基于var方法的沪深股市投资风险测度研究

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1、分类号：密级：UDC：编号：学位论文基于VaR方法的沪深股市投资风险测度研究陈云飞指导教师姓名：李金海教授河北工业大学申请学位级别：硕士学科、专业名称：技术经济及管理论文提交日期：2012年11月论文答辩日期：2012年12月学位授予单位：河北工业大学答辩委员会主席：评阅人：2012年11月ThesisSubmittedtoHebeiUniversityofTechnologyforTheMasterDegreeofTechnologyEconomyandManagementARESEARCHONRISKMEASUREFORINVESTMENTOFS

2、HANGHAIANDSHENZHENSTOCKMARKETSBASEDONVARbyChenYunfeiSupervisor：Prof.LiJinhaiNovember2012河北工业大学硕士学位论文基于VaR方法的沪深股市投资风险测度研究摘要一般来说，人们把风险定义为在未来一段时间内净收益的不确定性或者发生损失的可能性。通常，这种不确定性的表现形式会有所差异。为了更加精确地测度风险，后来人们引进了名义值法，波动性和敏感性测度方法。虽然名义值法，敏感性分析以及波动性方法在一定历史阶段发挥了很大作用，从不同角度测度了投资组合或者投资的风险大小，但他们都

3、对多大可能性会产生损失并没有做出回答，并且对于不同市场中的总风险也无法进行测度。因此，在瞬息万变的金融市场环境下，VaR(ValueatRisk，风险价值)才走上了金融风险测度的历史舞台。本论文回顾了近几年美国次贷危机、欧债危机等对全球经济的影响，以此为背景引申出金融风险管理的重要意义，认真归纳了风险管理技术的在国内外的发展情况，发现VaR技术已经成为国内外学者研究和关注的重点。VaR技术在学者们的关注和研究下得到了快速发展，日益成为主要的风险管理技术。接下来，对金融风险管理的基本理论知识做了简单介绍，并重点介绍了证券投资风险管理的主要程序。并且进一

4、步讲述了风险管理方法的历史演进过程。本论文还对各种VaR模型的优缺点进行了分析评价，并分析提出了在运用过程中可能遇到的问题。紧接着，本论文以沪深300指数为样本数据运用GARCH（1,1）模型对我国沪深股市的风险进行了实证分析，结果表明：VaR能够准确反映我国沪深股市的波动性；GARCH（1,1）模型是适合对沪深300指数进行建模，以求解我国股票市场的VaR估计值的。随着全球金融市场的日益开放，全球金融市场的联系日益紧密，金融风险管理任重而道远。论文最后对该技术的进一步发展进行了展望。关键词：VaR方法，GARCH模型，沪深300指数，投资风险测度i

5、基于VaR方法的沪深股市投资风险测度研究ARESEARCHONRISKMEASUREFORINVESTMENTOFSHANGHAIANDSHENZHENSTOCKMARKETSBASEDONVARABSTRACTGenerally,peopledefineriskastheuncertaintyoffuturenetgainsorthepossibilityoflossesandtheuncertaintyhasmanyforms.Inordertomeasuretheriskmoreaccurately,peopleintroducedthenom

6、inalvaluemethod,volatilitymethodandsensitivitymethod.Althoughthenominalvaluemethod,thesensitivitymethodandthevolatilitymethodhaveplayedagreatroleinacertainhistoricstage,measuringthesizeofriskofinvestmentorinvestmentportfoliofromdifferentperspectives,theydon’tmakeitclearthatwhat

7、thepossibilityisofthehappeningofloss.Yet,theydon’tputforwardasolutiontomeasurethetotalriskofdifferentmarkets.Theirlimitationsareobviousinthecomplicatedfinancialmarketenvironment.Andjustbecauseofthis,VaR(ValueatRisk)boardedonthehistorystageoffinancialriskmeasure.Thispaperreviews

8、theimpactofU.S.subprimemortgagecrisisandEuropeandebtcr