基于IRSG和OLS-GARCH模型我国寿险公司利率风险实证研究

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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ARMA-EGARCH模型对我国人寿保险的实证分析

基于ARMA-EGARCH模型对我国人寿保险的实证分析DONG Xiao-yi;SHEN Shi-chang【摘要】随着居民对保险意识的增强,中国人寿保险作为一家国企在中国市场上渐渐成为最大的寿险公司.本文选取2006年1月至2018年10月中国寿险保费收入数据,运用EViews7.2软件,利用计量经济学中有关时间序列的波动分析,以ARMA(1,0)为基础模型,最终选用ARCH的扩展模型EGARCH(1,1)对我国人寿保险市场进行实证分析,得出中国人寿保险的波动具有杠杆效应.【期刊名称】《齐齐哈尔大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2019(035)004【总页数】4页(P74-77)【关键词】人寿保险;EGARCH模型;杠杆效应【作者】DONG Xiao-yi;SHEN Shi-chang【作者单位】【正文语种】中文【中图分类】F842.6近年来风险事故频频发生，广大民众对保险的意识也是越来越强，对商业保险的需求量也是在逐年上升。

随着中国经济迅速发展，引起各市场之间的竞争越来越激烈，当前保险行业也出现了许多与其相竞争的商家，发展较为迅速的中国人寿保险也面临着种种考验，在内部结构，盈利方面也是要做出不断地改进，给广大民众及其投资者给出较好的决策方案，降低其风险[1]。

故本文选用ARMA为主体模型，进一步扩展找到EGARCH模型与其拟合度更高，对其再进行相关分析。

ARCH模型是由Engle于1982年提出的[2]，在金融市场中应用也是相当广泛。

对于通常回归模型：。

当服从AR(q)过程，可得到独立同分布，并且满足，，则可认为该模型是自回归条件异方差模型，记为ARCH模型。

检验是否存在ARCH效应,通常采用的检验方法是拉格朗日乘数法，即LM检验[2]。

若模型随机扰动项服从ARCH(q)，可以建立辅助回归方程如果回归系数出现0的概率相对较大，则该序列不存在ARCH效应；反之，则该系列存在ARCH效应。

基于VaR模型及GARCH族模型的商业银行利率风险实证研究

DOI：10.19699/ki.issn2096-0298.2021.21.101基于VaR模型及GARCH族模型的商业银行利率风险实证研究苏州大学东吴商学院刘田田熊齐扬摘要：随着当前阶段我国利率市场化进程的不断深入，利率波动风险空前地增加了一大批商业银行自身面临的利率波动风险。

本文选取2011—2020年上海银行间同业拆放利率(Shibor)为研究对象，基于VaR模型、GARCH族模型对其中的利率风险进行定量分析和定值研究。

结果显示，对目前中国商业银行的隔夜拆借利率业务而言，该文章选取90%、95%、99%三个不同的置信度，所得到的最大损失分别为11.49%、14.81%和20.92%的资产市场价值。

利率波动风险较之前显著下降，但无法否认的是，我国银行面对的利率波动风险依旧较大，最后本文提出了相应的对策以供参考。

关键词：利率风险；利率市场化进程；VaR模型；GARCH族模型本文索引：刘田田，熊齐扬 .基于VaR模型及GARCH族模型的商业银行利率风险实证研究[J].中国商论，2021(21)：101-104.中图分类号：F832.3 文献标识码：A 文章编号：2096-0298(2021)11(a)-101-04在利率市场化风险问题上，麦金农教授等（1973）于20世纪提出的金融抑制理论，认为利率高昂而受到严格管理控制的金融市场可能会导致资本利用效率的低下，此时资金分配将严重向强势的需求者倾斜，于是更多的资金被分配给了强势的大公司，而被忽视的弱势中小企业无法获得资金，在马太效应的引导下被排除在金融体系之外。

然而，利率市场化也存在弊端，使国家无法像过去一样维持利率的稳定，银行需要面临的利率风险也逐步增加，使得银行日常运作的不确定性加剧。

鉴于当下准确识别、精准管理利率风险的现实需求，本文以上海银行间同业拆放利率(Shibor)为市场利率波动的模拟对象，度量商业银行的利率风险。

1 文献综述在利率风险的研究上，2005年，郭奔宇得出商业银行利率风险主要来自充定价风险以及基本点风险。

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VaR-GARCH模型对我国基金市场风险的实证分析

基于VaR-GARCH模型对我国基金市场风险的实证分析作者：孟根其木格来源：《北方经济》2012年第11期一、引言（一）研究背景证券投资基金有着规模经济下的专家理财和组合投资的分散风险，发挥机构投资者对上市公司的监督和制约作用，有利于证券市场的健康发展。

