基于證券投資基金市場的VaR與CVaR的研究.pdf

1、VaR與CVaR模型作為當今度量金融市場風險的最有效的方法，已被國際上金融機構(gòu)廣泛地認可和支持。本文就根據(jù)金融數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)的特點，來探討兩種模型在金融市場風險度量中的應(yīng)用。
　　本文首先介紹了VaR模型產(chǎn)生的背景，以及將VaR與CVaR模型引入到證券投資基金市場中具有理論和現(xiàn)實的意義，并回顧了關(guān)于研究 VaR和CVaR模型的國內(nèi)外現(xiàn)狀；接著對 VaR的基本理論和計算方法進行了詳細的介紹，介紹了計算VaR的三大方法：方差-協(xié)方差法、歷

2、史模擬法和蒙塔卡羅模擬法，分別介紹了它們的基本原理、計算步驟，并對它們的優(yōu)缺點進行了比較，重點介紹了在三種不同分布的條件下基于GARCH模型的VaR方法，三種分布分別是正態(tài)分布、t分布和GED分布。再者，介紹了VaR方法的優(yōu)缺點及CVaR方法的產(chǎn)生，并對CVaR的基本理論和計算方法進行詳細的介紹，介紹了計算CVaR的兩大方法：線性規(guī)劃法、參數(shù)估計法，和含有VaR約束項的CVaR方法。
　　然后，本文闡述了在三種不同分布條件下基于G

3、ARCH模型的VaR方法對證券投資基金的實證分析，分析后得出如下結(jié)論：GARCH（1,1）-正態(tài)分布模型低估了樣本基金的市場風險，而GARCH（1,1）-t模型則高估了樣本基金的市場風險，在這三種模型中，只有GARCH（1,1）-GED模型更能很好的反映樣本基金的市場風險。最后，本文闡述了含有VaR約束項的CVaR方法對證券投資基金的實證分析，并將VaR與CVaR方法進行了比較分析，發(fā)現(xiàn)CVaR方法未能達到預(yù)期的效果，也就是說，CVaR