基于GARCH模型的VaR方法在股市风险分析中的实证研究

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基于GARCH族模型对我国沪深股市在险价值(VaR)的实证分析

摘
要：近３０多年来我国金融市场发展迅猛．金融机构面临的风险主要由信用风险向市场风险如何构
建合适的模型以恰当的方法对市场风险进行测量．是当今金融研究领域的一个热门的话题在险价值
（ＶａＲ）方法作为当前比较流行的测量金融风险的方法，具有简单明了的特点文章运用ＧＡＲＣＨ族模型对
ＭａｒｋｅｔｓｉｎＴｅｒｍｓｏｆＧＡＲＣＨＦａｍｉｌｙＭｏｄｅｌ
ＺＨＩＹｕ－ｘｉａｎｌ，ＹＡＯＳｈｕｎ２，ＣＨＥＮＺｕｏ —ｚｈａｎ
（１．Ｄｏｎｇｗｕቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ ＢｕｓｉｎｅｓｓＳｃｈｏｏｌ，ＳｏｏｃｈｏｗＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｕｚｈｏｕ２１５０００，Ｃｈｉｎａ；
２０１５年１Ｏ月第１５卷第５期
无锡商业职业技术学院学报
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＷｕｘｉＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＣｏｍｍｅｒｃｅ
０ｃｔ．２０１５Ｖｏ１．１５Ｎｏ．５
２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００００，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｃｈｉｎａ ’ Ｓｉｆｎａｎｃｉａｌｍａｒｋｅｔｈａｓｂｅｅｎｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇａｔａｈｉｇｈｓｐｅｅｄｉｎｔｈｅｌａｓｔ３０ｙｅａｒｓ，ａｎｄｔｈｅｍａｊｏｒ

基于GARCH—VaR模型对股市风险研究

基于GARCH—VaR模型对股市风险研究
随着全球经济和金融市场的不断发展，股市风险已经成为金融领域中一个非常重要的研究领域。

在股市投资中，研究股市风险具有非常重要的意义。

因此，研究股市风险的方法也成为了学者们关注的热点话题。

在这个背景下，GARCH-VaR模型应运而生。

GARCH-VaR模型是一种非常有效的风险度量方法，可以用来预测股市的风险和市场波动性。

该方法通过将GARCH（广义自回归条件异方差）方法和VaR（Value-at-Risk）方法相结合，可以显著提高股市风险的预测精度和准确性。

GARCH模型是一种对金融时间序列数据进行建模的经典方法。

它克服了传统的线性回归模型中忽略异方差性质的缺点。

GARCH模型基于时间序列数据的特点，将历史波动率与未来预测值相结合，得到一个区间范围。

用于度量股市波动率的精度和准确性。

GARCH模型还能够有效地处理非常规市场波动和金融风险。

VaR是一个广泛应用于市场风险度量的方法，它表示在一定时间内的特定置信度水平下，一个金融资产或投资组合的最大可能亏损。

VaR必须综合考虑金融市场的波动、投资者的 risk aversion 以及市场异常事件的可能性等各种因素，并给出一个风险值的经验度量（例如，尾部风险），以便支持决策制定。

GARCH-VaR模型是将GARCH和VaR两种方法结合在一起，有效地解决了股市风险度量的问题。

它可以帮助投资者预测未来市场的波动率和风险，以及建立合理的投资组合，保护资产免受金融市场异常事件的影响。

此外，GARCH-VaR模型还可以用于市场风险控制和监测，有助于改进金融市场的风险管理和监管制度。

基于GARCH—VaR模型对股市风险研究

基于GARCH—VaR模型对股市风险研究【摘要】本文通过介绍GARCH模型、VaR模型以及GARCH—VaR模型的原理，探讨了基于GARCH—VaR模型对股市风险的研究。

