基于两类异方差模型的沪深300指数的VAR研究

摘要

改革开放以来，我国证券市场得到迅猛的发展。沪深两市日成交金额从2004年的1000多亿元发展到2014年的6000亿元左右，2015年3月24日沪深两市日成交金额甚至突破了1.4万亿元。随着证券市场的不断完善，各种金融证券的衍生品相继推出。2010年4月推出了沪深300股票指数期货，2013年9月国债期货正式在中国金融期货交易所上市交易，2015年2月推出了上证50 ETF期权。
　　本文用实证分析方法研究沪深300股票指数期货的标的证券沪深300指数的风险度量。采用VAR方法度量风险，并用参数方法计算沪深300指数的VAR值。首先通过最小二乘法拟合了沪深300指数的收益率，然后运用GARCH模型和SV模型这两种异方差模型得到了收益率的均方差，并使用Eviews软件和Openbugs软件分别估计了GARCH模型和SV模型的参数，最后求出了沪深300指数的VAR值，并结合基本频率检测法对GARCH-N、GARCH-T、GARCH-GED、SV-N、SV-T、SV-MT、SV-MN等七个异方差模型进行了检验。实证分析结果表明，用VAR方法度量沪深300指数风险，SV-MT模型是最精确的。

目录

声明

摘要

第一章 引言

1．1 选题背景和意义

1．2 国内外相关研究

1．3 研究思路及方法

第二章 VAR简介

2．1 VAR

第三章 数据选取及检验

3．1 数据的选取

3．2 数据的分析

3．3 平稳性检验

第四章 平稳时间序列模型的建立

4．1 模型的识别

4．2 模型的估计

4．3 模型的检验

第五章 实证分析

5．1 GARCH模型和SV模型的选取

5．2 GARCH模型

5．3 Stochastic volatility(SV)模型(随机波动率模型)

5．4 基于SV和GARCH模型下的VAR值的计算和比较

5．5 模型对比分析

第六章 结束语

参考文献

附录

致谢