交易量推动的时变系数VaR预测模型中国股票市场实证分析-
VaR方法在我国股票市场中的应用与分析
动 率 为 ００ ３ ９ ．３ ４ ，正 态 分 布 的分 位 数 为 １６ ５ ４ ，可 得 ：Ｖ Ｒ＝３ １ ８２ ａ ８ ６
、 ＝ ｆ ｝ 。． 、 Ｉ 、 ｓ＝ ｉ ｔ
０
ｉ ｌ …，Ｉ …，一一 ＾、
＿ Ⅲ’ “ｉ … ： １ｒ ｊ１
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ｉ 叫。 乏 、’ ＝ ’
研 究 所 涉 及 到 的 数 据 ，上 证 指 数 从 ２ ０ 年 １ 月 １ 日￣Ｊ０ ８ 的 １ 月 １ ０７ ２ １ ０年 ２ ２ 日全部 的收 盘 指 数 。 二 、模 型 和 和方 法
此处 的风险度量采用的是参 数法的Ｖ Ｒ ａ 模型。通过Ｖ Ｒ ａ 模型可 以计 算出单个股票的Ｖ Ｒ 以及构造投资组合时的Ｖ Ｒ ａ值 ａ 值。
这里的负号理解 为表示条件正态分布的左尾。多头头寸１千万概率
为ＯＯ ５的Ｖ Ｒ ａ 为
Ｖａ Ｒ＝１ ００ ００ × ０２３ ８ ： ２ ８ ０。 ０ ０ ０ ７ ３７ ００
（ 对（０ ８ ６ ３ ２ ０ １ Ｏ Ｏ ￣数据拟合的模型为 ２） ２ ０ ０ １ － ０ ８ ２ ｌ ）
ｆ 摘 要 ｊ 本文应 用经济计量 方法对上证指数 收益ｖ３ 行估计 Ｒ进
和 分析 ，通过对上证指 数突 变前后股 市ｖ Ｒ大小的 比较 指 出其存在 的 ａ
｛０” ． “ ｌ０ ；０ ＝蚰 －
VaR模型在中国证券市场中的应用研究
VaR模型在中国证券市场中的应用研究作者：丁壮壮来源：《北方经贸》2019年第09期摘要：VaR模型作为一种测量市场风险的工具已成为风险测量和风险监管的主流方法，得到了金融界的广泛应用和认可。
本文主要从金融风险测量的重要性、VaR模型的基本思想、模型的主要计算方法和模型的应用等方面入手;介绍了中国证券市场的现状，VaR模型的应用过程，以“上证指数”为例，进行模型的简单应用;最后对研究状况进行概括。
关键词：VaR模型;风险管理;上证指数中图分类号：F830 ; ;文献标识码：A文章编号：1005-913X（2019）09-0112-03一、引言金融风险一直以来是理论界与实务界关注的焦点，金融风险可分为信用风险、市场风险、流动性风险、操作风险及法律风险。
中国的证券市场波动剧烈，股票投资是一种高收益高风险的行为，而债券是一种低收益低风险的行为，基金作为多种金融资产的组合，其收益与风险居两者之间，期货、期权等金融衍生品在近几年也日益发展起来。
由于评估市场风险的传统方法主要适用于比较简单的证券市场环境下的风险度量，但我国证券市场的规模在不断地扩大，因此传统的测量方法不太适用于当前中国证券市场的风险估量。
与传统的风险衡量方法相比较，VaR仅用一个数字衡量金融机构所面临的市场风险，解决了传统风险衡量方法所不能解决的所有问题。
VaR模型考虑了杠杆、相关性和当前头寸的组合风险的整个观点，因此得到了金融界的广泛应用和认可。
例如：某家投资公司交易组合的日VaR在95%的置信水平下为1000万，也就是说，在有效的市场环境下，100次交易中只存在5次损失超过1000万的情况。
可以看出，VaR风险衡量方法简单明了，直观有效。
同时越来越多的金融机构，如证券公司、保险公司、银行、信托公司等纷纷采用VaR方法来衡量、控制市场风险。
二、VaR理论模型（一）VaR模型基本原理VaR即风险价值，在有效的市场条件下和给定的置信水平（通常是95%或99%）下，在给定的持有期间内，某一投资组合预期可能发生的最大损失。
VaR模型在金融风险预测中的应用--以股票投资为例
VaR模型在金融风险预测中的应用--以股票投资为例VaR 模型在金融风险预测中的应用--以股票投资为例摘要：本文首先介绍了VaR 的含义，然后使用不同的VaR 模型预测一支股票的投资风险。
最后，我们进行了测试，结果表明VaR 模型具有更好的应用价值研究证券投资风险预测。
关键词：风险投资；风险；证券投资一、VaR 的含义VaR 的字面解释是“价值风险”。
特别是，它意味着在置信水平，给定的时间及正常的市场条件下损失最大不超过一个给定的概率。
该公式的估计（1）和（2）：P r (V )1V a R c ?≤-=- (1)()1V A Rf x dx c --∞=-? (2)Pr 代表可能性，V ?代表损失，c 代表置信水平。
VaR=0V -V *=0V -0V (1+r *)= -0V r *(0V >V *) （3）计算价值风险等于计算最小的“V ”或“R ”的回报率。
VaR 的方法主要有解析法，历史模拟法和蒙特卡罗模拟。
A.解析法利用数理统计的方法，且历史数据符合统计分布，如正态分布，“T ”分布，广义误差分布等,通过分布参数估计在某一置信水平下R 的最小值。
B.史模拟基本的想法是，历史会重现，明天的情况可能是历史的一个案例。
历史模拟法属于非参数方法，它不需要估计的均值和方差。
c.monte-carlo 模拟蒙特卡罗模拟法也是一种非参数方法，原理与史模拟相似。
但不同的是，分布的估计取决于大量的随机数而不是历史数据。
