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基于VaR-GARCH类模型的中国黄金市场风险管理研究

作　者: 薛艳辉
导　师: 曾祥金
学　校: 武汉理工大学
专　业: 应用数学
关键词: 黄金市场 风险管理 VaR GARCH类 失败检验法
分类号:
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 34次
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内容摘要


2008年美国次贷危机爆发,继而引发全球金融危机,全球主要金融资产竞相贬值,使国家和个人承受了重大损失。而这段时期黄金价格大幅上扬,显示了很好的保值增值能力,但黄金理财产品的涨幅经常与投资者的预期背道而驰,在这种情况下对黄金市场进行风险管理研究显得很有必要。中国黄金市场发展十分迅速,现已成为全球第一产金大国和全球第二黄金消费国,黄金场内交易量位居世界第一。但中国黄金市场从2002年开始市场化才经历了十多年的发展,存在很多问题尚待解决；我国黄金市场结构不完善,黄金投资品种较少,法律法规滞后,政府存在一定的管制,对我国到黄金市场进行风险管理分析显得很有现实意义。本文重点对中国黄金市场进行风险管理研究。首先,分析近年来世界主要金融资产走势和我国黄金市场的发展情况,说明对我国黄金市场进行风险管理的研究很有必要,并详细介绍了文章的研究背景和研究意义,分析了国内外学者在黄金市场和风险管理方面做的一些研究工作,提出了文章的研究方法和创新点。其次,介绍了黄金产品在中国的使用历史,研究了中国主要黄金市场的发展情况以及未来发展趋势,分析了影响我国黄金价格变动的短期和中长期因素。然后,介绍了风险的定义以及度量的方法,描述了VaR方法的定义、基本原理和计算方法；由于黄金时间序列具有尖峰厚尾的特点,直接使用VaR方法效果不好。GARCH类模型能够很好地处理该类时间序列,这里介绍了5种主要的GARCH类模型,并把VaR方法和GARCH类模型结合构建了VaR-GARCH类模型。接下来对我国黄金市场进行实证分析,选取上海黄金交易所2002年10月31日至2013年5月2日的Au99.99现货每日收盘价为研究对象,根据信息准则,认定基于t分布的VaR-FGARCH(1,1)模型最好地拟合黄金现货产品Au99.99的收益率情况；用失败检验法对模型的有效性和准确性进行测试,结果表明基于t分布的VaR-EGARCH(1,1)模型能够非常有效的度量黄金现货产品Au99.99的市场风险；同时还对模型的条件方差进行了分析,发现了黄金市场大幅波动时间段和国际国内市场的高风险区域相对应,国内黄金市场和国际市场存在一定程度的联动。最后,是本文的结论与建议,给投资者提供一些投资建议,并给出了以后的研究方向。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-9
一 绪论  9-18
  1.1 问题的提出  9-10
  1.2 研究意义  10-11
  1.3 国内外研究现状  11-16
    1.3.1 国外研究现状  11-13
    1.3.2 国内研究现状分析  13-16
  1.4 本文研究的主要内容  16-17
  1.5 创新点  17-18
二 中国黄金市场简要介绍  18-28
  2.1 中国黄金发展历史  18-19
  2.2 中国主要黄金市场  19-22
    2.2.1 香港黄金交易市场  19-20
    2.2.2 上海黄金市场  20-22
  2.3 未来发展趋势  22-24
  2.4 影响国内黄金价格的的因素  24-28
    2.4.1 黄金的中长期影响因素  24-26
    2.4.2 黄金的短期影响因素  26-28
三 风险管理及VaR-GARCH模型研究  28-40
  3.1 风险的定义和度量  28-29
  3.2 风险管理模型VaR  29-35
    3.2.1 VaR的定义  29-30
    3.2.2 VaR的基本原理  30-31
    3.2.3 VaR的定量因素  31-32
    3.2.4 VaR的计算方法  32-33
    3.2.5 VaR方法的优缺点  33-35
  3.3 GARCH类模型简介  35-38
    3.3.1 GARCH模型  36
    3.3.2 GARCH-M模型  36-37
    3.3.3 TGARCH模型  37
    3.3.4 EGARCH模型  37-38
    3.3.5 PARCH模型  38
  3.4 VaR-GARCH模型的构造  38-40
四 中国黄金市场风险管理的实证分析  40-54
  4.1 样本数据的收集与处理  40-45
    4.1.1 价格收益率  40-41
    4.1.2 基本特征分析  41-43
    4.1.3 平稳性检验  43-44
    4.1.4 ARCH-LM检验  44-45
  4.2 收益率序列波动性的GARCH类模型分析  45-51
    4.2.1 GARCH模型分析  45-46
    4.2.2 GARCH-M模型分析  46-47
    4.2.3 TGARCH模型分析  47-48
    4.2.4 EGARCH模型分析  48-49
    4.2.5 PARCH模型  49-50
    4.2.6 GARCH类模型比较  50-51
  4.3 收益率序列风险的度量  51-54
    4.3.1 日VaR  51
    4.3.2 后验测试  51-52
    4.3.3 条件方差分析  52-54
五 结论和建议  54-58
  5.1 实证分析结论  54-55
  5.2 对投资者的建议  55-57
  5.3 本文以后的研究方向  57-58
参考文献  58-60
致谢  60-61
攻读硕士学位期间发表论文及参加科研项目情况  61

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