【摘 要】
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VaR(在险价值)作为风险管理的一种方法,已获得广泛应用。被众多学者所关注,并被商业银行、投资银行、非金融公司及机构投资者所使用。在这样的背景下,本文研究如何更好地以Va
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VaR(在险价值)作为风险管理的一种方法,已获得广泛应用。被众多学者所关注,并被商业银行、投资银行、非金融公司及机构投资者所使用。在这样的背景下,本文研究如何更好地以VaR的形式估计投资风险。具体的表现形式为：对VaR计算模型的准确性进行评估。更具体地,本文针对人工模拟股票的日收益选取了四种VaR计算模型：GARCH-正态分布模型,GARCH-t分布模型,EVT-POT模型和基于定义的EVT模型从以下两个角度进行研究：首先,本文研究了收益分布的尾部的薄厚程度对VaR模型的准确性影响。其次,本文研究了波动的集丛性对于VaR模型的准确性的影响。本文从计算实验金融的思想出发,在Netlogo平台上模拟出人工股票的相关变量,如收益等。在此基础上利用Matlab进行统计分析。得出结论：1、随着收益分布的尾部逐渐变厚,EVT-POT模型和基于定义的EVT模型始终是准确的。2、由于波动的集丛性的存在,当波动在较低区间时,GARCH-正态分布模型不能够准确地描述标的资产的风险,而GARCH-t分布模型能够准确地描述标的资产的风险；而当波动在较高区间时,GARCH-t分布模型和GARCH-正态分布模型都不能够准确地描述标的资产的风险。因此,在这时,不能用该模型动态的估计下一时刻的风险情况。3、在低波动区间上时,在基于定义的EVT模型、EVT-POT模型和GARCH-t分布模型中,GARCH-t分布模型总是低估风险,而基于定义的EVT模型总是高估风险。
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