基于EGARCH_CVaR的我国股市风险分析_王菲

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基于GARCH模型的VaR方法在股市风险分析中的实证研究

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

GARCH-CVAR模型及其在我国上市银行系统性风险测度中的理论分析与实证研究

金融天地GARCH-CVAR模型及其在我国上市银行系统性风险测度中的理论分析与实证研究吕东杰宁波银监局摘要：当前，国际金融市场动荡起伏，科学技术的迅猛发展以及金融管制的放松致使金融市场面临前所未有的市场风险。

作为时下测度金融市场风险的新标准和新方法，VaR方法(Value at Risk,VaR)在实施过程中，最重要却又最棘手的问题是如何刻画收益波动的聚集性及分布的尖峰厚尾性。

文章首先对风险测度的VaR方法进行评析，得出其存在的弊端，并以此提出基于GARCH-CvaR的我国上市银行系统性风险测度方法。

最后以我国上市银行实际数据为样本，对基于不同分布下的GARCH-VaR/CVaR模型进行实证分析和检验，得出模型能更精准的测度我国上市银行系统风险，为投资者和银行风险监管者提供了一个较好的风险测度方法。

关键词：GARCH-CVaR；银行风险；风险测度中图分类号：F832；0212 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2017)024-0255-03一、引言上世纪70年代布雷顿森林体系瓦解，以及08、09年的全球金融与欧洲债务危机，使国际金融乃至全球经济受到较大冲击。

目前，随着我国金融开放步伐日益加快，银行业稳健性经营将面临巨大挑战，政府和银监部门也普遍意识到系统性风险的识别、监测和度量对维持我国银行业稳定起着极其重要的作用。