但证券投资基金仍要面对各种风险。

我国基金管理公司需要重视和加强风险管理，特别是要建立起自己的风险管理系统。

VaR是当今国际上新近发展起来的一种风险度量模型，已成为经济与金融系统中刻画风险的重要指标，该方法具有更大的适应性和科学性。

（二）文献综述1. VaR模型研究综述（1）VaR的含义VaR的定义为：在市场正常的条件下，在给定的置信度下，特定时期内某一资产组合可能遭受的最大潜在损失值。

Prob(ΔP＞VaR)=1-C(1)其中，ΔP为资产组合在Δt内的损失，VaR为在置信水平c下处于风险中的价值。

（2）VaR的度量方法——参数法参数法假设证券组合的未来收益率服从一定的分布，计算过程需要估计分布函数中各参数的值，最后据此计算VaR值。

2. ARCH模型和GARCH模型研究综述Engle(1982)在研究英国通货膨胀率时提出了ARCH模型。

ARCH模型是，若一个平稳随机变量xt可以表示为AR(p)形式，其随机误差项的方差可用误差项平方的q阶分布滞后模型描述。

(2)则称υt服从q阶的ARCH过程，记作υt～ARCH(q)。

其中第一个方程称作均值方程，第二个称作ARCH方程。

为保证σ2t是一个平稳过程，有约束0≤（α1+α2+…+αq）＜1。

ARCH(q)模型是关于σ2t的分布滞后模型。

为避免υ2t的滞后项过多，可采用加入σ2t的滞后项的方法，于是由Bollerslev(1986)将残差的方差滞后项引入ARCH模型的方差模型中，得到了广义自回归条件异方差模型GARCH(p,q)，即σ2t=α0+λσ2t-1+…+λpσ2t-p +α1υ2t-1+…αqυ2t-q（3）约束条件为：α0＞0，αi≥0，i=1,2…q；λj≥0，j=1,2…p；大量研究表明，GARCH类模型很好地刻画了金融时间序列数据的波动性和相关性。

基于EGARCH模型对我国金融市场基准利率波动性的实证研究

基于EGARCH模型对我国金融市场基准利率波动性的实证研究摘要：本文主要通过建立EGARCH模型对我国的金融市场基准利率和国际市场成熟的基准利率的波动性进行比较研究和数量分析，研究发现我国市场的基准利率的波动性与国际市场还存在明显的差距，同时在国内金融市场的利率中SHIBOR的波动性从非平稳性、波动理性、波动灵敏度和波动均值这四个方面要显著优于其他利率，所以更适合作为我国金融市场的基准利率来培养。

关键词：基准利率；波动性；SHIBOR；EGARCH一、引言基准利率又经常被称作基础利率、标准利率，是指在金融市场利率体系中起决定性作用的利率，其他的利率会随着基准利率的改变而改变。

目前最具代表性的市场基准利率是伦敦同业拆借利率LIBOR。

我国在2007年推出上海同业拆借利率之前，金融市场的基准利率主要采用银行间债券市场的同业拆借利率以及回购利率，随着金融体制的改革推进，SHIBOR的推出对以资金供求为主的市场化金融体系、金融产品的定价和微观经济体的投融资行为有着非常重要的作用，是我国我国利率市场化的进程重要一步。

当前我国的利率体系结构相对比较完善，主要有上海银行间同业拆借利率，银行间债券回购利率，交易所债券回购利率，商业银行的存款利率，央行的再贷款和再贴现利率。

就目前而言从理论和实践两个方面来看，只有上海银行间同业拆借利率和银行间国债回购利率有基准利率的初步条件。

这是因为：第一，交易所债券回购利率因为存在资金不足交易量比较小，并不具备成为我国金融市场基准利率培养的现实条件；第二，商业银行的存贷款款利率虽然在金融市场的定价中有一定的基准性作用，但是由于我国存款利率并未放开，商业银行存款利率短期变动很小，不能很好发挥利率作为资金价格不断调节资金市场的作用；第三，央行的再贷款和再贴现利率在反映金融市场时具有一定的滞后和被动，不能代表金融市场的基准利率。

基于以上的三个原因，我们在下文中主要探讨银行间同业拆借利率和银行间债券回购利率的现实可行性。

基于GARCH模型的我国保险公司经济资本度量

基于GARCH模型的我国保险公司经济资本度量武汉大学经济与管理学院田玲张岳发布时间:2010-06-17摘要：从国际发展趋势看，保险公司希望在了解行业平均水平的基础上针对自身特有的风险特征进行评估，这促进了经济资本内部模型的发展。

而我国保险公司的经济资本研究才刚刚起步，从模型的设置到实际应用都处于探索阶段。

本文利用一个GARCH模型初步讨论了保险公司投资风险的经济资本度量方法及实证。

研究发现，投资于基金所需经济资本最高，股票次之，债券最小。

文章利用一个真实保险公司的例子说明如何进行投资风险经济资本评估。

计算发现，该公司经济资本所需数量比实际偿付能力低，这验证了利用经济资本可以优化保险公司的资本配置的结论，即该公司可以将部分资本应用于更有效的地方。

关键词：经济资本，VaR方法，偿付能力额度一、引言经济资本是在一定时期内（通常为一年），在一个比较高的置信度下，某一头寸可能发生的最大程度的损失，是在给定的偿付能力标准下，在极端的市场、商业、以及运营条件下，仍旧保持偿付能力以及业务正常运作所需要的资本，是应对非预期损失所需的资本。

