基于VaR及CVaR的金融风险价值计算模型比较及实现

摘要

随着全球金融市场自由化、一体化进程不断加速，金融产品和信息技术不断创新，全球范围内的利率、汇率和股票价格的波动性越来越大，金融市场价格因子的不确定性导致的金融市场风险日益严重。商业企业和金融机构都面临着日趋严重的金融风险。金融风险不仅严重影响了商业企业的正常运营和生存，对金融及经济的稳定发展也构成巨大的威胁。而我国作为新兴经济体，近20年金融市场迅猛发展，金融风险随之剧增。因此，建立一个规范、稳定的风险测量体系已经迫在眉睫。 本文旨在掌握金融风险价值（Value-at-Risk）和条件金融风险价值（Conditional Value-at-Risk）的定义、收益率问题、收益率序列检验、金融时间序列平稳性问题及其相关预测模型、相关检测方法的理论基础上，以上证指数为实证对象，通过原始指数转化为收益率，选取适当的持有期和观察区间，利用MATLAB软件对收益率进行Q-Q检验、J-B检验等正态性检验和平稳性检验，进一步为数据建模奠定基础，尽可能避免模型选择错误。利用这些数据，采用VaR以及CVaR的三种主流计算方法即：历史模拟法、方差协方差法和蒙特卡洛模拟法进行模型计算，并设置了各不相同的置信水平（分别为90%、95%、99%），以此说明它们在风险度量方面的一定适用性和有效性。 为更好的检验各种模型的计算效果，本文对样本数据进行失败频率检验法进行比较和分析各模型优缺点及模型的适用情况，发现在90%置信度下的历史模拟法具有良好的拟合效果，通过各种模型的对比，得出各种模型适用的情况，最后在MATLAB上进行仿真和GUI设计。

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Comparison and Implementation of Financial Risk Va

第一章 绪论

1.1 选题背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.3 研究内容

1.4 研究思路和方法

1.5 本文章节安排

第二章 VaR与CVaR理论基础

2.1 VaR与CVaR定义

2.2 VaR与CVaR计算方法

2.2.1 历史模拟法

2.2.2 方差协方差法

2.2.3 蒙特卡洛模拟法

2.3 模型检验方法

2.3.1 最小化抗阻模型

第三章 实证研究

3.1 数据选择

3.1.1样本区间

3.1.2 收益率计算

3.1.3 持有期的选取

3.1.4 置信度的选取

3.2 收益率检验

3.2.1 指数收益率时序图

3.2.2 收益率序列直方图

3.2.3 Q-Q图检验

3.2.4 J-B检验

3.2.5 收益率概率分布图

3.2.6 收益率自相关检验

3.3 VaR、CVaR值的计算

3.3.1 历史模拟法

3.3.2方差协方差法

3.3.3 蒙特卡洛模拟法

第四章 模型检验及分析

4.1 历史模拟法模型检验

4.2 方差协方差法模型检验

4.3 蒙特卡洛法模型检验

4.4 不同方法检验结果比较

4.5 MATLAB GUI 设计

第五章 结束语

参考文献