这有利也有弊，在不同的假设下，使用不同的参数设置和不同的措施可能产生不同的结果。
根据特征，选择适当的参数估计和模型去衡量价值风险。
（二）VaR 模型的应用本文以B 公司的股票进行了实证研究。
A.样本数据VaR 的计算与测试需要两个数据集，同时，考虑时效性，我们选择了B 公司2011年1月4日至2012年5月31日的股票日收益数据为原始样本，从2012年6月1日到2012年12月31日的数据为测试样本。
SV_GED模型在中国股市的VaR与ES度量及分析
第15卷第1期 2006年2月系统工程理论方法应用SYST E M S EN G I N EER I N G-TH EOR Y M ETHODOLO GY A PPL I CA T I ON SV o l .15N o.1 Feb .2006 文章编号:100522542(2006)0120044205SV -GED 模型在中国股市的VaR 与ES 度量及分析李付军(东南大学经济管理学院,南京210096)【摘要】从分析中国股市指数收益率的统计特征入手,以SV 模型为基础,在多种分布情形下测算了沪深两市时变风险值V aR 及ES 。
结果表明:基于GED 分布的SV 模型(SV 2GED 模型)较好地刻画了高频时间序列的尖峰肥尾性及波动集聚性与持续性等特性,并对两市指数进行较准确的预测,ES 相比V aR 能够较准确地估计尾部风险。
关键词:随机波动模型;V alue 2at 2R isk ;广义误差分布;Exp ected Sho rtfall 中图分类号:F 830.91 文献标识码:AM easur i ng VaR and ES of Stock M arket Based on SV -GED M odelL I F u 2jun(Schoo l of Econom ics and M anagem en t ,Sou theast U n iv .,N an jing 210096,Ch ina )【Abs tra c t 】T he statistical characteristics of index retu rn s rati o s in the Ch inese stock m arket are analyzed and the V aR and ES of Shanghai and Shenzhen Stock Exchange .M arket based on SV m odel are m easu redunder differen t distribu ti on s .It show s that SV m odel based on GED can give better esti m ati on to the indexof tw o m arket w hen fat 2tailed den sities ,vo latility clu sting and vo latility p ersistence are taken in to accoun t in the conditi onal variance .In additi on ,ES can give better esti m ati on to tail risk than V aR .Ke y w o rds :stochastic vo latility m odel ;V alue 2at 2R isk ;general erro r distribu ti on ;Exp ected Sho rtfall 收稿日期:2004211227 修订日期:2004212216作者简介:李付军(19772),男,博士生。
VaR模型在中国股票市场风险评估中的应用
２ 实际数据计算
本文采用的样本数据是上证 Ａ 股、上证 Ｂ 股、深综 Ａ 指、深综 Ｂ 指股价指数每日
Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ Ｈｅｒａｌｄ
ＶａＲ 模型在中国股票市场风险评估中的应用
杨霞 （广州大学松田学院基础课部 广州 ５１１３７０）
摘 要：本文介绍了 ＶａＲ 模型，利用 ＲｉｓｋＭｅｔｒｉｃｓ 方法计算了中国四个主要股票指数的 ＶａＲ 值，并利用失败率检验法进行 ＶａＲ 模型的准确
不断寻求各国会计实务统一的过程会计领域中的国际化行为在业内简称为会计国际化它是指由于国际经济发展的需要客观上要求各国在制定会计政策和处理会计事务中逐步采用国际通行的会计惯例以达到国际间会计行为的相互沟通协调规范和统一亦即采用国际上公认的会计原则和方法来处理和报告本国的经济业务
财 经 论 坛
科技创新导报 ２００８ ＮＯ．２３
最大与最小值差别较大，因为股票价格瞬息万
变， 对股市风险估计应保持实时性， 应根据最
新的波动信息计算 ＶａＲ 值。
３ ＶａＲ模型的检验
Ｖ ａ Ｒ 模型的准确性检验是指 Ｖ ａ Ｒ 模型的
测量结果对实际损失的覆盖程度。模型有很多
种检验方法，在这里天数为 T， 失败天数为 N， Ｖ Ａ Ｒ 的置信度为α， 失败率为 P。假定 Ｖ Ａ Ｒ
的估计具有时间独立性，则失败天数 N 服从参 数为 T 和的 P 二项分布， 即 N~B（T ，P ）