最为关注经济资本的是保险监管机构，欧洲、solvencyⅡ和美国风险资本监管体系是经济资本发展的推动力，两大体系初步解决了保险公司面临的风险分类的问题，对主要风险的经济资本要求给出了标准算法的指导。

除了监管机构，学术界关于经济资本计量的研究较多。

在单个风险的经济资本计量方面，传统的精算技术对保险公司的保险风险做了大量成熟的研究；市场风险一般采用VaR方法和CVaR方法（Rossella Bisig-nani，Marco Micocci（2006））测量，条件尾部期望TCE是VaR的一种替代方法（Artzner（1999b），Panjer（2001），Overbeck（2000），Denault （2001））；操作风险方面，Junji Hiwatashi（2002）介绍了实务中的操作风险度量技术即内部模型的最新进展。

关于我国寿险需求影响因素的实证研究

关于我国寿险需求影响因素的实证研究[论文关键词]寿险需求人均收入水平人口老龄化寿险保费收入[论文摘要]寿险需求是指在一定时期内，消费者在各种可能的价格水平下愿意而且能够购买的人寿保险的数量。

本文结合我国现实国情，将人均可支配收入及人口老龄化作为解释变量，将寿险保费收入作为被解释变量，采用双对数模型，通过模型设定、数据处理、参数估计及模型检验，分析两个变量对我国寿险需求的影响。

针对实证研究结果提出相关政策建议，以期逐渐消除我国寿险业中存在的深层矛盾，充分发挥寿险对我国经济社会发展的促进作用。

一、引言中国的寿险业在取得一定发展的同时与世界发达国家相比，还处于较低的发展水平。

现阶段，我国面临着巨额的银行居民储蓄居高不下；我国进行的诸如就业、医疗、教育等一系列社会经济体制改革，打破了原有的保障制度，而新的社会保障体系还远不够完善；尤其是根据国际上的经验，在人均GDP突破1000美元时期，正是寿险业快速发展的时期。

面临这样的环境，研究人寿保险需求是一个既有理论意义又有实践意义的重大课题。

寿险需求是寿险经营市场的主体内容，是寿险业生存与发展的根本之源。

本文将人均可支配收入及人口老龄化作为解释变量，将寿险保费收入作为被解释变量，使用1989-2005的年度数据，建立双对数模型，通过模型设定、数据处理、参数估计及模型检验，分析两个解释变量对我国寿险需求的影响，针对实证研究结果提出相关的政策建议。

二、我国寿险需求影响因素的设定在对寿险需求进行实证研究时，首先需要确定影响因素。

一般而言，影响寿险需求的量化因素表现在两个方面：一是内生因素，包括保费收入和保险产品价值；二是外生因素，包括：社会环境、经济的结构、质量及发展水平，国民收入水平和消费结构的变化。

本文主要侧重从社会需求角度对影响寿险需求的因素进行结构分析，同时为避免模型中各解释变量存在多重共线性，还要考虑社会环境因素的影响。

对我国寿险需求进行实证研究时，结合一般的方法论和我国的实际，选择以下变量尝试性地探讨我国寿险需求的显着性因素。

寿险公司利率风险量的实证分析

寿险公司利率风险量的实证分析陈军（中国平安人寿保险股份有限公司，深圳 518029）［摘要］对各类风险的整合管理是寿险经营的重要任务。

通过利率风险度量模型的设计，对利率变动因素与寿险公司的负债、定价、现金流以及市场需求之间的关系分析，对我国寿险行业目前实际利差损问题及危害的剖析，得出的结论为：未来利率变动的波动性与不可预测性对我国寿险公司的影响是多方面、多层次的，犹如一把“双刃剑”。

并且，在利率市场化逐步实现的过程中，它不仅对我国寿险的经营管理水平、风险防范能力以及创新能力都提出了更高的要求，也给我国寿险行业的发展带来了新的机遇与挑战。

［关键词］利率市场化；利率变动因素；利率风险；利差损［中图分类号］ F840.62 ［文献标识码］ A ［文章编号］1004-3306（2005）03-0053-03一、典型利率风险度量模型的设计管理利率风险首要解决的问题是利率风险的度量问题。