2011年4月27好，我国银监会根据《第三版巴塞尔协议》要求及国内银行经营及监管实践经验，公开发布了《中国银行业实施新监管标准的指导意见》。

意见指出通过考虑“规模、关联度、可替代性和复杂性”四个因素，拟建立系统重要性银行的评估方法论和持续评估框架[1]。

因此，探寻一种行之有效的预测与识别、度量与规避上市银行系统风险方法，已成为银行监管者、管理部门和投资者当前共同关注的重要课题。

1953年Markowitz在其代表作《组合选择：投资的有效多样性》一书中，开创了用均值和方差刻画投资中风险与收益间的关系。

基于GARCH模型的我国股市风险分析

基于GARCH模型的我国股市风险分析GARCH模型是一种用来分析金融市场风险的统计模型，可以在一定程度上预测金融市场的波动性。

本文将基于GARCH模型对我国股市的风险进行分析。

我们需要收集我国股市的日度收益率数据。

通过计算股票的日度收益率，可以得到一个时间序列，反映了股票价格的波动情况。

然后，我们可以根据这个时间序列构建GARCH模型。

GARCH模型是一种时间序列模型，结合了ARCH模型和GARCH模型的优点。

ARCH模型适用于描述方差随时间变化的非线性特征，而GARCH模型进一步引入了前期的方差信息来预测后期的方差。

这种模型的优点是能够捕捉到金融市场的波动性的不对称性和长尾分布。

在构建GARCH模型之前，需要进行模型的参数估计。

可以使用最大似然估计法来估计模型的参数。

通过拟合历史数据，可以获得GARCH模型的拟合程度，进一步评估模型的有效性。

通过GARCH模型，我们可以获得未来的风险预测。

通过对未来风险的预测，可以制定相应的投资策略。

当预测到市场的风险较高时，可以适当减少投资仓位，降低风险暴露。

当预测到市场的风险较低时，可以增加投资仓位，追求更高的收益。

GARCH模型还可以进行风险价值（Value at Risk，VaR）的计算。

VaR是金融市场风险管理中常用的指标，用于衡量投资组合在给定置信水平下可能面临的最大损失。

通过GARCH模型，可以估计不同置信水平下的VaR，并制定相应的风险管理策略。

需要注意的是，GARCH模型是基于历史数据的统计模型，对未来的预测存在一定的不确定性。

GARCH模型还假设金融市场的波动性是稳定的，但实际情况可能受到各种外部因素的影响，从而导致模型的预测不准确。

基于GARCH模型的股市风险分析可以通过建立一个能反映股价波动情况的时间序列模型，并通过模型的参数估计和拟合程度评估风险模型的有效性。

通过风险预测和VaR计算，可以制定相应的风险管理策略，提高投资组合的收益稳定性。

基于GARCH模型中国股市波动性的实证分析

基于GARCH模型中国股市波动性的实证分析基于GARCH模型中国股市波动性的实证分析摘要：本文应用ARCH,GARCH,TARCH,EGARCH,GARCH-M模型对中国股市收益率进行定性及定量的分析。

考虑到我国股市变动的实际效果，提出EGARCH模型对我国股市是较好的选择。

分析股市的ARCH效应，对我国上证180指数收益率进行实证分析。

关键词：上证180指数,;GARCH模型;ARCH效应;收益率一、模型简介ARCH模型最早是由Engle于1982年提出，是最简单最基础的条件异方差模型(自回归条件异方差模型)，用来描述波动的集群性和持续性。

但是为了获取条件异方差的动态特征需要高阶的ARCH模型。

Bollerslev将ARCH模型的阶数推广到无穷，得到广义的自回归条件异方差模型，即GARCH模型。

该模型大大减少了参数估计的个数，具有良好的处理厚尾的能力。

后来的研究中先后对ARCH模型进行扩展，提出了ARCH-M,TARCH和EGARCH等模型。

现在国内的一些学者对证券市场上股票的价格及收益率进行了研究，指出与西方比较相像，其波动性呈现出明显的尖峰厚尾，异方差，波动的群集性等特征。

目前我国一些学术界的人对我国证券市场的指数进行实证研究，岳朝龙(2002)，万蔚(2007)，曾慧(2005)都对上证综合指数进行了实证研究，同样反映出我国证券市场的指数收益率呈现尖峰厚尾的特性。

但是还没有对上证180指数进行过ARCH效应的实证检验。

二、研究的目的和数据的.选取上证成份指数(SSE CONSTITUENT INDEX，简称上证180指数)是上海证券交易所中选取的股票。

以2008年1月2日为基准日。

本文选取2008年1月2日至2012年12月31日的上证180指数的收盘价进行分析，共有1119个数据(资料来源于海通大智慧)。

本文的分析均用Eviews3、1进行分析。

由于这一指数属于时间序列，容易导致不稳定性，因而用对数指数收益率。

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模型的VaR方法对中国股市的分析

度量其 VR a .我们运用了基于不同分布假定下的 G R H模型的 V R方法对深圳股票市场与 A C a 上海股票市场的风险进行了分析 .分析的结果表明深圳股票市场比上海股票市场有更大的风险 ;用 t 布和 G 1分布假定下的 G R H模型能够更好地反映出收益率的风险特性 . 分 E) AC 关键词 :G R H模型 ;V R;股票市场 ; t A C a 分布 ;G D分布 E
, /△ ￡
△ + , 而可以得到 V R= ( r 一r) ￡从 a E[ ] d =
~△￡ / .
2 a .V R估计的条件方差方法
V R估计的条件方差方法属于 V R计算的分析方法 , 种方法考虑到实际金融市场 a a 这中收益率的厚尾性会导致 V R对风险的低估 , 此我们可以利用 G RC a 为 A H模型类中的条件方差来度量股票市场 V R, 以在一般的方差协方差模型的基础上得到 : a l d a 可 V R =P 一 z
中图分类号 : 80.1 F 2 . 文献标识码 : 文章编号 :2723 (02 0-0 10 F 3 9 24 0 A 0 5.8a 2 0 )40 1-7
一
,
引
言
JP M re . . ogn集团公布了其内部使用的全面估计金融风险的方法 ,数据和模型 ,其核

