基于有偏分布下的创业板指数VaR测度分析.doc

摘要：本文基于创业板指数的典型事实，应用 GARCH 模型，在不同分布下进行 VaR 风险测度建模，包括正态分布，学生 t 分布以及有偏的学生 t 分布。同时，应用返回测试中的似然比以及动态分位数回归对结果检验。结果显示：收益分布服从于正态分布和学生 t 分布的 VaR 测度模型的可靠性明显低于收益分布服从于有偏学生 t 分布；在样本内，正态分布、学生 t 分布、有偏学生 t 分布均能有效衡量 VaR 风险，有偏学生 t 分布在空头 VaR 水平较高时精准度更高；在样本外，正态分布、学生 t 分布、有偏学生 t 分布的 VaR 测度能力相差不大，但有偏学生 t 分布在空头 VaR 水平下测度能力更高些。因此，能够捕捉更多金融资产特征的有偏学生 t 分布对创业板指数的 VaR 测度更精准可靠，这就表明，在风险管理时，应更多的考虑具有尾部效应的分布进行度量。

关键词：有偏学生 t 分布；创业板指数；GARCH 族模型；VaR 测度；返回测试

目录

摘要

Abstract

一、绪论-1

1.1 引言-1

1.2 选题背景-1

1.3 研究意义-2

二、 文献综述-3

2.1 国外文献综述-3

2.2 国内文献综述-3

三、计量模型与方法-4

3.1 VaR 测度模型-4

3.2 VaR 估计方法-4

3.3 VaR 测度准确性检验方法-5

四、实证分析-6

4.1 样本选择及描述-6

4.2 VaR 风险测度模型的参数估计-7

4.3 VaR 风险测度模型准确性的实证检验-7

五、政策建议-9

六、结论-9

参考文献-11

致谢-12