利率变动的影响效果必须基于利率风险的度量和寿险公司资产、负债及所有者权益的度量。

当这些度量结果被确定下来，寿险公司才可以采用各种行之有效的策略来管理利率风险。

典型的度量方法包括比较普及的“持续期模型”，“资产负债缺口分析模型”以及新近发展起来的“在险价值模型”。

资产负债缺口模型又称资产负债缺口分析模型。

当利率变动时，资产和负债对利率变动的敏感性是不同的，这就使得资产和负债的市场价值发生不同的变化。

要使所有者权益不发生变动，就需要资产和负债的变化相等，而要使其变化相等，就要使资产和负债的利率敏感性相同。

但由于资产和负债是由具有不同收益率、面值和到期的存贷款或各种证券组成的，对利率的敏感性不可能相等，必然存在一定的差距，这个差距称为资产负债缺口。

缺口大表明资产负债在利率变动时价值变动差距也大，给寿险公司经营带来较大的风险；反之，缺口小，给寿险公司经营带来的风险就小。

利用缺口对利率风险进行度量就是所谓的资产负债缺口分析，其关键就是要确定各项资产和负债对利率的敏感性。

我国保险股市场风险度量的比较研究——来自VaR-GARCH族模型的证据

我国保险股市场风险度量的比较研究——来自VaR-GARCH族模型的证据李佳;陈冬兰【摘要】文章通过构建GARCH族模型对2015年7月27日至2018年4月27日期间我国保险股收益率波动的风险价值进行量化研究,首先,在对股票波动进行描述性统计分析的基础上,用GARCH族模型计算vaR值,对比分析几家保险公司股票的收益与风险;其次,运用Kupiec失效率检验各模型的有效性.结果表明:VaR-GARCH族模型可较为准确地刻画收益波动的尖峰厚尾特征、杠杆效应和聚集效应等,能有效预测保险股的实际风险,从而为投资者提供参考依据.【期刊名称】《生产力研究》【年(卷),期】2018(000)011【总页数】6页(P51-55,124)【关键词】股价波动;在险价值;GARCH族模型;kupiec检验【作者】李佳;陈冬兰【作者单位】上海理工大学管理学院,上海200093;上海理工大学管理学院,上海200093【正文语种】中文【中图分类】F832.51一、引言保险作为金融体系与社会保障体系的重大支柱，与我国经济社会的发展紧密联系在一起，具有分散风险和经济补偿两个基本功能，此外，包括给付保险金、融通资金、储蓄、防灾减灾、社会管理等功能[1]。

近年来，伴随着保险业日新月异的变化和不断的深化发展，保险行业逐渐变成了资本市场的宠儿，投资者除了购买保险公司的理财产品外，还将通过购买保险公司的股票来进行投资,随着股票投资的日渐增加，如何衡量其面临的风险显得尤为重要。

目前，我国A股上市保险公司有中国人寿、中国平安、中国太保、新华保险。

其中，中国人寿、中国平安、中国太保于2007年A股上市，新华保险于2011年以A+H股方式同步上市。

2017年，根据相关财务指标显示，主营收入和净利润排名前三的分别为中国平安、中国人寿、中国太保。

实证研究方面，20世纪90年代，H.Markowitz研究各种风险度量方法，最终确定方差作为测试风险工具，往后，William Sharp提出CAPM模型，使用单只证券标准差度量其风险，归于方差法中[2]。

基于VaR的我国商业银行利率风险实证分析

基于VaR-GARCH模型的我国商业银行利率风险实证分析【摘要】本文简单介绍我国商业银行面临的利率风险及其风险种类以及利率市场化下研究利率风险的必要性，并系统介绍了VaR方法的主要原理、计算方法以及GARCH模型，并选取上海银行同业拆借利率中的隔夜拆借利率共601个样本数据进行实证分析，将基于GARCH的VaR方法引入我国商业银行利率风险度量方法中，最后给出实证分析总结。

【关键词】商业银行；利率风险；VaR；GARCH模型一、引言2012年6月8日央行对存、贷款基准利率的最新调整使得存款利率上限与贷款利率下限放开，这标志着我国的利率市场化改革的加速推进。

随着利率市场化的推进，我国商业银行面临的利率风险日益凸显，使其成为商业银行面临的最主要的风险。

而我国商业银行的绝大多数收入来自于存贷款的息差收入，这将从根本上动摇银行主营业务的根基，改变银行的生存环境，因此，在当前背景下对我国商业银行的利率风险进行研究具有一定的现实意义。

本文以2012年1月4日至2014年5月30日的上海银行间同业拆借利率(SHIBOR)作为样本数据，考虑到交易量及对市场变动的反应灵敏程度，选择其中的隔夜拆借利率作为观测对象，样本容量为601。

本文数据来源于上海银行间网站，数据处理使用Eviews6.0 软件，来探讨如何采用VaR分析法度量我国商业银行拆借市场中面临的利率风险。

二、文献综述1、国外研究现状国外关于市场化利率与银行风险承担方面的研究较多。

Diaz－Alejandro (1985)研究了以拉美为代表的利率市场化进程所引起的银行危机，发现市场化利率会改变一些银行的风险承担，造成一些抗风险能力弱的银行破产倒闭，最终引起金融市场的不稳定[1]。

Hübler等(2008)研究了1992－1996年的泰国商业银行的利率市场化，发现银行倾向配置更多的风险资产并减少抵押性借贷，以缓冲违约损失[2]。

Maddaloni等(2011)利用欧元区和美国银行业的数据，研究发现低利率会降低银行对家庭和企业的贷款标准，特别是对于证券化的抵押贷款影响更大，同时发现，随着利率的降低，银行贷款的信贷标准有显著的放松[3]。