沪深股市VaR的实证分析
不服从正态分布，因此不能用该分布对其进行模拟。该分布的 峰度峰度(Kurtosis)为 5.900137，显著大于标准正态分布的峰度 说明了该序列分布的“尖峰”性质。
从图 3.2 的柱状图中不难看出，虽然该序列{R2}分布图总 体形状与正态分布类似，但其尾部具有更多的值，即具ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ“厚 尾”性质。其次，该序列的 Jarque-Bera 统计量为 293.5612，相伴 概率为 0.000000。根据 JB 统计量与其 P 值，拒绝零假设，该序 列不服从正态分布，因此不能用该分布对其进行模拟。该分布 的峰度(Kurtosis)为 5.067087，显著大于标准正态分布的峰度说 明了该分布的“尖峰”性质。同序列{R1}的柱状分布图与描述性 统计量相比，序列{R2}总体情况和序列{R1}较为接近。
（3）自相关性检验。取最大滞后期为 24，序列{R1}和{R2}自 相关性检验结果如下：
图 3.1 {R1}的描述性统计量及分布图 图 3.2 {R2}的描述性统计量及分布图
从图 3.1 的柱状图中不难看出，虽然该序列{R1}分布图总 体形状与正态分布类似，但其尾部具有更多的值，即具有“厚 尾”性质。该序列的的 Jarque-Bera 统计量为 582.9456，相伴概率 为 0.000000。根据 JB 统计量与其 P 值，拒绝零假设，即该序列
（2）平稳性检验。利用 ADF 检验法对序列{R1}和{R2}的平 稳性进行检验，检验结果如下：
图 3.3 {R1}的平稳性检验结果 图 3.4 {R2}的平稳性检验结果 检验结果显示：{R1}和{R2}的 ADF 检验值其绝对值均显著
大于各置信水平下临界值的绝对值，因此上证综指对数收益率 序列{R1}与深圳综指对数收益率序列{R2}具有平稳性。
基于VaR的中国股指期货风险实证研究
基于VaR的中国股指期货风险实证研究随着中国股指期货市场的不断发展壮大，风险管理成为投资者和机构关注的重点。
VaR（Value at Risk）作为一种常用的风险测度方法，被广泛应用于金融市场中。
本文旨在通过对中国股指期货市场的VaR风险实证研究，探讨该方法在中国股指期货市场中的适用性和有效性。
首先，本文通过收集中国股指期货市场的历史数据，计算了其VaR值。
VaR是指在一定置信水平下，投资组合或资产在未来一段时间内可能面临的最大损失。
通过计算VaR值，投资者可以对自己的投资组合或资产的风险水平有一个相对准确的估计。
其次，本文将计算得到的VaR值与实际市场的风险表现进行对比分析。
通过比较VaR值与实际损失的关系，可以评估VaR 方法的准确性和可靠性。
如果VaR值与实际损失相符合或接近，说明该方法对于风险的测度是有效的；反之，则需要进一步调整和改进。
最后，本文将对不同时间段的VaR值进行比较，以探讨中国股指期货市场的风险水平是否存在明显的变化。
如果不同时间段的VaR值相差较大，说明市场风险存在较大的波动性，投资者需要更加谨慎地进行风险管理。
通过本文的实证研究，旨在为中国股指期货市场的投资者和机构提供一个风险管理的参考。
VaR作为一种常用的风险测度方法，在中国股指期货市场中也具有一定的适用性和有效性。
然而，需要注意的是，VaR方法也存在一些局限性，例如对极端事件的预测能力较弱。
因此，在使用VaR方法进行风险管理时，投资者应该结合其他方法和工具，进行综合性的风险评估和管理。
总之，本文的实证研究对于中国股指期货市场的风险管理具有一定的参考价值。
通过对VaR值的计算和分析，投资者可以更好地了解自己的投资组合或资产的风险水平，并采取相应的风险管理策略。
希望本文能为中国股指期货市场的投资者和机构提供有益的建议和指导。
基于VAR模型的股票价格预测
基于VAR模型的股票价格预测股票市场的波动一直以来都是投资者非常关注的话题，因为投资者可以通过研究市场上不同的股票行情，制定出适合自己投资风格的投资策略。
而股票价格的预测也是研究股票市场的重点之一，能够帮助投资者更加准确地预估股票未来的价格变化趋势，从而提高投资的成功率。
而本文将介绍基于VAR模型的股票价格预测方法。
一、什么是VAR模型VAR指的是向量自回归（Vector Autoregression），它是一种多元时间序列模型，常用于分析自变量之间相互关系以及对因变量的影响。
VAR模型是通过建立一组互相交互的回归方程，来研究多个变量之间的动态关系。
VAR模型的数学表达式如下所示：Yt = c + A1Yt-1 + A2Yt-2 + … + ApYt-p + εt其中，Yt是一个k维向量，代表t时刻的k个变量；c是截距项；Ai是k*k的系数矩阵，代表t时刻的变量与其前i个时刻的变量之间的权重关系；p是滞后期数，代表对变量的影响延迟p期；εt表示误差项。
二、如何基于VAR模型对股票价格进行预测首先，我们需要确定需要预测的股票价格和它们的影响因素。
以沪深300指数作为示例，其受到诸多影响因素，如人民币汇率、外盘市场、行业整体情况、经济形势等等。
这些影响因素可以通过观察数据分析出对股票价格变化的影响，然后作为VAR模型的自变量进行建模。