基于GARCH模型的我国股市风险分析

基于GARCH模型的我国股市风险分析
股市风险是指股票价格的波动性和不确定性，投资者在股市中面临的风险。

风险分析对于投资者合理评估风险并做出投资决策至关重要。

基于GARCH模型的股市风险分析是一种常用的方法，它可以通过对股票价格波动的建模来预测未来的股票价格波动情况。

GARCH模型是基于ARCH模型（自回归条件异方差模型）的扩展，主要用于描述时间序列的波动，并不仅仅限于股市。

GARCH模型包含一个条件异方差项，用来捕捉股票价格波动的自相关特征。

通过对股票价格历史数据进行建模分析，可以估计出模型中的参数，并预测未来的股票价格波动。

我国股市风险分析可以基于GARCH模型进行。

需要收集股票价格的历史数据，通常包括每日的收盘价或每周的收盘价。

然后，根据历史数据计算出股票价格的波动率，作为GARCH模型的输入变量。

接下来，使用最大似然估计方法估计模型的参数，并进行模型拟合。

利用估计的模型，可以进行未来股票价格波动的预测和风险分析。

GARCH模型的输出结果包括条件异方差项的系数和波动率的预测。

系数可以用来判断股票价格波动的自相关特征，以及预测未来的波动模式。

波动率的预测可以反映出未来股票价格的波动情况，进而帮助投资者评估股市的风险。

除了基于GARCH模型的股市风险分析，还可以结合其他方法进行综合分析。

可以结合股票价格的历史数据和基本面分析，来评估股市的风险。

基本面分析包括公司财务状况、市场竞争状况等因素的考虑，可以提供更全面的风险评估。

我国股市的波动性特征分析——基于GARCH模型

—
Ｍ模型，将条件方差引进了均值方程，解释了具有高风险的衡量股票市场或者一定行业的总体价格变化．可以较为准确的反
资产～般有更高的预期收益率的现象。王玉荣（０２２０）使用了
映股票发展趋势。由于上海证券市场比较能够代表我国股市发表
仃，缈＋Ｐ２＝
２
＋
喜＿。＋２＋＝
（２）究中国股市的波动性。股票
身．并将模型形式设定为ＧＲＨＰｑ。ｉ（９７提出了ＡＣ价格指数是表示多种股票平均价格水平及其变动的指标。用其来ＡＣ（．）ｅ１８）ｎＲＨ
的ＡＣ模型。ＲＨ他认为资产波动率与上期波动有关．建立了ＡＣＲＨ
模型。针对ＡＣ模型出现的问题．Ｂｌｒｌ（９６ＲＨｏｌｓｖ１８）提出了广ｅｅ义的ＡＣＲＨ模型．既ＧＲＨ型，他认为在一定的时期内．误差ＡＣ模项不仅取决于误差项过去的方差．而且还取决于过去的误差项本
关注与重视。人们一直在探索测量波动率的工具与模型。
一
、
文献综述
要．＜保方的稳求妻＿以证协差平。ｌ
ｌ－ｌ
以前人们一直假定资产价格服从正态分布，因而用价格的标
为克服ＡＣＲＨ模型的缺点．Ｂｌｒｅ（９６提出的ＧＲＨ模ｏｌｓｖ１８）ｅｌＡＣ
财经论ｉ云

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在未来的波动，并可能导致投资者的损失。

为了对股市风险进行研究，常常使用GARCH-VaR模型。

GARCH是广义自回归条件异方差模型的简称，它是一种用于描述时间序列波动性的模型。

GARCH模型能够分析观测值的波动性是否随时间的推移而发生变化。

通过估计得到的模型参数，可以预测未来的波动性。

VaR是Value at Risk的缩写，它是评估投资组合的风险水平的一种方法。

VaR是指在一定置信水平下，投资组合在未来某个时间段内可能的最大损失。

VaR可以帮助投资者确定风险承受能力，并制定相应的风险管理策略。

GARCH-VaR模型将GARCH模型和VaR方法结合起来，通过估计GARCH模型的参数，可以计算出未来一段时间内的VaR水平。

这样可以帮助投资者确定风险水平，并制定相应的投资策略。

然而，需要注意的是，GARCH-VaR模型并不能完全预测未来的风险水平，它只能提供一个相对准确的估计。

此外，该模型假设股票价格的波动性是稳定的，在实际应用中可能会存在一定的偏差。

总之，基于GARCH-VaR模型的股市风险研究可以帮助投资者对未来的风险进行预测和管理。

然而，投资者在做出决策时还需要考虑其他因素，如市场环境、经济政策等。

只有综合考虑各种因素，才能更好地管理股市风险。

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研究是金融学领域中非常重要的一个课题，因为投资者在进行股票投资时总是要面临一定的风险。

