基與蒙特卡羅模擬法的風(fēng)險價值（VaR）及其在中國股票市場中的運用.pdf

1、近20年來，由于受經(jīng)濟全球化與金融一體化、現(xiàn)代金融理論及信息技術(shù)、金融創(chuàng)新等因素的影響，全球金融市場迅猛發(fā)展，金融市場呈現(xiàn)出前所未有的波動性，商業(yè)企業(yè)和金融機構(gòu)都面臨著日趨嚴(yán)重的金融風(fēng)險。金融風(fēng)險不僅嚴(yán)重影響了商業(yè)企業(yè)的正常運營和生存，而且對金融及經(jīng)濟的穩(wěn)定發(fā)展構(gòu)成威脅。尤其進入90年代以后，世界范圍內(nèi)的金融危機頻繁暴發(fā)。因此，對于大多數(shù)具有較高管理水平的公司或機構(gòu)來說，建立一個良好的風(fēng)險管理系統(tǒng)十分重要，金融風(fēng)險管理已成為金融機構(gòu)乃至

2、所有企業(yè)生存發(fā)展的核心能力之一。 在金融風(fēng)險管理的方法中，傳統(tǒng)的資產(chǎn)負債管理過于依賴報表分析，缺乏時效性；利用方差來衡量風(fēng)險過于抽象、不直觀，且反應(yīng)的只是市場(或資產(chǎn))的波動幅度；而CAPM又無法適用于金融衍生產(chǎn)品. 1994年J.P.Morgan提出了風(fēng)險測量的VaR方法，目前VaR方法已經(jīng)被眾多金融機構(gòu)廣泛采用，并已成為目前金融界測量市場風(fēng)險的主流方法。 我國目前對VaR的研究主要集中在歷史模擬法和分析方法上，主要是

3、在分析方法的基礎(chǔ)上，運用各種分布假設(shè)和波動性的估計模型解決金融時間序列的厚尾性和波動集聚性現(xiàn)象。蒙特卡羅模擬法是一種全值估計方法，無須假定市場因子服從正態(tài)分布，有效的解決了分析方法在處理非線性、非正態(tài)問題中遇到的困難。然而，金融時間序列往往存在分布的尖峰厚尾和波動的集聚性現(xiàn)象，一般的蒙特卡羅模擬法在計算VaR時就存在局限性。因此，將不同的分布假設(shè)以及波動性的估計方法運用到蒙特卡羅模擬法中，并用我國的金融市場數(shù)據(jù)進行實證檢驗，不僅可以增進

4、蒙特卡洛模擬法估計VaR的績效，提高估計精度，也可以對蒙特卡羅模擬法本身的模型風(fēng)險有更全面的了解，從而為探索適合我國金融市場的VaR模型提供選擇依據(jù)。 本研究欲以t分布和各種波動性估計模型，如GARCH(1，1)、EGARCH(1，1)、GJRGARCH，加入到蒙特卡洛模擬法中，成為改進的蒙特卡洛模型來估計VaR，并與傳統(tǒng)的蒙特卡洛模擬法進行比較，以驗證比較各模型的績效。全文共分5個 部分，對各部分的內(nèi)容安排如下： 第

5、一部分，緒論;主要討論研究的背景及意義，并對VaR的發(fā)展進行文獻綜述。 第二部分，介紹了VaR的概念和基本原理，并介紹了基于蒙特卡羅模擬法的VaR計算及檢驗方法。 第三部分，分析了金融數(shù)據(jù)的統(tǒng)計學(xué)特性和一般蒙特卡羅方法計算VaR時的不足，并在此基礎(chǔ)上提出了對蒙特卡羅模擬法的改進，即將GARCH模型和t分布運用到蒙特卡羅模擬法中。 第四部分，運用統(tǒng)計學(xué)的方法對我國金融數(shù)據(jù)的統(tǒng)計學(xué)特性進行了驗證。 第