中国证券投资基金市场收益与波动的实证研究——基于GARCH和GARCH—M模型

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从以条件均值为零，条件方差为收益率滞后误差平方的线性函
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ห้องสมุดไป่ตู้
【中图分类】８０１Ｆ３．９
一
【文献标识码】Ａ
【文章编号】６２８７（０６１— １００１７— ７７２０）００— ３２
其中上海证券交易所交易的基金２个，５深圳证券交易所交易的
、
引言
基金２个。作为一个整体，９基金市场在我国证券市场中的作用
与基金市场的风险和收益问题日受到关益对金融市场收益和波动的研究主要是源于对资产定价和越来越大，此同时。但国内尚无人对此进行系统的研究，文章则是这方面的一风险管理的需要。国外对金融市场价格变化的研究已经有很长注，
的特点。但ＧＲＨ型的条件方差不仅是滞后残差平方的线ＡＣ模
性函数，而且是滞后条件方差的线性函数。ＡＣ模型适合在ＧＲＨ
【收稿日２０－１１期】６１— ５０【作者简介】张傻杰。厦门大学金融系２ｏ级硕士研究生，ｏ４研究方向：金融工程。

基于GARCH模型的金融市场风险研究

基于GARCH模型的金融市场风险研究基于GARCH模型的金融市场风险研究摘要：金融市场的风险管理一直是金融机构和投资者高度关注的问题。

本文提出了一种基于GARCH模型的金融市场风险研究方法，并以实证数据进行了案例分析。

研究结果表明，GARCH模型能够较准确地度量金融市场的风险水平，并对其变化趋势进行预测，为投资者提供风险管理和决策参考。

1. 引言金融市场的风险管理是金融机构和投资者实现长期可持续发展的重要环节。

有效的风险管理能够帮助金融机构和投资者降低损失，并提高收益。

因此，研究金融市场的风险水平和风险变化趋势对于金融行业具有重要意义。

2. GARCH模型的基本原理GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型是金融领域广泛应用的一种时间序列模型，用于分析和预测金融资产的波动性和风险水平。

GARCH模型基于随机波动性的假设，将金融资产的收益序列分解为条件均值项和条件方差项。

3. GARCH模型在金融市场风险研究中的应用GARCH模型在金融市场风险研究中具有广泛的应用。

利用GARCH模型，研究者可以度量金融市场的风险水平，并对风险的变化趋势进行预测。

此外，GARCH模型还可以用于构建风险价值模型和条件价值模型，帮助投资者更好地管理风险。

4. 基于GARCH模型的金融市场风险度量在实证研究中，我们利用GARCH模型对股票市场收益序列进行分析。

通过对历史数据的学习，我们得到了股票市场风险的条件方差估计值，并利用该估计值对未来风险水平进行预测。

实证结果显示，GARCH模型能够较准确地度量金融市场的风险水平，并对风险的变化趋势进行预测。

5. 基于GARCH模型的金融市场风险管理在金融市场风险管理中，投资者可以利用GARCH模型提供的风险度量和预测信息，制定相应的投资策略。

通过调整资产配置和风险控制，投资者可以在保持收益的同时降低风险。

基于GRACH模型对我国股票市场收益率波动性分析-毕业论文

---文档均为word文档，下载后可直接编辑使用亦可打印---摘要在金融学中，收益率的波动性是一个重要概念。

收益率的波动反映了市场不确定性的程度，同时，收益率的波动性也被看成是信息流的一种度量，波动性强一般伴随着较大的市场信息冲击。

由于2008年到2018年这十年期间中国股市经历了两次大起大落，股市的剧烈动荡使我们有必要对其目前的波动性进行研究，发现其问题所在。

因此，本文一沪深300指数作为研究对象，以2008年1月2日到2018年1月2日共2436个日收盘价作为样本，站在经济计量的角度采用CARCH族模型对该样本数据进行分析，从而得出沪深300指数的波动性特征。

首先是引言，简要说明研究的背景及意义，突出研究的必要性；其次是对国内外文献的综述，总结其研究成果，发现其不足，为后文的写作奠定基础；第三部分是模型概述，对ARCH、GARCH、EGARCH这三种模型的特征进行描述和介绍。