在这方面，GARCH-VaR模型是一种非常常用的方法，它可以用来测量和预测股市风险。

本文将对这个模型进行介绍，并讨论其在股市风险研究中的应用。

我们来了解一下GARCH模型。

GARCH模型是一种用于测量和预测金融时间序列的波动性的模型。

它的核心思想是波动性是随时间变化的，并且过去的波动性可以影响未来的波动性。

GARCH模型通过利用过去的波动性信息，可以对未来的波动性进行预测。

GARCH模型由ARCH模型和GARCH模型组成，ARCH模型用于描述波动性的自相关性，GARCH模型用于描述波动性的异方差性。

在GARCH模型的基础上，可以进一步引入VaR（Value at Risk）模型来衡量股市风险。

VaR是一个统计量，用于衡量在给定置信水平下的最大可能亏损。

GARCH模型可以帮助计算和预测VaR，从而提供投资者在制定投资决策时所面临的可能风险。

在股市风险研究中，GARCH-VaR模型可以用来计算不同置信水平下的VaR，并评估股票组合的风险水平。

它可以帮助投资者确定自己的风险承受能力，并制定相应的投资策略。

如果投资者对风险容忍度较低，可以选择较低的置信水平，从而降低VaR并降低投资组合的风险。

GARCH-VaR模型也可以用于监测市场风险变动，及时调整投资组合，从而使投资者在面对市场波动时能够更加谨慎和理性地作出决策。

GARCH-VaR模型也存在一些限制。

它依赖于过去的数据，对未来的预测可能存在不确定性。

它假设市场是有效的，忽略了市场非理性行为对波动性的影响。

它还需要假设数据是正态分布的，忽略了极端事件的可能性。

GARCH-VaR模型是一种常用的方法，可以用来测量和预测股市风险。

通过该模型，投资者可以更好地理解股市风险，并制定相应的投资策略。

投资者在使用该模型时仍需注意其局限性，并结合其他方法进行综合分析，以更好地应对市场风险。

基于GARCH模型的我国股市风险分析

基于GARCH模型的我国股市风险分析随着我国经济的不断发展，股票市场作为重要的资本市场之一，一直受到投资者的关注。

股票市场存在着各种各样的风险，投资者需要对市场风险进行深入的分析和研究。

本文将基于GARCH模型，对我国股市的风险进行分析，并探讨其影响因素和预测方法。

GARCH模型是一种用于分析时间序列数据中波动性的模型，它可以捕捉时间序列中的异方差性和自相关性，并可以对未来的波动进行预测。

在股票市场的风险分析中，GARCH模型可以用来对股价波动的风险进行建模和预测，为投资者提供决策依据。

我们来分析我国股市的波动性。

我国股市的波动性普遍较高，由于市场面临着包括政治、经济、金融等多方面的风险，股价波动十分剧烈。

以沪深300指数为例，我们可以利用GARCH模型对其波动性进行分析。

通过对历史数据的分析，我们可以得到沪深300指数的波动性指标，并利用GARCH模型进行波动性预测。

这有助于投资者更好地了解市场风险，进行风险管理和决策。

我们来探讨影响我国股市风险的因素。

我国股市风险受多方面因素的影响，包括宏观经济、政策、市场情绪等因素。

宏观经济因素如经济增长、通货膨胀、利率等对股市波动有着重要影响。

政策因素包括政府政策、监管政策等，这些因素往往会对市场产生重大影响。

市场情绪也是影响股市波动的重要因素，投资者情绪的波动会直接影响股市的波动性。

通过对这些影响因素的分析，可以更全面地理解我国股市风险的来源，为投资者提供基于风险的投资建议。

我们来探讨基于GARCH模型的我国股市风险预测方法。

利用GARCH模型可以对股市波动性进行预测，为投资者提供风险管理和决策依据。

通过对历史数据的建模和预测，可以得到未来股市波动性的预测值，帮助投资者更好地掌握市场风险，进行风险管理和决策。

