基于EGARCH模型的我国股市VaR分析

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1、毕业论文院级号名爲奧目泉勺EGARCH栈型的股市VaR今斩指导教0帀[总评成绩:基于EGARCH模型的股市VaR分析金融学院金融工程系05级(2)班高奥2005204098指导教师:张博讲师内容摘要:我国股票市场自建立以来,为经济发展所做出的贡献是有目共睹的。但由于我国股市起步较晚,发展尚不成熟,现阶段我国股市所表现岀的投机性强、大涨大跌、市场机制不成熟、政策频繁变动、有效性差等问题尤为突出。这些现象说明我国股市的风险现状不容乐观,因此对于我国股市VaR(风险价值)的度量是十分必要的。我们选取了沪深300指数为研究对彖,运

2、用EGARCH(1,1)-M模型对股市(以沪深300指数为代表)的期望收益率进行了拟合,并口将EGARCH模型和极值理论相结合,计算岀沪深300指数的风险价值WR,从而度量我国股市的风险。本文的结论主要有:第一、我国股票市场的风险和收益Z间并不存在显著的正相关关系。第二、我国股票市场尚未达到弱式有效。第三、我国股票市场的极大风险主要来源于政策的频繁变动,监管机构的严格监管促使了股市风险下降。此外,本文对如何降低我国股市VaR提出了几点政策建议:第一、应解决信息不对称问题。第二、加强监管,保证股票市场公平、有效和透明,提高股

3、票市场的有效性。第三、改善股票市场投资环境。第四、进一步加强股票市场的法制建设。第五、进行制度创新。关键词:EGARCH模型,极值理论,VaR,沪深300指数TheAnalysis-basedonEGARCHModelonVaRofChineseStockMarketAbstrasct:Sinceourstockmarketwasfounded,ithasmadenotablecontributionstothedevelopmentofeconomy.However,thedevelopmentofthestockmar

4、ketislateandimmature・Asaresult,someproblemsareespeciallyprominentinpresentstockmarket,suchasstrongspeculation,instability,immaturity,thefrequentchangesofpoliciesandinefficiency.AlltheseshowusthattheriskofChinesestockmarketisfarfromoptimistic.Therefore,it'snecessar

5、ytomeasuretherisk.WeselectHS300Indextobearesearchobject,utilizeEGARCH(1,1)-MmodeltoimitateexpectativereturnofHS300IndexonbehalfofChinesestockmarket,andlinkEGARCHmodelwithExtremeValueTheorytocalculateVaRofHS300IndexandmeasuretheriskofChinesestockmarket.Themainconcl

6、usionsareasfollows:Firstly,thereisnostrikingpositivecorrelationbetweenriskandreturninourcountry'sstockmarket.Secondly,ourcountry'sstockmarketstillisonlyarisingmarket,thuscannotachieveweak-effectivelevel.Thirdly,throughtheanalysisonestimated・VaRsequences,wecandrawt

7、heconclusionthathigh-riskatourcountry'sstockmarketstemsfromfrequentchangeofpolicies,andstrict-regulationtakenbyregulationinstitutionsimpelstheriskatstockmarkettogodown.Additionally,weputforwardsomepoliticalsuggestionsforsomeproblemsexistinginourstockmarket.Firstly

8、,somethingmustbedonetosolvedissymmetricalinformation.Secondly,strengthenregulation,ensurestockmarketfair,effectiveandtransparentandenhanceefficiencyofst

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