通过实证分析和模型应用实例，展示了GARCH—VaR模型在风险预测和管理中的优势。

结论部分总结了研究成果，指出了模型的局限性并展望未来的研究方向。

这项研究具有重要的理论意义和实践价值，为投资者和决策者提供了有效的风险管理工具和参考。

GARCH—VaR模型的应用将在金融领域持续发挥重要作用，为市场参与者提供更加可靠和准确的风险预测和决策支持。

【关键词】GARCH模型、VaR模型、风险研究、股市、模型应用、优势、成果总结、局限性、未来研究、引言、正文、结论。

1. 引言1.1 研究背景股市是金融市场中最具波动性的市场之一，投资者在股市中面临着巨大的风险。

有效的风险管理对于投资者来说至关重要。

在这种背景下，GARCH—VaR模型成为了研究股市风险管理的重要工具。

GARCH模型是用来描述时间序列数据中波动性的模型，具有预测股市波动性的特点。

VaR模型是用来衡量资产或投资组合在给定置信水平下可能的最大损失。

将GARCH模型与VaR模型相结合，可以更准确地估计股市风险。

当前，随着金融市场的不断发展和创新，传统的风险管理方法已经无法满足多样化的投资需求。

基于GARCH—VaR模型对股市风险进行研究具有重要意义。

通过深入研究GARCH—VaR模型的原理和应用实例，可以帮助投资者更好地理解股市风险，提高风险管理的效果。

在这样的背景下，本文旨在分析和评估GARCH—VaR模型在股市风险管理中的应用，并探讨其优势和局限性，为未来对股市风险管理的研究提供参考和借鉴。

部分到此结束。

1.2 研究意义股市风险研究在当前金融市场中具有重要的意义。

股市作为金融市场中最重要的部分之一，其波动和风险直接影响着投资者的利益和整个经济的稳定。

通过对股市风险的深入研究，可以帮助投资者更好地了解市场的风险特征，从而制定更有效的投资策略，降低投资风险，提高投资收益。

浅析基于GARCH-VaR模型的股指期货风险度量实证研究

浅析基于GARCH-VaR模型的股指期货风险度量实证研究【摘要】本文针对我国股指期货的风险问题进行了实证与规范研究。

在总结了国内外关于股指期货风险度量与控制文献的基础上，综合阐述了VaR三种常见的计算方法。

鉴于收益率通常存在尖峰厚尾的特点，本文重点应用基于GARCH模型的VaR方法，对沪深300股指期货IF1106合约进行风险度量的实证研究，计算出VaR值，并做了可靠性检验。

分析结果表明基于GARCH模型的VaR方法适用于我国股指期货的风险管理。

【关键词】股指期货；GARCH模型；VaR方法；风险度量；尖峰厚尾1.引言自从1982年2月16日堪萨斯期货交易所推出了第一张股指期货合约——价值线股指期货以来，在短短的20多年间，以其独特的魅力和成功的运作，被世界许多国家所接纳，成为国际金融市场上最活跃的期货品种之一。

我国的证券期货市场形成较晚，因而我国迄今尚未真正领略到股指期货的风光。

1993年海南省对股指期货小试牛刀，却因诸多原因而不幸破产。

2008年推出的以沪深300指数为标的股指期货给了我们宝贵的经验。

2010年4月16日我国的股指期货正式推出，开辟了我国衍生品市场的新领域。

股指期货的推出让我们欢欣鼓舞，可是现在中国金融市场相对比较封闭，股指期货作为一种金融衍生产品和一种风险管理工具，在发挥套期保值、对冲风险等作用的同时，也引发过巨大的灾难：巴林银行的倒闭、我国的327国债风波及海南股指期货试点的流产。

这不得不引发我们的深思，在发挥这些金融衍生产品积极作用的同时，如何发现其带来的市场风险并通过监管防范控制。

1.1 研究意义在金融全球化和自由化的背景下，金融衍生工具的应用以及金融机构业务范围、业务品种的不断扩大，使得市场之间的联系也越来越密切，让投资者所面临的风险更为广泛、复杂且难以被全面的衡量和掌握。

股指期货作为一种金融衍生产品和一种风险管理工具，在发挥套期保值、对冲风险等作用的同时，也具有杠杆效应以及由此而产生的高风险特性，如果运用不当的话，将会造成巨大的灾难。

基于GARCH—VaR模型对股市风险研究

基于GARCH—VaR模型对股市风险研究一、引言股市是一种充满风险的投资方式，投资者在进行股市投资时，除了要关注收益外，更需关注股市的风险情况。

股市风险的研究对投资者进行风险管理和决策提供了重要的依据，而GARCH—VaR模型是一种用来研究股市风险的重要工具。

本文将基于GARCH—VaR模型对股市风险进行研究，以期为投资者提供有益的参考。

二、GARCH—VaR模型的理论基础GARCH模型是Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity的缩写，是对时间序列数据中的异方差性进行建模的一种方法。