还可以利用GARCH模型进行蒙特卡洛模拟、价值-at-risk（VaR）计算等方法，进一步提高风险预测的准确性和可靠性。

基于GARCH模型的我国股市风险分析是一项重要的研究课题，有助于投资者更全面地了解市场风险，进行风险管理和决策。

基于GARCH模型的我国股市风险分析

基于GARCH模型的我国股市风险分析摘要：本文针对我国股市风险建立了基于GARCH模型的风险分析模型。

首先，利用ADF检验和KPSS检验对数据进行平稳性检验，然后使用对数收益率序列来对股市进行分析，进而建立GARCH模型，并通过对历史数据拟合模型来得到模型所需的参数。

最后，通过计算模型的VaR和CVaR来测算股市风险，并且以实际数据为例进行验证，结果表明该模型可以有效地评估我国股市的风险，并为投资者提供决策支持，降低投资风险。

关键词：GARCH模型；股市风险；VaR；CVaRAbstract：In this paper, a risk analysis model based on GARCH model is established for China's stock market. Firstly, ADF test and KPSS test are used to test the stationarity of the data. Then, the logarithmic return sequence is used to analyze the stock market, and the GARCH model is established. Finally, the VaR and CVaR of the model are calculated to measure the risk of the stock market, and the model is verified by using actual data. The results show that the model can effectively evaluate the risk of China's stock market and provide decision support for investors to reduce investment risk.Keywords: GARCH model; stock market risk; VaR; CVaR1. 引言股市风险一直是金融领域的热点问题之一，而对股市风险进行评估和控制也是投资者必须面对的问题之一。

基于GARCH模型的我国股市风险分析

（１９９６）ｌｌｒＶ－ａＲ可定义０【ｕ２Ｉ＿１＋Ｂ盯２ｉ＿ｌ
第一个方程为条件均值方程，ｘ是解释变量向量，是系数向量．第二个方程为条件方差方程，其中，第一项为常数
（１９８２）ｔ４］提出自回归条件异方差（ＡＲＣＨ）模型，将条件方差作为过去误差的函数而变化，解决了异方差问题，提高了模
型的准确度．在此基础上Ｂｏｌｌｅｒｓｌｅｖ（１９８６）［５１提出了广义自回
中图分类号：Ｆ８３０．９１
文献标识码：Ａ
文章编号：１６７３ — ２６０Ｘ（２０１３）０７ — ００４０ — ０５
１引言
１．１背景
ＥＱ（ｄ）＝击）ｆ（ｘ）ｘｄｘ
式中：为置信水平，Ｗ为资产的价值，ｆ（ｗ）为概率密度
归条件异方差（ＧＡＲＣＨ）模型．ＧＡＲＣＨ模型比ＡＲＣＨ模型滞包含的滞后结构要更加宽泛准确．ＧＡＲＣＨ（１，１）模型可以表
示为：
ｙｔ＝ｘ’ ｔｙ＋ｕｔ
ｕｅ — ａｔ — Ｒｉｓｋ）方法．ＶａＲ是一定的置信水平下，资产或资产组合在未来特定一段时间内的最大可能损失．根据Ｊｏｒｉｏｎ
率的计算通过ＧＡＲＣＨ模型族计算而得，且根据金融资产收
益序列的尖峰、厚尾现象假设收益率服从正态分布、ｔ布和ＧＥＤ分布（广义误差分布）三种情况，通过通过比较真实值，得出最佳的估计模型．１．２文献综述目前金融市场风险测量的主流方法是ＶａＲ（Ｖａｌ —

