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截至2011年,我国开放式基金经过十余年的发展,在数量和规模上占比均超过90%,已成为公募基金市场的主流产品,占据重要的市场地位。然而,在开放式基金蓬勃发展的同时,由于我国证券市场体制不完善、缺乏套期保值工具,开放式基金面临着较大的市场风险。因此,如何有效的度量开放式基金的市场风险,为管理市场风险提供决策依据,这对机构和个人投资者而言都是至关重要的。随着证券市场的发展,投资品种的不断创新,原有的风险度量方法例如灵敏度方法、波动性方法由于自身的限制已不能满足现实的需求,VaR方法在这种背景下应运而生。由于VaR方法具有准确性、实用性和科学性,且可以用一个数据来衡量金融资产风险,自推出后就被广泛的应用于金融领域,成为主流方法。在VaR方法的使用中,GARCH模型和SV模型这两类条件异方差模型均能够较好的对金融数据收益率的波动性特征进行刻画。本文的研究以我国开放式基金的风险度量为核心,试图找到较优的风险测度模型。本文首先对开放式基金风险进行理论分析,阐述了我国对开放式基金市场风险进行管理的现实需求并介绍比较了风险度量的方法,得出VaR是较好的度量市场风险的方法。接着比较分析了GARCH模型和SV模型两类条件异方差模型,结果表明这两类异方差模型均能拟合收益率序列的波动性特征,其中SV模型更胜一筹,基于GARCH模型和SV模型的VaR方法可实现对我国开放式基金市场风险的有效测度。随后,选取了十二只开放式基金作为研究对象,分别建立基于正态分布和t分布的GARCH模型和SV模型,并将得到的时变方差应用于VaR的计算中,通过返回测试得到基于SV-t模型的VaR方法是测度我国开放式基金市场风险的较优模型,接着,基于实证结果定量比较了股票型基金和基金衍生品的风险的大小。最后,将VaR方法应用于开放式基金风险管理中,初步构建基于VaR方法的风险管理系统。本文的创新点在于尝试使用GARCH类模型和SV类模型对开放式基金的收益率序列波动性进行分析,进而运用VaR方法对开放式基金的市场风险进行测度,以找到较优的度量风险的模型。另外,本文使用定量方法比较了股票型基金和基金衍生品的风险,这也可作为-个创新点。