其次，我们需要对原始数据进行预处理，包括平稳化处理、差分处理等。
为了使数据满足VAR模型建模的假定条件，我们需要对原始数据进行差分处理，使其达到平稳状态。
同时，我们还需要对差分后的序列进行自相关图、偏自相关图的分析，确定合适的滞后期数p。
最后，我们可以使用VAR模型进行股票价格的预测。
根据已有数据，建立VAR模型，对下一期的股票价格进行预测。
同时，通过对方差分解、脉冲响应函数进行分析，可以研究不同因素对股票价格的影响程度，并针对性地进行投资策略的制定。
三、 VAR模型的优缺点VAR模型具有以下优点：1. 充分考虑相互作用：VAR模型能够同时考虑多个变量之间的相互作用，更为准确地预测股票价格。
中国股票市场ES和VaR的实证比较分析
为 了克服 我 国股 票 市场 历 史 短 、 供使 用 的 样 可
本数 据少这 一 问题 ， 文 拟 通 过 蒙特 卡罗 模 拟 来 计 本 算 Ｅ Ｓ和 Ｖ Ｒ。蒙特 卡罗模 拟 的关 键 步 骤 之一 是 确 ａ
定生 成收益 率序 列 的参 数 模 型 ， 本 文 中就 是 确 定 在
度 量 。一个 好 的风 险 度 量 应 该 是 一致 性 风 险 度 量 ，
服 从连续 分 布时 才是 一致性 风 险度量 ； 率 分布 ， Ｖａ Ｃ Ｒ和 Ｅ Ｓ都 是 等价 的 ； 而在 风 险 资产 的
收 益率服 从 连 续 分 布 的条 件 下 ， Ｃ Ｃ Ｒ 和 Ｅ Ｔ Ｅ、 Ｖａ Ｓ
一
至少应 该是 弱一 致性 风 险度 量 。 作为 目前 最 流 行 的金 融市 场 风 险 度量 ， 险价 受 值 （ ｌ ｔ ｉ ， Ｒ） ４在非 正 态分布 条件 下不 Ｖａ ｅａ ｓ Ｖａ －］ ｕ Ｒ ｋ 满 足 次可加 性 和凸性 ［ 也 就是 说 Ｖａ 在非 正 态分 引， Ｒ 布 条件 下不 是一 致 性 风 险 度 量 ， 国 内外 大 量实 证 而
中国股票市场Ｅ 和ＶＲ的实证比 Ｓ ａ 较分析
徐 绪松 ，王 频
（ 汉 大 学 经 济 与管 理 学 院 ，武 汉 ４ ０ ７ ） 武 ３０ ２
摘 要： 以我 国股票收益 率为研 究对象 ， 分别在正 态分布和非 正态稳 定分布条件 下对 Ｅ Ｓ和 Ｖａ Ｒ的 凸性 、 次可加性 和有 效性进行 了 实证比较 分析 ， 发现 ： 在非正 态稳定分布条件 下 Ｖａ Ｒ不 满足 凸性和 次可加性 ， Ｓ满足 凸性 和次可加 Ｅ 性， 在正 态分布条件 下 Ｖ Ｒ和 Ｅ ａ Ｓ都 满足 凸性和 次可加性 ； 在两种分布条件下 Ｅ Ｓ的有效性都 高于 Ｖ Ｒ的有效性 ， ａ 而
基于GARCH模型的VaR方法对中国股市的分析
基于GARCH模型的VaR方法对中国股市的分析基于GARCH模型的VaR方法对中国股市的分析一、引言在金融市场中，风险管理一直是一个重要的问题。
特别是对于股市投资者来说，了解股市波动性对决定投资决策是至关重要的。
近年来，由于金融危机的爆发和市场的不确定性增加，风险评估和监控成为了金融机构和投资者的关注焦点。
在这种背景下，使用VaR（Value at Risk）方法来对金融资产的风险进行估计和控制变得越来越重要。
本文将基于GARCH模型的VaR方法对中国股市进行分析，以揭示中国股市的波动性特征和风险水平。
二、VaR方法和GARCH模型的介绍VaR方法是一种将金融市场风险量化的方法。
其基本思想是通过对投资组合或资产在一定置信水平下未来一段时间内可能的最大损失进行估计。
GARCH模型则是用来预测资产收益率的方差的一种经济计量模型，它能够反映出资产价格的波动性特征，并在一定程度上预测未来的风险。
三、数据和方法本文选取了中国A股市场上的上证综指作为研究对象，时间跨度为2010年至2020年。
利用该时间段的日收益率数据，首先对A股市场的波动性进行描述性统计分析，然后运用GARCH模型对波动性进行建模和预测，最后利用VaR方法估计不同置信水平下的最大可能损失。
四、结果分析通过描述性统计分析，可以发现中国A股市场的波动性是相对较大的，其标准差较高。
这一结果表明，中国股市存在着较大的风险水平。
接下来，使用GARCH模型对股市的波动性进行建模，发现模型的残差项存在ARCH效应和GARCH效应，即波动性是随时间变化的，并且对于过去的波动幅度具有记忆性。
然后，根据GARCH模型，得到关于未来波动性的预测结果。
利用GARCH模型得到的波动性预测结果，结合VaR方法，我们可以估计不同置信水平下的最大可能损失。
例如，在置信水平为95%的情况下，VaR值为-2%，即预计未来一天内最大可能损失不超过2%。
这个结果对于投资者进行风险管理和决策具有重要的参考价值。
基于极值理论的VaR及其在中国股票市场风险管理中的应用
基于极值理论的VaR及其在中国股票市场风险管理中的应用基于极值理论的VaR及其在中国股票市场风险管理中的应用一、引言随着金融市场的不断发展与变化，风险管理成为投资者和金融机构必须面对的重要问题。
其中，价值-at-风险（Value-at-Risk，VaR）作为衡量风险的一个重要指标，得到了广泛的关注和应用。
本文旨在介绍基于极值理论的VaR，并探讨其在中国股票市场风险管理中的应用。