GARCH模型假设时间序列数据的波动率在时间上是变化的，并且与之前一段时间内的观测值的波动率相关。

而Value at Risk （VaR）则是对金融资产或投资组合未来一段时间内可能出现的最大损失进行估计的一种方法，在风险管理中被广泛应用。

GARCH—VaR模型将GARCH模型和VaR方法结合起来，通过GARCH模型对股票价格的波动进行建模，再结合VaR方法对未来投资组合的风险进行预测。

通过GARCH—VaR模型，投资者可以更加精准地估计未来一段时间内可能出现的最大损失，以此来进行风险管理和决策。

1. 数据准备在使用GARCH—VaR模型进行股市风险研究之前，首先需要对相关数据进行准备。

通常会选择某一只股票的历史价格数据，或者选择某个股票指数的历史价格数据。

数据的选择应该充分考虑到所研究的股市风险的具体情况，并且应该包含足够长的时间跨度，以便能够充分反映股市的波动情况。

2. GARCH模型的建立在选定了需要研究的股票或股票指数的历史价格数据后，下一步是建立GARCH模型。

GARCH模型的建立是对股票价格波动的建模，通常可以使用计量经济学中的相关软件来进行估计。

通过对历史价格数据的建模，可以得到GARCH模型的参数，这些参数将会成为后续进行VaR预测的重要依据。

基于GARCH-VaR模型的股票市场风险估计

基于GARCH-VaR模型的股票市场风险估计基于GARCH-VaR模型的股票市场风险估计概述随着股票市场不断发展壮大，投资者对于市场风险的关注度也越来越高。

风险估计是投资决策中至关重要的一个环节，对于投资者来说，了解当前市场的风险水平，有助于制定合理的投资策略和管理风险的方法。

本文将介绍一种被广泛应用于股票市场的风险估计模型——基于GARCH-VaR模型的方法，并探讨其原理、应用以及优缺点。

一、GARCH模型的原理GARCH模型（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model）是一种用于描述金融资产收益率波动性的经济计量模型。

它的基本思想是通过对条件异方差进行建模，从而更准确地估计资产收益率的波动性。

GARCH模型主要包含两个方程：平均方程和波动方程。

平均方程用来刻画资产收益率的均值，通常选择AR （AutoRegressive）或者ARMA（AutoRegressive Moving Average）模型。

这些模型能够很好地刻画资产收益率的自回归特征，也较好地解决了资产收益率序列相关的问题。

波动方程则用来描述资产收益率的条件异方差。

GARCH模型假设资产收益率的波动性与历史波动性以及残差的平方成正比。

以GARCH（1，1）模型为例，方程形式如下：```σ²(t) = α₀ + α₁e²(t-1) + β₁σ²(t-1)```其中，σ²(t)表示第t期的条件异方差，α₀、α₁、β₁为参数，e²(t-1)代表第t-1期的残差平方。

二、VaR模型的原理VaR（Value at Risk）是一种用于衡量投资组合或资产风险的指标。

它描述了在一定置信水平下，某个时间段内的损失可能达到的最大值。

VaR模型的基本思想是通过建立投资组合或资产的收益率分布函数，然后在该分布上计算出置信水平下的损失阈值，该阈值即为VaR。

基于GARCH—VaR模型对股市风险研究

基于GARCH—VaR模型对股市风险研究股市风险是指股票价格可能波动的程度，主要包括市场风险和公司风险两种。

股市风险建模的重要手段之一是VaR模型。

VaR（Value at Risk）即风险价值，是用于衡量投资组合可能遭受的最大损失的一种风险度量方法。

VaR模型能够对股市风险进行定量化评估，是投资风险管理中最常用的工具之一。

GARCH-VaR模型是一种基于GARCH模型的扩展方法，可以更准确地估计股市风险。

GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型是一种广义自回归条件异方差模型，它的特点是能处理时间序列数据中的异方差现象。

