风险意识，让众多投资者认识了解风险，从而理性投资，这样既有利于他们个人也有利于股市的稳定。(4．)如今我国股市剧烈动荡，正是风险十分大的时候，有必要讨论VaR方法在这种情况下的使用，优化VaR方法在我国的应用，正确预测股市风险。总之，股票市场作为我国证券市场的核心，参与的投资者最为普遍，涉及的8
    基于VaR历史模拟法的中国股市风险研究利益最为广泛，因此，将VaR技术应用于我国的股票市场具有积极的意义。第二节国内外研究现状VaR作为一种金融市场风险测量方法，是近来最引人注目，发展最快的定量风险管理方法，在国内外都进行了大量的研究。VaR始于著名的4．15报告，是由JmMorgan公司率先提出的。当时身为JPMorgan公司总裁的Weatherstone为了了解公司在未来24小时内总体上的潜在损失是多大，要求他的下属每天下午4点15分在当天交易结束后交给他一份一页的报告，用以说明第二天可能的损失。可是由于不同交易、不同业务部门的市场风险是不一样的，而且也很难直观地描述出来给别人看，于是，JmMorgan的风险管理人员就开发出了一种用一个数字来描述不同复杂环境的风险的测量方法，即VaR方法。VaR方法从出现，就因为其简洁、综合、直观等优点而被广泛使用，并不断被优化改进。在它之前的风险研究方法多集中在风险和回报的相互关系，市场有效性探讨以及风险水平的度量等问题上。1993年，G30小组发表了题为“衍生产品的实践和规则”的研究报告，第一次系统的提出了VaR方法，并极力推荐使用VaR方法来进行风险监管。1994年，jPMorgan公司建立了RiskMetrics信息系统，并开始在Internet上免费发布计算VaR所需要的信息，从而将VaR方法推广开来，在初期阶段，有14个国家的300多种金融工具使用这一系统定量分析风险。1996年1月，巴塞尔委员会提出了通过“失败率"来检验VaR模型的准确性，进一步完善了VaR方法，也奠定了VaR方法在国际金融业中的地位，许多金融机构的财务风险报告都开始以VaR为基础予以公布2。VaR主要的发展在于它的计算方法，模型的处理优化上面。自从VaR方法被广泛应用于评估风险之后，相应的计算方法和应用研究就如雨后春笋般出现了。传统的计算方法有历史模拟法，蒙特卡罗模拟法和分析方法三种，之后都经历了一个由实证到发展过程。Hendrics于1996年对这三种方法进行了实证研究比较：Vlaar和Goorbergh于1996年对VaR的多种计算模型进行实证分析比较，从而发现GARCH模型所计算的VaR值是最精确的3；Jean-philippeBouchand和Marcpotters于1999年提出了如何利用金融资产波动的non—Gaussion性来简化复杂的非线性组合的VaR的计算；另外，在1999年，JeremyBerkowitz提出了评价VaR的新方法，DowdKevin提出了VaR计算的极值方法，DavidLi提出了使用四阶矩计量计算VaR的新方法。在2000年，NiffikeerCindy等人讨论了利率9
    基于VaR历史模拟法的中国股市风险研究交换组合的VaR估计的综合因子方法；在2001年，Penza和Bansal全面系统地介绍了VaR的各种计算方法及其在金融市场风险度两方面的应用，同时简要说明了VaR在期权等金融衍生工具风险度量中的运用；在2002年，Consigli和Giorgio研究了在不稳定的金融条件下均值-VaR组合选择及尾部估计问题；在2004年，还有讨论VaR约束下的最优组合问题的文章发表。之后，还陆续出来了分形分布计算VaR的方法和分类市场分析法，各种模型也不断地得到了优化，更有人提出了CVaR的风险测量方法。在国内，对VaR的研究最早始于1997年郑文通的“金融风险管理的VaR方法及其应用”一文。刚开始的两年几乎都是以介绍VaR的基本概念、原理和方法为主，之后从1999年开始结合我国的实际进行实证研究，对VaR方法在我国金融监管、投资风险管理和证券市场的应用进行研究，对沪深两个市场的VaR值进行比较，实证比较不同的VaR模型在我国使用时的优劣等。姚刚于1998年讨论了VaR的含义和意义，并大致介绍了VaR的三种计算方法；詹原瑞于1999年从理论上探讨了VaR的度量问题；刘宇飞于1999年提出了VaR方法在我国金融监管中的运用及意义，并介绍了VaR的后验检验法；田宏伟等人于2000年研究了极值理论计算VaR的方法，验证了在市场处于极端条件下，用极值法计算VaR具有很高的准确性；严太华等人于2000年提出了在我国证券市场中应用VaR方法管理市场风险，不过他们只是做了一些理论上的评述；陈守东于2000年提出了VaR的一种模拟方法；马超群等人于2001年提出了估计VaR值的完全参数法和半参数法；朱宏泉等人于2001年对静态模型和GARCH模型进行了分析实证；范英于2001年研究了计算VaR的指数加权移动平均法，即EI删[A方法；王春峰于2001年编著的《金融市场风险管理》一书，更是系统全面地介绍了VaR相关的所有内容；邵全等人于2001年介绍了VaR方法在非对称金融衍生工具风险度量中的应用；封建强于2002年从静态和动态两个角度分析了VaR度量的极值方法，并给出了贝努利损失区间法来检验VaR模型。此外，还有王春峰等人于2002年提出使用分布拟合法来估计VaR，提高了估算精度；陈忠阳的(VaR体系与现代金融机构的风险管理》，杨鸿的《基于VaR的证券公司风险管理系统集成研究》，这一类文章着重研究了VaR在金融风险管理与评估方面的应用；刘汉中等人于2002年提出了用矩匹配方法来处理基于Delta-Gamma正态模型的VaR计算，同年还提出了用Johnson分布族来计算非线性VaR，采用分位点估计法来估计Johnson分布参数，使计算量大为减少；马丹于2003年发表文章对中国股市动态进行了VaR计量模型的分析，介绍了利用GARCH模型的VaR计算方法。从上文可以看出，VaR方法虽然引进我国已经十年了，在国内的研究使用也10
    分享到：
    赞 收藏

    相关推荐

    资料库

    信息化

    共收录1827份资料，累计6个分类，关注成员有19位，主要包括：管理软件,企业管理,电子商务,其它,IT管理,项目管理

    热门标签

    管理软件 企业管理 电子商务 其它 IT管理 项目管理

    最新资料