二、基于极值理论的VaR概述VaR是对投资组合或资产的潜在最大损失进行估计的一种方法。
基于极值理论的VaR是通过极端事件的分析来评估可能的风险。
该方法认为，金融市场的价格变动往往是非正态分布的，存在着尾部风险。
因此，通过分析尾部风险，更准确地测量风险成为可能。
1. 极值理论概述极值理论是研究极端事件发生概率和极端值分布的理论。
在金融领域，极值理论被广泛应用于风险管理中。
极值理论有两个核心概念：极值分布和极值指数。
其中，极值分布是指极端事件的概率分布，常用的极值分布有Gumbel分布和Frechet分布等；极值指数是指构建VaR所需要的参数，用于描述极端事件的性质。
2. VaR的计算方法基于极值理论的VaR通过以下步骤计算：（1）选择极值指数；（2）拟合极值分布；（3）估计VaR。
三、极值理论的VaR在中国股票市场风险管理中的应用中国股票市场是一个高度波动且风险较高的市场，因此，正确评估风险并科学管理风险至关重要。
基于极值理论的VaR在中国股票市场的风险管理中具有重要的实际应用价值。
1. 极值理论的VaR模型适用性基于极值理论的VaR模型能够较好地适应中国股票市场的特点。
中国股票市场的价格变动具有明显的非正态分布特点，存在着尾部风险。
极值理论的VaR模型通过捕捉尾部风险，对股票市场的风险进行了更准确的测量，能够更好地反映实际风险。
2. 极值理论的VaR模型优势相比传统的VaR模型，基于极值理论的VaR模型具有以下优势：（1）对极端事件的更准确估计：基于极值理论的VaR模型适用于尾部风险的估计，能够更好地捕捉金融市场中的极端事件。
基于VAR模型的我国货币政策对股票市场影响分析
基于VAR模型的我国货币政策对股票市场影响分析摘要作为以银行为主的金融体系的中国资本市场将股票市场引入也是完善我国的资本市场的一种必然举措，本文通过实证分析货币政策的变化对股票市场行为波动有影响，股票市场的变化由脉冲响应得到其各个具体的传导路径，从而产生对宏观政策制定的启发。
关键词：货币政策；股票市场；脉冲响应1引言从上世纪末到2008年全球的经济都处于大变革时期，美国作为全球的主要金融中心时刻影响和牵动全球的经济网。
在金融危机之后，美国不断实施宽松的货币政策以鼓励市场经济的复苏，但同时也带来较大的通货膨胀，而在2022年的美联储的疯狂加息也对全球的经济造成较大的冲击。
我国作为世界的主要经济体之一，由于成形晚和银行主导的原因，资本市场的金融效应显得较为稚嫩，但随着改革开放的不断加深，中国的经济也在飞速增长，但与之而来的也有信贷资金的违约和楼市的信用债的危机潜伏。
因此，研究货币政策对股票市场的传递效用，以及对研究经济政策的不确定性该如何实施相应的政策去进行解决有较为深远的意义。
本文采用我国较有代表性的变量和数据，如货币供给量为代表的广义货币、狭义货币以及同业拆借利率近120个月数据作为研究对象，采纳现有比较适合多数据分散化时间序列的实证模型，实证通过选择并建立线性方程关于宏观政策数据与上证指综指间的VAR模型关系，从而得出货币政策与股票市场行为之间的因果关系。
2文献综述国外的学者对政策不确定性和股市波动的研究主要集中于货币政策和各个国家间EPU指数的线性关系。
上世纪的学者主要由Hamburger(1972)等人发现了股票价格与货币政策滞后两期的结论，并且在滞后期两期与股价之间存在正向关系，在其之后，而当代的学者研究主要有Ziwei Wang, Youwei Li,Feng He(2020)利用中美EPU和RV的月度指数分析了两国方向溢出效应，发现一国的股价波动和变化对两国的EPU较为敏感。
国内的研究大致可分为两种流派，一种是研究情况的结论表达滞后或是表现不明显，早期学者有龙林庚等(2011)认为从一个较长的时间序列看，利率的上升会使得股价的上涨，其并不太符合理论上的结果，所以表明我国利率对股票市场价格的传导机制效应很弱，而且存在一定的滞后性。
VaR理论在我国证券市场的有效性探讨（本科毕业论文）
VaR理论在我国证券市场的有效性探讨——基于上证180的实证分析摘要：在险价值（Value at Risk，简称VaR）是J.P.摩根公司用来计量市场风险的产物。
VaR是国际上新近发展起来的一种卓有成效的风险量化技术，是当今西方金融机构和工商企业广泛采用的风险管理模型。
本文运用计算VaR的方差-协方差方法和历史模拟法对上证180指数进行实证研究。
实证结果表明，VaR能准确地反映我国股市的风险，从而能为股民投资提供参考。
