风险评价的VaR方法及应用

摘要

经济全球化带来的全球竞争，使我国的金融市场在这几年内风起云涌，变化不断，全球各个国家的金融市场大都出现波动，使得各个国家都把风险管理放在了比较首要的位置。一个主要的风险度量方法就是VaR，即风险价值，VaR方法使得金融产品或组合的风险能够用一个可与其收益匹配的简单的数字来表示，方便地度量金融市场的风险水平。
　　本文介绍了VaR的一些基本概念和性质，建立了VaR的点估计以及区间估计。本文用VaR与GARCH类模型相结合，建立正态分布、t分布以及GED分布下GARCH类模型，得到VaR的点估计和区间估计，并将其与Cornish-Fisher展开式和Chebyshev-Markov近似分位数得到的VaR的点估计和区间估计进行比较，其中点估计利用Kupiec提出的返回检验的方法作为比较准侧，区间估计利用覆盖率(CP)、参数落在区间上侧的错误概率(Upper)、参数落在区间下侧的错误概率（Lower)以及区间长度的中位数(Med)来作为比较准则，最后发现利用在GED分布的EGARCH模型下，Chebyshev-Markov(CM)近似分位数得到的VaR的估计效果较好。

目录

引言

一 研究背景

二 国内外研究现状

三 本文研究思路及结构

第一章 风险价值VaR理论

1.1 风险VaR的概念定义

1.2 风险价值VaR的计算方法

1.3 模型的建立

1.4 VaR的返回检验

第二章 VaR的区间估计

2.1 VaR的区间估计方法

2.2 基于Bootstrap方法的VaR区间估计

2.3 分位数的计算方法

第三章 模拟比较

3.1 利用GARCH模型

3.2 利用EGARCH模型

第四章 实证分析

4.1 数据来源与描述性统计

4.2 平稳性和相关性检验

4.3 模型选择

4.4 VaR的估计及返回检验

结论

参考文献

攻读学位期间的研究成果

致谢

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