基于数学模型的黄金投资风险研究.pdf

《基于数学模型的黄金投资风险研究.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、资本运营基于数学模型的黄金投资风险研究■龚逸菲北京师范大学附属实验中学摘要：本文主要根据1975年到2013年国际黄金市场日收益率、黄金投资的风险特征等进行研究、分析，并建立相应的数学模型来刻画黄金投资风险的适用性，评估黄金投资的动态，预测黄金投资的风险。关键词：数学模型；黄金投资；风险研究；GARCH-EVT模型DOI:10.14013/j.cnki.scxdh.2017.01.122随着数学水平的不断发展，数学模型逐渐被广泛应用，特别由上图进行分析，我们可以发现黄金价格在逐年上涨，在是在黄金投资风险研究中，如何提升投资效益、实现黄金投资风2009年到2013年黄金

2、价格达到了一个巅峰，且一直在这个范险管理是目前研究的重点。通过建立科学、合理的数学模型，可围内波动，由此可见，黄金属于保值产品，有着良好的保值性、以有效的识别黄金投资风险中所存在的规律性，做出恰当的投投资性。下面我们结合其他投资产品分析一下黄金的保值性、资决策。本文主要运用GARCH-EVT模型对黄金投资风险的动风险性。态VaR进行估算，提出合适的计量方法，实现提高黄金投资精确性的目的。一、数学模型与黄金投资风险的概述1.黄金投资风险概述风险具有一定的规律性、不可避免性和客观存在性，因此，我们无法完全的避免或消除风险，只能去降低风险。在黄金投资中，如何控制黄金投资风险

3、是目前研究的重点。黄金投资不同于其他投资，不附带信贷风险；黄金投资具有期货及期权、珠宝、金币与金条等广泛的投资渠道，所以其流通性风险较低。其次，我们通过研究波幅来度量市场风险，一般情况下，波幅越高，风险便越大，而黄金价格的波幅一般低于交易频繁的蓝筹股市场指通过分析黄金、股票、国债三者之间价格、风险性及发展趋数，如标普500。最后，黄金投资手段主要包括分散投资组合、保势，我们可以发现黄金虽然会受到许多因素的影响，且在国际上持本金、顺势而为、准确判断点位等，合理利用黄金投资手段，有以美元标价，但随着通胀压力的不断加大，美联储在2010年开利于把握黄金投资动态，实现对黄金投

4、资的风险控制。始加息，美元指数触底反弹，由于国际黄金以美元标价，所以国2.黄金与其他保值品近年来走势分析际金价出现回调。由此可见，黄金具有良好的保值性，且适合广根据1990年到2013年黄金的价格进行分析，我们可以发大投资者购买。现影响国际黄金价格的因素主要包括：（1）美元的走势。（2）地缘3.数学模型概述政治。（3）通货膨胀。（4）原油价格。（5）黄金供需关系。近年来，利用严谨的数学语言和数学逻辑思维所构造的一种模型称黄金价格在逐年上涨，黄金逐渐成为人们首选的保值品，下面我为数学模型。数学模型可以简化复杂的实际问题，并用简洁、明们主要针对近年来黄金的价格，绘制一个走

5、势图。了的数学语言进行表述与求解。数学模型可以是简单的，也可以是复杂的，如利用一条简单的曲线描述产品市场的供给或需求；运用J型曲线表达生物学中种群数量与时间之间的关系；利用GARCH-EVT模型定量、定性的分析黄金投资风险的问题，研究其潜在规律，并应用到实际问题中。数学模型逐渐成为行之有效的解决人们实际问题的技术手段。二、数学模型在黄金投资风险的应用本文主要以GARCH-EVT模型为主，研究黄金投资风险的217资本运营动态VAR，进一步提高黄金投资风险度量的精确性。下面我们详细的介绍一下GARCH-EVT模型在黄金投资风险中的应用。1.简述GARCH-EVT模型GAR

6、CH模型主要是根据自回归条件异方差，即误差项在t时刻的方差依赖于t-1时刻的误差平方大小，探究投资的波动由此我们可以发现模型对参数数据的估计效果较好，形象、性。GARCH（p,q）模型的基本表达式为：准确的描述了黄金投资风险中的日收益率的波动性，其带来的yt=μt+zt冲击影响持续性较长，但是在逐渐的向着消失的方向发展。另zt-Ψt-1～N(0,ht)外，通过对其显著水平、异方差等问题的计算，可以发现该模型h=α+z2+h(i、j≥0,且均为实数)t0t-it-j残次项中不存在异方差现象。其中，yt,μt,zt,分别指收益率、条件均值和随机干扰项，ht指第三，通过对模

7、型进行检验、分析，讨论GARCH-EVT模型条件方差，Ψt指所采集的信息集，且ht-α0＜1可以确保在黄金投资风险中的稳健性，并比较各个模型之间的差异，选择GARCH模型的平稳运行，保证所刻画的黄金投资波动性的准最适合的模型，有效控制黄金投资风险中因日收益率序列而引确度。起的实际损失风险，增强其预测功能。而EVT模型则是为了进行统计运算，定义为广义极值分布3.GARCH-EVT模型在实际中的应用模型，其函数表达式为：查阅资料可发现，GARCH-EVT模型在金融资产风险控制分析中，取得了较为显著的效果。例如2008年，高莹、周鑫等人利用该模型，综合分析