GARCH模型通过对过去的数据进行分析，来预测未来股票价格变动的风险。

与传统的VaR模型相比，GARCH-VaR模型能够更加准确地估计风险价值，并控制风险水平。

GARCH-VaR模型的核心思想是，通过对历史数据进行建模，来计算未来可能发生的最大损失，以此来度量投资组合的风险。

具体地，该模型通过对时间序列数据进行拟合，来估计投资组合的波动率，然后根据波动率计算出VaR。

其中，投资组合的波动率是由GARCH 模型来估计的。

GARCH-VaR模型适用于股市中的多种投资策略，包括股票、期权、期货等。

该模型在实际应用中已被广泛使用，例如，用于衡量离线服务行业公司的股票风险，以及用于对外汇市场进行风险管理等。

此外，GARCH-VaR模型还可以与其他风险度量方法结合使用，例如，将VaR与现实测度结合使用，以提高风险管理的效果。

总之，GARCH-VaR模型为我们提供了一种更加准确的股市风险度量方法。

通过对历史数据进行拟合和预测，我们可以对未来股市的波动进行更加精准的掌握，以此来做好风险管理和投资策略的制定。

未来，随着股市的不断变化和发展，GARCH-VaR模型将更加成熟和完善，为投资者提供更好的决策支持。

基于GARCH—VaR模型对股市风险研究

基于GARCH—VaR模型对股市风险研究股市风险是投资者在参与股票交易时面临的主要挑战之一。

了解和衡量股市风险对于投资者做出决策、控制风险以及保护投资的安全至关重要。

本文将基于GARCH-VaR模型对股市风险进行研究。

GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型是一种常用的风险测量模型，它可以对金融市场中存在的波动性进行建模。

