【摘 要】
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近10年来,VaR方法得到了国内外众多学者的广泛研究,但是绝大部分研究都是建立在资产收益率服从正态分布假设的基础之上的,这往往与实际不符.实证研究表明,无论是资产收益率的
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近10年来,VaR方法得到了国内外众多学者的广泛研究,但是绝大部分研究都是建立在资产收益率服从正态分布假设的基础之上的,这往往与实际不符.实证研究表明,无论是资产收益率的无条件分布还是资产收益率的条件分布都不服从正态分布假设,他们在多数情况下是厚尾分布.在正态分布假设下计算的VaR值常常会比实际的VaR值偏小即会低估风险,因此有必要用一个厚尾分布来代替正态分布假设,这正是写作该文的初衷.该文用可以灵活拟合金融数据尖峰厚尾、异方差、有偏特点的混合ARCH模型即MAR-ARCH模型作为收益率分布假设,希望能够得到更符合实际的VaR,对上海A股市场指数的实证研究证实了这一猜测.全文共分三章:第一章介绍了风险的概念和度量的方法,重点介绍了VaR的产生背景、概念和计算方法.第二章具体介绍了MAR-ARCH模型以及参数估计和显著性检验,该文主要采用EM算法和Trust region算法相结合来求参数的极大似然估计,然后用极大似然估计量的大样本性质作参数的显著性检验.第三章介绍了用基于MAR-ARCH模型计算上海A股市场指数一天的VaR,并与基于正态分布的GARCH和IGARCH模型以及基于t分布的GARCH模型的计算结果进行了比较,进一步体现了MAR-ARCH模型的优越性.
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