基于Hill变点阈值选取的中国股市风险测度建模研究

论文摘要

金融市场的风险度量是一个很前沿且热门的研究问题,许多研究人员对我国股票市场的风险测度进行了研究。众所周知,股票市场容易受诸多不确定因素影响,导致股市价格波动的震荡,造成不同程度的股市风险。因此,本文希望通过对我国股市的风险测度的研究,为投资者在规避风险上提供一些有价值的决策参考。本文做如下安排。首先,在第1章我们介绍了金融风险度量工具、随机波动率模型、二维泊松过程模型等国内外的相关研究。在第2章我们简要介绍了金融风险度量工具VaR和ES的定义。在第3章我们介绍基于阈值选取的SV-T-POT模型的风险测度及变点选取阈值的思想。在实证分析中我们选取1996年至2018年上证指数和深证指数的收盘价数据进行实证分析,基于SV-T-POT模型对数据进行建模分析,使用贝叶斯MCMC方法对模型的参数进行估计,并引入变点分析的Hill估计方法对标准化残差序列定量选取阈值。实证结果表明,通过这种阈值选取的SV-T-POT模型能够有效地刻画我国上证指数和深证指数的风险测度。在第4章我们介绍基于阈值选取的二维非齐次泊松过程模型的风险测度,并选择贵州茅台股票进行风险测度研究,在模型参数中引入解释变量,使用变点分析的Hill估计方法定量选取阈值,对数据重新选取后进行建模研究,实证结果表明该模型能够有效地捕捉到极端的信息,得到更精确的风险值。

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摘要

Abstract

第1章绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外的文献研究现状

1.2.1 金融风险度量工具的相关研究

1.2.2 随机波动率模型的相关研究

1.3 内容框架与创新点

1.3.1 内容框架

1.3.2 创新点

第2章金融风险度量工具

2.1 VaR测度指标

2.1.1 VaR的估计方法

2.2 ES测度指标

2.2.1 一致性风险测度的条件

2.2.2 ES的定义

2.3 VaR和ES的比较

第3章基于阈值选取的SV-T-POT模型的风险测度

3.1 SV-T-POT模型的建模过程

3.1.1 SV-T模型

3.1.2 SV-T模型的参数估计方法

3.1.3 SV-T模型参数的后验分布及Gibbs抽样

3.1.4 POT模型的阈值选取方法

3.1.5 POT模型的参数估计

3.1.6 计算VaR和ES

3.2 基于SV-T-POT模型对中国股市风险测度的实证分析

3.2.1 数据的选取及分析

3.2.2 SV-T模型参数的估计

3.2.3 POT模型的阈值选择以及参数估计

3.2.4 POT模型检验

3.2.5 VaR和ES估计的结果

3.2.6 本章小结

第4章基于阈值选取的二维非齐次泊松过程模型的风险测度

4.1 二维非齐次泊松过程模型的建模过程

4.1.1 二维非齐次泊松过程模型

4.1.2 模型检验

4.1.3 计算VaR和ES

4.2 基于阈值选取的二维非齐次泊松过程模型的实证分析

4.2.1 数据的选取及分析

4.2.2 阈值的选取

4.2.3 解释变量的选取及模型参数估计

4.2.4 模型的合理性检验

4.2.5 VaR和ES的估计结果

4.2.6 本章小结

第5章结论与展望

5.1 研究总结

5.2 展望

参考文献

致谢

在读期间完成的论文、参加的学术会议及竞赛获奖

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 林海清

导师: 施建华

关键词: 模型,变点分析,方法,估计

来源: 闽南师范大学

年度: 2019

分类: 基础科学,经济与管理科学

专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展,金融,证券,投资

单位: 闽南师范大学

分类号: F224;F832.51

总页数: 63

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