基于沪深股票数据的VaR估计与检验

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对于风险管理的变革一直不断,这其中风险价值(VaR)作为可以衡量金融风险的新方法,以其良好的特性在交易中扮演着越来越重要的角色.起初,VaR是为了应对金融灾难,现在其不断扩展并已经应用于许多衍生工具中.在很大程度上改变了以前对风险的处理方式,为金融机构和个人合理规避风险提供新视角.2005年5月的改革,对股票市场造成了一定影响.本文选取该时间为起点对两股市近十年的日收益率进行研究,由于各阶段表现出不同的特征,所以将收益率分为三个阶段.将收益率作为研究对象,检验分布情况,平稳性和ARCH效应,对符合要求阶段,建立GARCH、TGARCH、EGARCH模型和历史模拟法进行具体分析,采用上述四种方法估计两股市各个阶段的VaR值.运用Kupiec方法检验风险价值(VaR)的计算结果是否有效.最后以上证为例,用贝叶斯方法估计不同先验信息下GARCH模型参数,得到改进后的模型对数据拟合更好,计算的风险价值(VaR)结果准确性更高,且先验信息集聚效应持续时间不同模拟效果不同.
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