第四部分是本文核心，以实证分析为主，建立GARCH(1,1)模型、ARCH模型以及EGARCH(1,1)模型分别对沪深300指数的收益率波动特征进行分析。

研究结果表明：沪深300指数的日收益率呈现出可变与集簇的波动特性，在序列分布上，具有尖峰厚尾的显著特征。

并存在明显的GARCH 效应；根据模型具有GARCH-M效应得出收益存在正溢价，从投资者在股票市场投资的经验可知，大多数偏向于短期的投机性投资。

此外，对沪深300指数的收益率进一步分析可以发现杠杆效应，由此可以推断在股指期货市场中，坏消息产生的影响远大于好消息。

最后根据GARCH族模型检验结果，提出相应的政策建议，以推动中国股市向健康稳定的方向发展。

关键词：收益率、波动性、GARCH族模型、沪深300指数AbstractThe volatility of the rate of return is an important concept in finance. The fluctuation of returns reflects the degree of market uncertainty. Meanwhile, the volatility of returns is also regarded as a measure of information flow. Volatility is usually accompanied by larger market information shocks.During the ten years from 2008 to 2018, China's stock market experienced two ups and downs, and the intense turbulence of the stock market made it necessary for us to study its current volatility and find its problems.Therefore, the CSI 300 index as the object of study, from January 2, 2008 to 2 January 2018, 2436 day closing price as the sample, hope that through the application of GARCH model, describe the Shanghai and Shenzhen 300 index volatility characteristics from the perspective of econometric.This paper mainly studies the volatility of the Shanghai and Shenzhen 300 index returns from five parts. The first is the introduction, a brief description of the research background and significance of the research, highlighting the necessity; secondly it is a survey of the domestic and foreign literatures, summarizes the research results, find its shortcomings, which lays the foundation for later writing; the third part is the model overview, describes and introduces the features of ARCH, GARCH, EGARCH three model. Fourth through theestablishment of ARCH model, GARCH (1,1) model and EGARCH (1,1) model, the volatility of the CSI 300 index returns is empirically analyzed. The results show that the daily yield volatility of the CSI 300 index shows obvious variability and volatility cluster, and the sequence distribution is characterized by peak and thick tail. And there is a significant GARCH effect. There is GARCH-M effect in the model, which shows that there is a positive premium for earnings. Investors in the stock market have strong speculative atmosphere and short term investment preferences are obvious. At the same time, we also found that the CSI 300 index yields obvious leverage effect, which reflects the volatility caused by bad news in China's stock index futures market is greater than that caused by good news. Finally, according to the test results of the GARCH model, the corresponding policy suggestions are put forward to promote the development of Chinese stock market to a healthy and stable direction.Key words:rate of return, volatility, GARCH model, CSI 300 index目录一.引言（一）研究背景纵观我国证券市场的发展历史，自正式成立上证交易所之日起，已有一段发展历程。