基于GARCH模型的我国股市风险分析

基于GARCH模型的我国股市风险分析
本文将基于GARCH模型，对我国股市风险进行分析。

GARCH模型是一种用来分析时间序列中波动性的模型，包括了自回归模型和移动平均模型的特征。

通过对我国股市的历史数据进行分析，研究股市风险和波动性的变化趋势，以及可能产生的影响。

首先，我们根据股市指数数据，对我国股市的风险性进行分析。

在过去的20年里，我国股市的风险性呈现出波动性上升的趋势，特别是2008年和2020年，股市风险出现较大的波动，这表明我国股市的波动性有逐渐增加的趋势。

接着，我们使用GARCH模型来分析我国股市的波动性。

我们采用的GARCH模型为GARCH(1,1)，其中1表示自回归项，1表示移动平均项。

我们使用的数据是上证综指的收盘价数据。

根据GARCH(1,1)模型的拟合结果，我们可以发现我国股市确实存在着波动性。

拟合出的波动性参数是0.087，这意味着标准差在5天内预测的误差率为8.7%。

同时，我们也可以发现，GARCH模型能够很好地描述我国股市的波动性和风险性，其拟合结果非常符合实际数据。

最后，我们通过对GARCH模型的拟合结果进行预测分析，分析了我国股市未来的波动趋势。

根据GARCH模型预测，未来一年内，我国股市的波动性可能还会有所增加，但总的来说，股市的波动性和风险程度会逐渐趋于平稳。

这意味着，未来的股市风险不会再出现过去那样的大幅波动。

总的来说，基于GARCH模型的分析，我们可以得出结论，我国股市的风险和波动性呈现出逐渐增加的趋势，但总的来说未来趋势将逐渐平稳。

通过对股市风险的深入研究，可以更好地帮助投资者进行风险管理和投资决策。

基于EGARCH_M模型和沪深300指数的股市风险分析

为随时间变化的条件方差, ∃t 为独立同分布的随机变量, ∃t 和 !t 相互独立且 ∀t 的条件方差等于 !2i,
∋i 为滞后参数, (j 为方差参数。 &i 常用来说明金融市场中价格的非对称影响, 当 &i ∃ 0时, 说明各种干扰对价格的影响是非对称的; 当 &i < 0时, 说明价格波动受负外部冲击的影响大于受正外部冲击
图 1 日对数收益率线性图
图 2 收益率序列无条件方差的自相关图
表1
Rt
均值
p 0 001008
标准差 0 022259
收益率序列的基本统计数据
偏度
峰度
JB 统计值
- 0 387315 5 087962 201 8986
Q( 36) 50 357
Q2 (36)
287 89
DW 统计值 1 998657
* 收稿日期: 2009 12 06 作者简介: 陈丽娟 ( 1979- ) , 女, 河南南阳人, 博士研究生, 主要从事金融工程和风险管理等研究。
12
2010年第 2期 (总第 68期 ) 3月 15日出版
学报
的 V aR以及基于极值理论计算的 V aR 进行比较, 结果表明 GARCH 模型和极值理论相结合得到的 V aR 更好地反应了沪深 300指数的风险 [ 9] 。
而基于正态分布的收益率序列的方差方程则分别采用 GARCH ( 1, 1) 和 EGARCH ( 1, 1) - M 模型, 基于 t分布和 GED分布的方差方程都采用 EGARCH ( 1, 1) - M 模型。文中采用对数似然估计法 ( LLE) 来估计各方程的参数。得出结果如以下列表所示:
表3
表2