关键词：在险价值上证180指数股票A discussion on effectiveness of VaR theory in Chineses securitiesmarket——actual analysis based on Shanghai 180 Index Abstract: V alue at risk (V aR) is a product made by J.P. Morgan Company to measure the market risks. V aR is one kind of effective risk quantification technology which has recently developed nationwide, and a risk management model that western financial institutions and the industry and commerce enterprises widely use. This article makes a research and discussing on the example of Shanghai 180 index based on the VaR method analysis, that is, calculate the V aR of Shanghai 180 index by the V ariance-Covariance Approach and Historical Sinulation Approach and then make the examination on the V aR method can accurately reflect risks of Chinenese stock market and be the evidence for investor to invest with consideration of time span and capital adequacy order.Key words:Value at Risk;Shanghai 180 Index;Stock1 前言20世纪70年代以来，随着利率、汇率波动的加剧，金融衍生工具的创新，金融业管理的放松和金融自由化的发展，全球范围内的利率、汇率和股票价格的波动性越来越大。
中国股票市场影响因素的研究——基于VAR模型的宏观经济因素实证分析的开题报告
中国股票市场影响因素的研究——基于VAR模型的宏观经济因素实证分析的开题报告一、研究背景及意义股票市场作为市场经济的重要组成部分和融资的重要渠道，对整个宏观经济的发展和稳定有着重要影响。
随着我国股票市场的不断发展壮大，各种因素的影响也日趋复杂，出现了许多难以预测的现象，对投资者和决策者的决策带来影响。
因此，深入研究影响中国股票市场的因素，能够为投资者和政策制定者提供科学的参考，更好地掌握中国股票市场的运行规律及其变化趋势。
二、研究目的和内容本研究旨在探究影响中国股票市场的宏观经济因素。
具体目标包括：1. 通过对中国股票市场和宏观经济变量时间序列数据的收集和整理，构建VAR模型。
2. 利用VAR模型进行实证分析，确定哪些宏观经济指标对中国股票市场的影响更为显著。
3. 对结果进行解释和分析，从微观和宏观角度探索这些因素对中国股票市场的影响机理。
三、研究方法本研究将采用VAR模型。
VAR模型是一种多元时间序列的建模方法，能够较为全面地反映各个变量之间的动态关系，包括影响因素之间的相互影响和随时间的变化。
同时，VAR模型能够通过脉冲响应函数和方差分解来进一步分析和解释各个变量对股票市场的贡献和影响。
四、研究计划本研究的时间进程和计划如下：第一阶段：文献阅读和理论分析（2周）1. 搜集相关文献，深入了解目前关于中国股票市场的研究现状以及宏观经济因素对股票市场的影响机理。
2. 分析文献中所提到的宏观经济指标的选择和数据来源，选择适合本研究的宏观经济指标。
第二阶段：数据收集和整理（2周）1. 通过Wind数据库和国家统计局网站等数据源收集相关数据，包括A股指数和宏观经济指标。
2. 对数据进行清洗和整理，消除噪声和非正常值等，确保数据质量和可靠性。
第三阶段：模型构建和实证分析（4周）1. 使用VAR模型对数据进行建模和预测，选择合适的模型阶数和滞后期数。
2. 通过脉冲响应函数和方差分解来进一步分析各个变量之间的动态关系和影响因素的贡献。
基于VaR的中国股指期货风险实证研究-相关论文选题
基于VaR的中国股指期货风险实证研究-相关论文选题选题1：基于VaR的中国股指期货风险实证研究选题思路：2010年4月16日,我国推出了沪深300股指期货,在其推出以后,沪深300股指期货交易比较活跃,运行也较为平稳,但是在风险的度量及预测方面的研究略显不足。
VaR作为一种度量风险的指标,其应用较为广泛,国内外专家学者对其也有较多的研究。
为了测度中国股指期货VaR风险,选择中国股指期货当月连续IFO日对数收益率数据作为研究对象,首先对收益率序列进行了基本的统计分析,结果表明,中国股指期货对数收益率序列具有尖峰厚尾的特征,并具有ARCH效应,因此认为可以对此时间序列数据运用GARCH族模型来克服其异方差性。
介绍并选用了GARCH族模型中的GARCH-N,GARCH-t,GARCH-GED,TARCH与EGARCH模型度量了中国股指期货的风险,即其VaR数值,并根据各模型系数讨论了中国股指期货的杠杆效应等风险特征。
同时,文章还引入了神经网络中较为新颖的混合密度网络模型(MDN模型)对中国股指期货的风险VaR进行考察。
作为神经网络的一支,它特有的学习特性可以很好地拟合时间序列的事变特征,从而具有良好的预测能力。
最后将GARCH族模型与混合密度网络模型得到的VaR值进行了准确性检验——Kupiec失败频率检验,发现GARCH-GED、EGARCH与混合密度网络模型可以较为准确地预测中国股指期货的风险VaR值。