基于GARCH模型的金融市场风险研究

基于GARCH模型的金融市场风险研究近年来，金融市场中的风险管理变得尤为重要，因为金融市场的波动性和不确定性正在增加。

为了 better地理解和管理风险，许多研究者开始采用各种数学模型来分析金融市场的风险，并提出相应的投资策略。

其中，GARCH模型因其能够捕捉金融市场的波动特征而备受关注。

GARCH模型，即广义自回归条件异方差模型，是用于描述金融资产收益率（或波动率）波动性的统计模型。

该模型在金融市场风险管理中起到了重要作用，并有助于提高投资者的决策效果。

首先，GARCH模型能够在风险管理中提供准确的波动率预测。

金融市场的波动性对投资者来说至关重要，因为它们直接影响到投资组合的风险和收益。

通过GARCH模型估计金融资产的波动性，投资者能够更好地评估并管理他们的投资风险。

同时，GARCH模型具有一定的时序性，能够反映出波动性的变化趋势，帮助投资者更好地把握市场的变化。

其次，GARCH模型还可以帮助警示金融市场中的异常事件。

金融市场中的异常事件（如经济衰退、市场崩盘等）可能对投资者和机构造成巨大的影响。

通过GARCH模型，我们可以辨别出市场上的异常波动并进行预警。

这使得投资者能够及时做出策略上的调整，降低损失风险。

此外，GARCH模型还具有对冲资产组合和交易策略进行优化的潜力。

借助金融衍生品，投资者可以利用GARCH模型中的波动率预测来实施对冲操作。

通过将波动率预测纳入投资组合的优化模型，投资者可以更好地平衡风险和收益，并制定出更具竞争力的交易策略。

当然，GARCH模型也存在一些限制。

首先，该模型基于历史数据进行估计，无法完全捕捉市场中的新信息。

其次，GARCH模型在处理极端情况下的预测能力相对较弱，这可能限制了它在某些金融市场的应用。

此外，GARCH模型中的波动率预测具有一定的误差，这可能会影响投资者的决策。

总之，为投资者提供了重要的决策支持。

通过准确估计波动率、警示异常事件以及优化投资组合和交易策略，投资者能够在不确定的金融市场环境中更好地管理风险，进而提高投资效果。

基于GARCH模型的我国保险类股票收益率波动研究

中国平安 -7.28E-05 -6.841470 0.187490 0.019651 -0.126254
中国太保 -0.001304 -0.464357 0.082291 0.940956 -0.103185
在 EGARCH（1，1）模型，系数 γ在 5%显著水平上都为负，这说明我国上市保险公司股票存在明显的杠杆效应。也就是说，相对于利好消息来说，利空消息会引起股票更大的波动。
2010
7
的几只有代表性的股票进行实证分析，并对其投资前景作出尝试性预测。陈颇、殷樱（2008）选取中体产业股份有限公司股票作为研究对象，发现中体产业股票价格的波动
幅度较大，波动集聚现象较为持久。侯燕明、查奇芬（2009）选取沪市五只代表性地产股进行分析，得出我国沪市地产股收益率序列的波动具有显著的异方差性，股价波动存在集群性和持续性，以及非对称性等特征。
影响的持续时间是有限的。模型 α1+β1 的数值均很大，非常接近于 1，说明保险类股票市场波动对冲击的反应函数是以
一个相对较慢的速率衰减，随机冲击的影响还是具有相当
程度的持续性。当证券收益率一旦受到冲击出现异常波动，
则在短期内很难得以消除。因此保险类股票的波动十分剧
烈，总体风险很大。
中国太保 GARCH 模型中 α1 大于其他两家，表明该公司对外部冲击（可以认为是各种经济信息发布、新政策影
FOREFRONT 前沿
基于 GARCH 模型的我国保险类
股票收益率波动研究
■ 刘扬北京工商大学保险系
中图分类号：F8 32
文献标识：A
文章编号：1006-7833( 2010) 07-007-03
摘要本文使用 GAR CH 、EGARCH 和GARCH - M模型，对保险类股票收益率波动进行分析，结论表明我国保险类股票收益率具有尖峰厚尾性、异方差性、波动的持续性和非对称性，收益率与市场风险水平呈正相关性。

我国商业银行存款保险期权定价的实证研究——基于Merton、Rv和Garch模型的比较与分析

张春海郑莉莉摘要:文章以发展近四十年的期权定价方法为基础,引入GARCH(1,1)期权定价模型对银行股本收益率的波动率进行了建模分析,并与早期的M erton和RV模型实证分析结果进行比较。

研究发现:采取传统求方差算法的费率要低于采取G AR C H模型算法的保险费率;同时,M erten方法计算的费率高于RV方法的计算结果。

研究结论为我国存款保险的定价提供参考性建议。

关键词:存款保险;期权定价模型;存款保险定价;GARC H模型D O I:103773/j i ssn1006-4885201105082中图分类号:F83033文献标识码:A文章编号:1002-9753(2011)05-0082-13我国商业银行存款保险期权定价的实证研究基于Merto n、Rv和Garc h模型的比较与分析基金项目:教育部人文社科基金规划项目(10YJ A790164),对外经济贸易大学国家211工程重点学科建设项目(73000010)作者简介:张春海(1986-),男,山东省青州市人,对外经济贸易大学保险学院博士研究生,研究方向:企业风险管理、资本市场。

郑莉莉(1980-),女,四川省成都市人,对外经济贸易大学国际经济贸易学院博士研究生,研究方向:企业风险管理、资本市场。

1引言存款保险制度,是指由符合条件的各类存款性金融机构集中起来建立一个保险机构,各存款机构作为投保人按一定存款比例向其缴纳保险费,建立存款保险准备金,当成员机构发生经营危机或面临破产倒闭时,存款保险机构向其提供财务救助或直接向存款人支付部分或全部存款,从而保护存款人利益,维护银行信用,稳定金融秩序的一种制度。

尤其是在后金融危机时代,存款保险制度成为金融界关注的焦点之一。

存款保险制度的核心问题在于存款保险的定价。

纵观国内现有的研究成果,学者们关于银行存款保险定价的研究已较多,但大部分文献只是从某一现有的期权模型出发,对存款保险的定价进行了单方面研究,而没有与其他模型进行比较与分析,从而更加准确的来确定我国的商业银行存款保险的费率。

中国股市波动性解析：基于RS-GARCH模型族的实证研究

2014年第2期(总第415期)金融理论与实践收稿日期：2013-11-29作者简介：郭航（1978-），女，河南驻马店人，经济学硕士，副教授，研究方向：贸易金融方向。

中国股市波动性解析：基于RS-GARCH 模型族的实证研究郭航（黄淮学院，河南驻马店463000）摘要：波动性是衡量股市风险和稳定的重要指标之一，对股市的健康发展具有重要影响。

以上证指数为研究标的，利用RS-GARCH 模型族对股市的波动性进行了比较研究。

结果表明：相对于一般的GARCH 模型族，RS-GARCH 模型族明显改善了“伪持续”现象，能够更好地刻画股市的波动特征；A 股市场存在明显的杠杆效应；在高波动状态下，利空和利好消息，对于A 股市场波动率的影响时间更长。

关键词：股票市场；RS-GARCH 模型族；波动性文章编号：1003-4625（2014）02-0078-03中图分类号：F830.91文献标志码：A 一、引言股价波动是证券市场中最普遍的现象之一，对投资者、企业和监管者均会产生较大影响。