在GARCH模型中，风险的波动性是基于过去风险的预测，因此可以更好地捕捉市场中的非线性波动性。

而VaR（Value at Risk）是一种风险衡量指标，用于衡量在给定置信水平下的最大可能亏损。

GARCH-VaR模型结合了GARCH模型和VaR指标，可以更准确地衡量和预测股市风险。

在股市风险研究中，首先需要收集和整理股票交易数据。

数据应该包括股票的收盘价、成交量和交易日期等信息。

然后，根据收集的数据建立GARCH模型。

GARCH模型的核心是建立条件方差模型，以捕捉股票价格收益的波动性。

条件方差模型一般为ARCH （Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型或GARCH模型。

ARCH模型描述了波动的波动性与先前的观测值相关，GARCH模型不仅考虑了波动的波动性与先前的观测值相关，还考虑了波动性的滞后。

建立GARCH模型后，可以使用该模型来预测股票价格的波动性。

通过计算波动性的条件方差，可以计算出每日的VaR。

VaR可以用于评估在给定置信水平下的预期亏损。

进行股市风险研究时，还可以通过引入其他变量来改进GARCH-VaR模型的性能。

可以引入宏观经济因素、市场情绪指标等，以更准确地预测股票价格的波动性。

还可以通过将GARCH-VaR模型与其他风险度量模型（如Expected Shortfall）结合使用，以增强对股市风险的理解和管理能力。

在进行股市风险研究时，需要注意以下几点。

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Ｋｅｒｓｓｃｒｅｒｋａ（ａｅｔｉ）ＧＣｄｌｙｗｏｄｔｋｍａｔｉ：ＶＲＶｌｓ；ＡＲＨｍｏｅｏｋｓｕａＲｋ
Ｏ引言
近２年来，随着经济的全球化及投资的自由化，金融市场的波动性日益加剧，金融风险管理已成０
为金融机构和工商企业管理的核心内容．７年代以前，由于金融市场价格变化比较平稳，金融风险突０
出地表现为信用风险．然而进入７年代以来，全球金融系统发生了巨大变化，主要表现为全球金融市０
场的变革导致金融市场的波动性日趋加剧，技术进步以及金融创新与放松管制．针对这种情况，金融监管当局、金融机构近年来一直在不断强化市场风险的管理与监管，而市场风险管理的基础和关键在于测
ａｄｇｖｓｎｅａｌｂｕＲａｃｌｔｎｏｓｏｋｍａｋｔｈｎｗｅｃｎｈｖｕｎｉｔｅｍｅｓｒｍｅｔｆｔｃｒｅｎｉｅｘｍｐｅａｏｔａＶａｃｌｕａｉｆｔｃｒｅ，ｔｅａａｅａｑａｔａｉａｕｅｎｓｋｍａｋｔｏｔｖｏｏｒｓｉｋ，ａｄｐｏｉｅｔｅｂｓｓｏｅｉｖｓｅｔｉｎｌｓｓｆｒｕｉｅｓｉｋｍａａｅｎｎｅｇｎｒｌｎｅｔｒｎｒｖｄａｉｆｅｔｎｓａａｙｉｏｓｓｓｎｇｍｅｔｄｔｅｅａｖｓｏ．ｈｔｎｈｍｒｋｂｎｒａｈｉ
文章编号：１０ —３３（０８４０３—５０８２７２０）０ —０５０
基于ＧＡＲＣ模型的ＶＲ方法在股市风险分析中的实证研究Ｈａ
杜晓芳，金浩，白鹤
（北工业大学管理学院，天津３０３河０１０）
摘要
关键
介绍了利用ＧＣＡＲＨ模型的ＶＲ计算方法，并引入了股票市场的风险价值ＶＲ实例计算，据此定量测量ａａ
ＡｂｔａｔＲｓａｕｅｎｅｃｎｅｆｄｒｎｎｉｌｃｉｉｅ．ｎｒｃｎｅｒ，ＲａｅｏｅｉｔｒａｉｎｌｓｒｃｉｋｍｅｓｒｍｅｔｓｈｅｔｒｍｏｅｎｆａｃａｔｔｓＩｅｔａｓＶａｈｓｃｍｅｔｅｎｔａｉｔｏｉａｖｉｅｙｂｈｎｏｍａｎｔｅｍｉｎｇｍｅｔｔｏｓＴｉａｔｃｅｉｔｄｃｓｔｅｍｅｈｄｏｃｌｕａｉｇＶａｂｓｄｏｉｓａｒｋｍａａｅｎｈｄ．ｈｓｒｉｌｒｕｅｔｏｆａｃｌｔＲａｅｎＧＡＲＣＨｄｌｒｓｍｅｎｏｈｎｍｏｅ，
词股市风险；风险价值ＶＲＡＲＨ模型ａ；ＧＣ
Ｆ３８０文献标识码Ａ
股票市场风险，为企业经营者的风险管理及一般投资者的投资风险分析提供依据．
中图分类号
ＴｈｅＥｍｐｒｃｌｓａｃｆＧＡＲＣＨｏｅｍｐｔｇｉｉａＲｅｅｒｈｏＭｄｌｎＣｏｕｉｉｎ
量风险，即将风险的特性定量化．因此，在这个背景下，ＶＲ（ａｅｔｉ）方法便应运而生了．ａＶｌｓｕａＲｋ
１理论模型
所谓ＶＲ（ａｅｔｉ）字面意思解释就是 “ ａＶｌｓ，按ｕａＲｋ风险价值 ” ，它是在一定的概率水平下（信度）置，某一金融资产或资产组合在未来特定的一段时间内的最大可能损失 “ ．用数学表达式可以将其表示为：ＰｏＡ＞ａｒｂ（ＰＶＲ）＝１Ｃ一．其中：ＡＰ为该金融资产在持续期内的损失，ＶＲ为置信水平Ｃａ下处于风险中
的价值．通常，某金融资产的价值可以表示为尸Ｐ（）０懈．其中Ｐ为资产组合的初始价值，是持有期１０
内的投资收益率，设的期望回报和波动性分别为和．如果在某一置信水平Ｃ，金融资产的最低下价值为Ｐ０）Ｐ（１，则根据值定义，相对于证券组合价值期望回报的可以表示为
ｔｅＶ－ｏｔｃａｋｔｈａＲｆＳｏｋＭｒｅ
ＤＵａｆｎＸｉｏ—ａｇ，ＪＮａＩＨｏ，ＢＡＩＨｅ
（ｃｏｌｆｎｇｍｅｔｅｅＵｎｖｒｉｆｅｈｏｏｙｉｎｉ０１０ｈｎＳｈｏｏＭａａｅｎ，ＨｂｉｉｅｓｙｏＴｃｎｌｇ，Ｔａｊ３０３，Ｃｉａ）ｔｎ
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第３卷第４７期
Ｖ－７Ｎｏ．ｌ３４
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２０年８月０８
Ａｕｕｔ２０ｇｓ０８
ＪＵＲＮＡＬＯＯＦＨＥＢＥ１ＵＮＩＥＲＳＩＶＴＹＯＦＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ
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收稿日期：２０ —２２０８０ —０