选题2：中国大豆价格波动性研究选题思路：文章综合分析中国大豆供、需现状,从期货价格理论、供给、需求三个角度对影响中国大豆价格的因素进行分类,并建立相应的指标体系,将影响因素归为国产大豆供给量、进口大豆量、国际大豆产量、国内大豆消费量、国际大豆消费量、农民人均纯收入中的农业收入、玉米现货价格、豆油现货价格、美元汇率指数、大豆现货价格、大豆期货价格滞后一期、美国芝加哥大豆期货价格。
然后利用逐步回归方法实证分析各类因素对中国大豆价格的影响,研究结果表明,相对于其它类因素,中国大豆期货价格更易受到大豆国内供给和需求因素、人均农业纯收入、豆油现货价格、美国芝加哥大豆期货价格以及滞后一期价格的影响,与这些因素之间存在显著的回归效应。
基于VAR模型的中国股市与宏观经济变量关系实证研究
基于V AR模型的中国股市与宏观经济变量关系实证研究内容摘要：本文运用V AR模型对我国股市与宏观经济变量的关系进行了实证研究，并得出结论。
关键词：宏观经济变量股票价格指数V AR模型金融发展与经济增长之间的关系是经济学中的重要问题。
而金融市场的重要组成部分股票市场与经济增长，以及与宏观经济变量之间的关系，引起很多学者的关注和研究。
近40年来西方学者不仅从理论上研究这些变量的影响作用，而且进行了相应的实证分析。
Goldsmith提出并实证检验了股票收益与实际经济增长之间的关系（1969）。
Ross创立了套利定价定理（APT）（1976）。
Chen等在APT框架内建立了向量自回归模型，说明经济变量对股市收益率具有系统的影响（1986）。
Eugene Fama对美国1953-1987年的月度、季度和年度数据进行了回归分析，发现股市收益率和未来产出的增长率之间有显著的正相关关系（1981，1990，1991）。
Mukherjee和Naka 研究了日本的证券市场发现日本股票的价格与国民生产总值的增长率之间存在长期的均衡关系（1995）。
但是也有人持相反意见，认为股票市场与经济发展没有正的相关。
Martinez和Rubio研究了西班牙的证券市场，发现股票收益率与宏观经济变量之间没有显著的定价关系（1995）。
目前，人们普遍认为宏观经济变量是股票价格变动的重要影响因素之一。
对于中国的股市，实际的情况要复杂得多。
很多学者的分析表明我国股市在很大程度上与经济发展没有正的相关，有时甚至负相关。
韩德宗等的检验结果表明我国股市与宏观经济表现之间是脱节的（2003）。
刘勇等从不同角度用数据说明了我国股市与宏观经济之间的关联性。
孙霄等通过国别比较和实证分析认为我国宏观经济（工业生产）与股市之间不存在强相关性和Granger因果关系（2007）。
目前国内的实证研究大都采用线性回归，和针对时间序列数据的协整模型、V AR模型，而两者在功能上有相互替代之处；也有极少数研究采用Granger 因果关系模型。
中国股市VaR的实证研究
龙源期刊网
中国股市ＶａＲ的实证研究
作者：周静
来源：《沿海企业与科技》2007年第11期
[摘要]文章探讨体制转换法在中国股市VaR．中的应用。
以在深圳证券交易所上市的10
支股票和深证综指为样本。
用体制转换模型求它们的VaR。
实证结果表明，简单体制转换模型的VaR曲线能较好地刻画收益率波动幅度的突然转换。
但是在波动幅度较小的情况下，明显高估了收益的实际损失值，还需改进。
[关键词]中国股市；vaR Hamilton；滤波；极大似然估计Markov链
[作者简介]周静，广州大学数学与信息科学学院硕士研究生，研究方向：统计精算与金融数学，广东广州，510006
[中图分类号]F830.91[文献标识码]A
[文章编号]1007-7723(2007)11-0013-0002。
交易量推动的时变系数VaR预测模型中国股票市场实证分析-
随着交易量的变化而变化 。
16
交易量推动的时变系数 GARCH模型
基于前面的几个原因我们提出：
Volume-Exciting GARCH：
ht 0 (Vt1 ) 1 (Vt1 )rt21 1 (Vt1 )ht1
（2.5）
0 (),1 (), 和1 () 是三个关于交易量的函数 ，我们
上述方法都是设法找出收益率的分布（进行假 设，或通过模拟方法拟合），然后结合适当的波 动性模型再计算VaR 。故这些方法可称为间接法 6
计算VaR的新方法：CAViaR
CAViaR (Conditional Autoregressive Value at Risk)
2003年度诺贝尔经济学奖获得者 Engle 与Manganelli(1999) 引入
常见的CAViaR模型有： 对称绝对值模型（SAV）：
VaRt ( ) 1 2VaRt1( ) 3 rt1
对称模型（AS）：
VaRt ( ) 1 2VaRt1 ( ) 31(rt1 0) 41(rt1 0)
间接GARCH 模型：
VaRt ( ) (1 2VaRt21 ( ) 3rt21 )1/ 2
最常用的GARCH模型GARCH(1,1)
rt et ht1/ 2
ht 0 1rt21 1ht1 0 0,1 0, 1 0, （2.1）
{et }为i.i.d 随机序列，满足 Eet 0, Eet2 1.