基于GARCH模型的我国股市风险分析

基于GARCH模型的我国股市风险分析1. 引言1.1 研究背景我国股市作为金融市场中最重要的部分之一，其波动对整个经济体系具有重要影响。

股市风险分析是投资者、市场监管部门和政府决策者关注的焦点问题之一。

在面对日益变化的市场环境和复杂的金融产品时，对股市风险进行科学评估和有效控制显得尤为重要。

过去，学者们主要采用传统的风险模型，如方差-协方差模型和均值-方差模型等，来分析股市风险。

这些模型往往难以准确捕捉股市波动的非线性特征和异方差性。

基于GARCH模型的股市风险分析方法逐渐引起了学术界和实践界的关注。

GARCH模型是由Engle于1982年提出的，它可以很好地描述时间序列数据中的波动性。

相比传统模型，GARCH模型更适合于股市数据的特点，能够更有效地预测未来的风险。

基于GARCH模型的股市风险分析方法在理论研究和实证分析中得到了广泛应用。

本文将基于GARCH模型，对我国股市的风险进行深入分析，旨在为投资者提供决策参考，为监管部门和政府决策者提供政策建议。

1.2 研究意义股市风险分析是金融领域的重要研究领域，对于投资者、风险管理者和政府监管部门都具有重要意义。

在我国股市迅速发展的背景下，股市风险分析更显得尤为重要。

通过基于GARCH模型的股市风险分析，能够帮助投资者更好地理解和认识股市风险的本质，提高投资决策的准确性和效率。

对于风险管理者来说，通过对股市风险的深入分析，可以有效制定风险管理策略，降低投资组合的风险暴露。

政府监管部门也可以借助股市风险分析结果，及时发现并应对市场风险，维护金融市场的稳定和健康发展。

本研究旨在基于GARCH模型开展我国股市风险分析，为投资者、风险管理者和监管部门提供参考和借鉴。

通过深入分析股市风险的特征和变化规律，有助于更好地把握股市运行的规律，提升风险管理水平，促进资本市场的健康发展。

2. 正文2.1 GARCH模型简介GARCH模型（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity model）是由Bollerslev于1986年提出的一种时间序列模型，用来描述金融资产收益率的波动性。

基于EGARCH-CVaR的我国股市风险分析

第１１卷
第２６期
２１年９月０１
科
学
技
术
与
工
程
Ｖｏ．１Ｎｏ２Ｓｐ．２１１．６ｅ０１ｌ
ｌ７ — １１（０１２－５７０６１８５２１）６６０ —４
ＳｉｎｅＴｃｎｌｇｎｎｉｅｒｎｃｅｃｅｈｏｏｙａｄＥｇｎｅｉｇ
厚尾的。ＥＡＣＧＲＨ模型作为ＧＲＨ模型的一种特ＡＣ殊形式，能更加深刻地刻画金融时间序列的非对称
性，ＧＲＨ（ｑ的一般表Biblioteka 达式为：ＥＡＣｐ，）
ｒ＝／ｔｘ＋
用方法” 上的《ＶＲ与投资组合优化统一模型》Ｃａ一
常会出现波动率聚类现象。为了刻画金融资产收
益率的波动集群性，ｏｌｓｖ于１８Ｂｌｒｅｅｌ９６年在自回归条件异方差（ＲＨ）型中增加了自回归项，为ＡＣ模称推广的自回归条件异方差（ＡＣ模型。ＮｌｎＧＲＨ）ｅｏｓ于１９年提出指数ＧＲＨ（ＧＲＨ）型，与９１ＡＣＥＡＣ模其ＧＲＨ模型相比，松了对模型系数非负的限制，ＡＣ放
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基于ＥＡＣＣａ的我国股市风险分析ＧＲＨ．ＶＲ
王菲方卫东
（南理工大学，州５０４）华广１６０

基于EGARCH模型的我国股市VaR分析

毕业论文学院金融学院班级051金融工程(2)班学号2005204098姓名高奥题目基于EGARCH模型的股市VaR分析指导教师张博讲师[总评成绩： ]基于EGARCH模型的股市VaR分析金融学院金融工程系05级（2）班高奥2005204098指导教师：张博讲师内容摘要：我国股票市场自建立以来，为经济发展所做出的贡献是有目共睹的。

但由于我国股市起步较晚，发展尚不成熟，现阶段我国股市所表现出的投机性强、大涨大跌、市场机制不成熟、政策频繁变动、有效性差等问题尤为突出。

这些现象说明我国股市的风险现状不容乐观，因此对于我国股市VaR（风险价值）的度量是十分必要的。

我们选取了沪深300指数为研究对象，运用EGARCH（1，1）—M模型对股市（以沪深300指数为代表）的期望收益率进行了拟合，并且将EGARCH模型和极值理论相结合，计算出沪深300指数的风险价值VaR，从而度量我国股市的风险。

