基于GARCH族模型的VaR及CVaR方法在中国大陆股市中的应用

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随着美国次贷危机爆发对全世界金融领域的冲击,更加加剧了中国股市的剧烈波动和风险,这使得风险管理难度加剧,使得投资者投资更加困惑.为此,研究我国股市的市场波动和风险情况具有重要意义.本文对上证综合指数,上证180指数,深圳成份指数,在GARCH-N,GARCH-t,GARCH-GED模型的基础上计算VaR值,对其进行了检验分析.发现上证综合指数,上证180指数,深圳成份指数的收益率走势大致相同,且都具有尖峰厚尾性,适合用GARCH族模型进行建模和分析.因此,本文随后运用CVaR方法进行更加保守性的风险分析.通过对CVaR和VaR计算结果的比较,可以看出CVaR估计值比VaR估计值高得多,因此从总体上说,CVaR是一种可以覆盖更大风险的度量工具.再用CVaR的计算结果与实际风险相比较,可以看出CVaR确实可以有效降低实际失败的次数,并且更加保守严谨的估计股票市场风险.
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