因此，波动性问题一直是众多学者关注的热点之一。

2008年次贷危机导致全球股市暴跌，为抑制经济下滑，各国央行纷纷放宽货币政策，伴随经济复苏，发达国家股市都呈现出修复性上涨。

但中国股市却与中国经济作为全球经济复苏的一面旗帜背道而驰，在2012年创出了近四年的新低，上证指数年线全球罕见地收出三连阴，成为全球表现最差的股市之一。

在这一背景下研究中国股市波动，衡量证券市场结构、参与主体、市场制度的变革对股市波动性的影响显得尤为重要。

二、文献综述收益率方差是衡量收益率波动的重要指标，在对其研究中，通常假定扰动项服从正态分布、t 分布等既定分布，既波动的方差是稳定的。

随着对收益率方差的研究发现，扰动的稳定性通常要比假设差，而且在不同时期预测能力呈现不同精准程度。

为解决扰动方差的变动问题，恩格尔（Engle R，1982）[1]开创性的提出ARCH 模型用以刻画方差的特征后，此后，条件异方差模型被广泛运用于时间序列研究中，特别是在金融研究领域。

寿险企业市场风险相关性实证研究

寿险企业市场风险相关性实证研究谭英平;杜展斌;谢远涛【摘要】本文通过采用时变Copula-GARCH-t模型对四家上市寿险企业的市场风险及其时变相关性进行建模，并将2008年次贷危机纳入研究的时间窗口，以考察寿险企业市场风险相关性在不同经济环境下的时变特征。

实证研究结果表明，上述模型能够较为充分地描述现实情况，并且从中发现寿险企业间市场风险相关性明显地随时间变化而变化，在金融危机时期有较高的相关度，而在正常时期相关度则有所回落，而各寿险企业的这一变化趋势呈现出较高的一致性。

%By using GARCH-t model and a time-varying multivariate normal Copula function,we study the mar-ket risks of four listed life insurance companies and their time-varying correlation. The subprime mortgage crisis in 2008 is included in our study, which makes it possible to examine the time-varying feature of the market risk correla-tion between life insurance companies under different economic environment. The empirical result shows that the model adopted in this paper can describe the reality sufficiently, and strong evidence is found that the market risk correlation between any pair of the four life insurance companies will vary significantly with the change of time. Specifically,the market risk correlation is relatively higher during the period of financial crisis,while gets a little pullback in the normal period,what’s more,the trends are highly consistent for each companies.【期刊名称】《金融发展研究》【年(卷),期】2015(000)006【总页数】8页(P10-17)【关键词】寿险企业;市场风险;相关性【作者】谭英平;杜展斌;谢远涛【作者单位】对外经济贸易大学保险学院，北京 100029;对外经济贸易大学保险学院，北京 100029;对外经济贸易大学保险学院，北京 100029【正文语种】中文【中图分类】F840.622一、引言多数学者认为（如赵桂芹、吴洪等），从目前来看，假若保险行业发生系统性风险，由于风险溢出效应而引发整个金融市场发生系统性风险的可能性并不大，但是因为金融混业经营和金融深化是当今的趋势，上述可能性正变得越来越不可忽视。

基于IRSG和OLS-GARCH模型我国寿险公司利率风险实证研究

基于IRSG和OLS-GARCH模型我国寿险公司利率风险实证研究基于IRSG和OLS-GARCH模型我国寿险公司利率风险实证研究改革开放至今,我国的经济发展迅速,一跃成为世界第二大经济体。

我国寿险行业自80年代中国人寿保险公司恢复经营以来得到了迅速的发展,其中全国的保费收入从1980年的4.6亿元增加到2016年的3.1万亿。

其中寿险产业的发展也较为迅速,寿险产业的发展速度远超于同期的GDP增长速度。

随着国家对保险保障的关注与居民消费水平的提高,保险密度、保险深度不断加深,寿险业在国民经济中日益受到重视。

中国寿险公司在20多年的发展历程中,经历了1996年低利率时期的巨额利差损、2007年的提息时面临的退保风险。

利率市场化程度加深伴随而来的是利率自由化,市场因素对利率波动的影响加大,从而会加剧利率波动的频率和幅度,利率风险已成为我国寿险公司面临的主要风险之一。

由此,关于寿险公司利率风险管理理论的研究以及实证的探讨,对于我国寿险公司管理者来说重要性不言而喻,其具有重要的理论意义和实用价值。

本文首先对国内外关于利率市场化进程下有关银行与寿险公司的利率风险研究的相关文献进行梳理、归纳,准确把握国内外利率市场化进程下风险研究的现状,并从银行利率风险研究中借鉴相关方法;其次,总结分析了我国利率市场化进程的过程,从基准利率变化分析其变动特点,并从产品定价、资产负债管理及利润水平三个方面分析利率波动对我国寿险公司的影响;再次,对寿险公司的利率风险度量方法进行研究,详细阐述了利率敏感性分析法和OLSGARCH模型两种寿险公司利率风险度量方法;而后,以中国人寿为例,利用国寿A股上市财务数据建立IRSG模型,用利率敏感性缺口和利率敏感性偏离度等来纵向分析国寿利率风险;利用其国寿股票收益率和各期利率波动建立OLSGARCH 模型,分析各期利率变动对国寿股票收益率的影响;最后,就如何提高我国寿险公司辨别利率风险和加强利率风险管理的能力等提出具体对策建议。