IGARCH 模型（参见J.P.1996）
用的是 Vt1 而不是 Vt 原因是：对于预测说，在时刻
t ，Vt 是不可观测的。
17
交易量推动的时变系数 VaR预测模型
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本文的研究
本文研究的动因 •CAViaR 模型在中国股市不稳定：黄大山，卢祖帝（ 2004）《中国股市风险CAViaR建模的稳定性分析》
上述方法都是设法找出收益率的分布（进行假 设，或通过模拟方法拟合），然后结合适当的波 动性模型再计算VaR 。故这些方法可称为间接法 6
计算VaR的新方法：CAViaR
CAViaR (Conditional Autoregressive Value at Risk)
2003年度诺贝尔经济学奖获得者 Engle 与Manganelli(1999) 引入
yt qt t Quant (t t ) 0
为与分位数对应的概率水平 t 为t时刻的信息，而
t
Quant (t t ) 0 仅仅是为了保证误差项的第 分位数为0
White（1994）证明了通过如下的分位数目标函数的 最小化可以得到参数的一致估计：
基本思想： 直接对分位数序列建模，而不是去对收益率的整个 分布建模
优点： 只要有历史收益率和设置一定的置信水平，通过一 定的回归方法和优化算法，在较短时间内可以直接 导出一步VaR值
7
CAViaR模型
一般模型为：
qt, 0 q1 t1, l( 2 ,..., p , rt1 , qt1, )
适定性模型（Adaptive）：
VaRt (1) VaRt1(1) 1 [1 exp( G[rt1 VaRt1(1)])]1
8
CAViaR的估计方法
分位数回归方法（quantile regression） （Koenker和Bassett（1978））
考虑如下模型：
交易量推动的时变系数 VaR 预测模型：
中国股票市场实证分析
答辩人 刘 明 军
指导教师：卢祖帝（博士） 专业方向：管理科学与工程 申请学位: 硕 士
2005年5月
1
目录
序言 交易量推动的时变系数VaR预测模型 模型的非参数估计 参数化模型及VaR的计算 结论及展望
2
第一章 序言
非参数方法——不对收益率的分布做限制，如历史模拟法，从 历史收益率取样，将过去的价格应用到当前。
半参数方法——结合上述两种思想，如极值理论，主要针对极 端事件的建模。
其他方法 ——蒙特卡罗模拟法、压力测试法等。
以上提到的所有方法都是设法找到收益率或者损失的分 布，然后计算其分位数而间接的获得 VaR.因此可以被称 作计算VaR的间接方法。
常见的CAViaR模型有： 对称绝对值模型（SAV）：
VaRt ( ) 1 2VaRt1( ) 3 rt1
对称模型（AS）：
VaRt ( ) 1 2VaRt1 ( ) 31(rt1 0) 41(rt1 0)
间接GARCH 模型：
VaRt ( ) (1 2VaRt21 ( ) 3rt21 )1/ 2
国内VaR计算方法的发展
田时新，刘汉中（2002）讨论了用Johnson分布族来 计算非线性VaR，汪飞星等（2002）研究了Pearson VII分布在VaR模型中的应用，朱宏泉、卢祖帝、汪寿 阳（2002）用非参数和估计的方法通过拟合实际数据 过程的分布构造了VaR的估计，王春峰（2000）发展 了用蒙特卡罗模拟计算VaR的一种新方法，詹原瑞、 田宏伟（2000）和潘家柱、丁美春（2000）讨论了极 值理论（EVT）计算VaR的方法，徐山鹰、杨晓光（ 2001）提出了完全参数方法，吴光旭，程乾生和潘家 柱（2004）用改进后的连续时间金融模型给出金融资 产收益率的价格密度函数的非参数估计,计算了上证Ａ 股指数的VaR。
P为投资组合在持有期内的损失； 为给定的置信度；
VaR就是在置信水平下的分布的分位数。
应用—— 用途涉及设定交易商市场风险的限额、评价风险管
理者的绩效以及估计承担风险的资本需求量等。
应用的单位包括：证券公司、投资银行、商业银行、
养老基金及其金融监管部门。
3
计算VaR 的常用方法
参数方法 —— 假设收益率或者损失的分布，估计出参 数，计 算应置信水平下的分位数。如RiskMetrics的 EWMA方法。
•交易量对股票价格波动乃至风险的影响 Clark(1973) ，Karpoff(1987) ，Lamoueux、Latsapes (1990) ，彭海伟、卢祖帝（2003）
•过去间接计算 VaR方法的种种弊端 对收益率分布的假设、误差项i.i.d.的假设，模型误差
我们探讨一种在考虑交易量的情况下直接计算VaR 的新方法
4
国内的VaR研究
有关VaR的综述： 刘兴权 (1999) 、郑伟军（1999）、 于惠春（1999）、詹原瑞（1999）、 王春峰（2000）、宋锦智（2000）、 李亚静（2000）、陈之楚（2001）、 马超群（2001）、程盛芝（2002）、 彭江平（2002）、肖春来（2003）、 等
5
10
本文研究的目的和意义
•尽可能减少产生误差的因素，提高VaR计算的准确性、 使得对风险的度量更加接近真实水平，以便于达到有效 地管理风险及优化投资组合等目的
•有助于透过交易量与股票价格波动之间的具体量化关系 来深刻理解股市交易行为的信息传导机制，从而对于健 全股市的相关制度以保证股市乃至整个经济的健康发展 具有一定的参考意义
国内外VaR研究的状况及进展
– 什么是 VaR（Value at Risk)?
背景——世界经济的一体化，金融市场波动的加剧，要求有效 地度量市场风险：既要给出未来可能损失的大小还需 指明损失发生的概率。
定义—— 在一定的概率水平（置信度）下，金融资产在未来 特定的一段时间内的最大可能损失，即：
P(P VaR) 1
11
研究内容及思路