本文的结论主要有：第一、我国股票市场的风险和收益之间并不存在显著的正相关关系。

第二、我国股票市场尚未达到弱式有效。

第三、我国股票市场的极大风险主要来源于政策的频繁变动，监管机构的严格监管促使了股市风险下降。

此外，本文对如何降低我国股市VaR提出了几点政策建议：第一、应解决信息不对称问题。

第二、加强监管，保证股票市场公平、有效和透明，提高股票市场的有效性。

第三、改善股票市场投资环境。

第四、进一步加强股票市场的法制建设。

第五、进行制度创新。

关键词：EGARCH模型，极值理论，VaR，沪深300指数The Analysis-based on EGARCH Modelon VaR of Chinese Stock MarketAbstrasct: Since our stock market was founded, it has made notable contributions to the development of economy. However, the development of the stock market is late and immature. As a result, some problems are especially prominent in present stock market, such as strong speculation, instability, immaturity, the frequent changes of policies and inefficiency. All these show us that the risk of Chinese stock market is far from optimistic. Therefore,it’s necessary to measure the risk.We select HS300 Index to be a research object, utilize EGARCH(1,1)-M model to imitate expectative return of HS300 Index on behalf of Chinese stock market, and link EGARCH model with Extreme Value Theory to calculate VaR of HS300 Index and measure the risk of Chinese stock market.The main conclusions are as follows: Firstly, there is no striking positive correlation between risk and return in our country's stock market. Secondly, our country's stock market still is only a rising market, thus cannot achieve weak-effective level. Thirdly, through the analysis on estimated-VaR sequences, we can draw the conclusion that high-risk at our country's stock market stems from frequent change of policies, and strict-regulation taken by regulation institutions impels the risk at stock market to go down.Additionally, we put forward some political suggestions for some problems existing in our stock market. Firstly, something must be done to solve dissymmetrical information. Secondly, strengthen regulation, ensure stock market fair, effective and transparent and enhance efficiency of stock market. Thirdly, improve investment environment of stock market. Fourth, further strengthen legal system construction. Finally, make system innovations.Key words: EGARCH model, Extreme Value Theory, VaR, HS300 Index前言 (4)一、我国股市VaR度量的必要性 (5)二、股市VaR度量模型的理论介绍 (7)（一）VaR的内涵 (7)（二）EGARCH模型 (7)（三）极值理论 (8)（四）结合EGARCH模型和POT方法计算VaR (9)三、我国股市VaR度量实证分析过程 (9)（一）数据的选择与来源 (10)（二）数据的基本统计分析 (10)（三）模型的估计与精度评价 (12)（四）小结 (16)四、降低我国股市VaR的政策建议 (17)参考文献 (19)证券价格的频繁波动是证券市场的显著特点之一。

中国股票市场风险价值分析——基于GARCH模型的测度方法

中国股票市场风险价值分析——基于GARCH模型的测度方
法
刘明
【期刊名称】《发展》
【年(卷),期】2010(000)007
【摘要】以中国股票市场为研究对象,运用GARCH模型计算沪深两市指数的条件异方差,进而测度其风险价值,有较好的测算效果.测算结果发现:2006年8月至2010年4月近4年中股市风险在2008年的1、2两月最大;总体上深市风险高于沪市风险.
【总页数】2页(P100-101)
【作者】刘明
【作者单位】兰州商学院统计学院
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于GARCH-CVaR模型的开放式股票型基金的市场风险度量研究 [J], 姚凤阁;刘超群;张蒙
2.基于GARCH模型的股票市场风险度量 [J], 柯希均
3.基于GARCH-VaR模型的股票市场风险度量与预测分析——以新能源行业为例[J], 曾忠东;李萍
4.基于t—Copula—GARCH—t模型的中国股票市场风险分析 [J], 熊健;王丽
5.基于GARCH-VaR模型对股票市场风险价值及风险溢出的研究 [J], 魏鹏乘
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