VaR风险价值方法是上世纪90年代以后发展起来的一种新型风险管理工具,作为一种余融风险测量和控制的模型,它简单易操作,应用范围广,相比于传统的金融风险管理模型,具有更高的实用价值。 中国证券市场从始至今只有十多年时间,与发达国家较为成熟的证券市场相比,尚处于市场发展的初期阶段,也处于一个复杂的、多变的风险环境中。此外,中国已于2001年加入WTO,根据我国政府对WTO的承诺,中国证券市场要逐步对外开放。因此对风险的管理和控制也显的更为重要。 目前,VaR的度量方法有很多,而且,由不同方法计算出的VaR值往往相差很大,因此,寻找与中国股票市场特点相适应的风险度量方法成为一个难题。本文给出了一种将理论分析与实证分析相结合的VaR模型精确性评价方法。 本文应用了VaR计算的方差——协方差方法中的三种典型的模型,分析了在不同置信水平下和不同分布假设下模型的精确程度。所选取的三种模型分别是GARCH、EGARCH和TARCH模型,通过其对波动率的估计来计算VaR。另外,还针对每种模型采用了正态分布、t分布以及广义误差分布的假设,共计九种方法。本文应用这些模型对上证180指数和深圳成份指数的日收益率序列的VaR估计进行了实证研究。 文中所用的检验方法有两种,分别是Christoffersen区间预测法和损失函数检验法。 最终研究结果表明,股指收益率序列的分布形态假设、样本数据量以及选取的置信度都对VaR模型的精确程度有很大的影响。