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基于计算实验金融的VaR模型准确性研究

作　者: 崔文博
导　师: 张维
学　校: 天津大学
专　业: 管理科学与工程
关键词: VaR 计算实验金融厚尾波动集丛性失败率检验
分类号: F830
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

VaR(在险价值)作为风险管理的一种方法,已获得广泛应用。被众多学者所关注,并被商业银行、投资银行、非金融公司及机构投资者所使用。在这样的背景下,本文研究如何更好地以VaR的形式估计投资风险。具体的表现形式为：对VaR计算模型的准确性进行评估。更具体地,本文针对人工模拟股票的日收益选取了四种VaR计算模型：GARCH-正态分布模型,GARCH-t分布模型,EVT-POT模型和基于定义的EVT模型从以下两个角度进行研究：首先,本文研究了收益分布的尾部的薄厚程度对VaR模型的准确性影响。其次,本文研究了波动的集丛性对于VaR模型的准确性的影响。本文从计算实验金融的思想出发,在Netlogo平台上模拟出人工股票的相关变量,如收益等。在此基础上利用Matlab进行统计分析。得出结论：1、随着收益分布的尾部逐渐变厚,EVT-POT模型和基于定义的EVT模型始终是准确的。2、由于波动的集丛性的存在,当波动在较低区间时,GARCH-正态分布模型不能够准确地描述标的资产的风险,而GARCH-t分布模型能够准确地描述标的资产的风险；而当波动在较高区间时,GARCH-t分布模型和GARCH-正态分布模型都不能够准确地描述标的资产的风险。因此,在这时,不能用该模型动态的估计下一时刻的风险情况。3、在低波动区间上时,在基于定义的EVT模型、EVT-POT模型和GARCH-t分布模型中,GARCH-t分布模型总是低估风险,而基于定义的EVT模型总是高估风险。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-7
第一章引言  7-10
  1.1 问题的提出  7
  1.2 本文的研究问题及研究方法  7-8
    1.2.1 研究问题  7-8
    1.2.2 研究方法  8
  1.3 本文的研究意义  8-9
    1.3.1 理论意义  8-9
    1.3.2 实际意义  9
  1.4 本文的结构  9-10
第二章文献综述  10-19
  2.1 VaR计算方法研究综述  10-14
  2.2 计算试验金融研究综述  14-17
  2.3 本文所采用的模型  17-19
第三章 VaR的基本原理与计算方法  19-38
  3.1 VaR的定义  19
  3.2 VaR计算的基本原理  19-25
    3.2.1 一般分布下的VaR计算  20-24
    3.2.2 态分布下的VaR计算  24-25
  3.3 VAR计算的具体方法  25-38
    3.3.1 参数法(方差—协方差法)  25-27
    3.3.2 半参数法(semi-parameter)——极值理论(EVT)  27-32
    3.3.3 非参数法——历史模拟法和蒙特卡罗模拟法  32-33
    3.3.4 相关变量的讨论  33-35
    3.3.5 VaR模型的后续检验  35-37
    3.3.6 小结  37-38
第四章实验设计  38-48
  4.1 概念模型  38-44
    4.1.1 效用最大化函数  39-40
    4.1.2 交易策略  40-41
    4.1.3 预期价格的形成  41-43
    4.1.4 交易机制  43
    4.1.5 学习机制  43-44
  4.2 具体设计  44-46
  4.3 平台选择  46-48
第五章实验运行及统计分析  48-89
  5.1 关于实验运行的说明  48-49
  5.2 运行结果及统计分析  49-89
    5.2.1 第1组实验  49-58
    5.2.2 第2组实验  58-66
    5.2.3 第3组实验  66-74
    5.2.4 第4组实验  74-82
    5.2.5 关于尾部讨论的小结  82-84
    5.2.6 VaR模型的准确性检验  84-89
第六章结论  89-92
第七章创新、不足及展望  92-94
  7.1 本文创新点  92
  7.2 本文不足  92-93
  7.3 展望  93-94
参考文献  94-100
发表论文和参加科研情况说明  100-101
致谢  101

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