基于非参数与参数方法的VaR模型在A股市场上的应用

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本文回顾了风险管理理论的发展历程,着重介绍了风险值(Value at Risk)理论的发展及其现状,描述了现行的主要VaR模型的内在含义,并试图利用VaR方法来评估中国股票市场的风险。  选取了1997年1月2日至2004年2月11日,总共1700个交易日的股指超额日收益率作为研究对象,并利用包括历史模拟法(HS)与混合历史模拟法(HA)的非参数模型,以及基于GARCH的几种参数模型预测股指的市场风险。并借助Christoffersen的区间检验方法,检验基于非参数与参数方法的VaR模型对股票指数市场风险的预测能力,从而试图找出能够恰当描述股指市场风险的VaR模型。  实证检验发现:1)非参数模型的预测能力不具备在时间序列上的独立性,不能恰当的描述股指的市场风险;2)对观测值赋予权重的混合历史模拟法可以很大程度上改进传统的历史模拟法的预测独立性;3)残差服从正态分布的传统GARCH模型系统地低估市场风险;4)在残差服从T分布的假设下,GARCH模型在很大程度上提高了对模型的预测能力。
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