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《基于貝葉斯MCMC算法的股指VaR實(shí)證研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、碩士學(xué)位論文基于貝葉斯MCMC算法的股指VaR實(shí)證研究EMPIRICALRESEARCHONSTOCKINDEXOFVALUEATRISKONBAYESIANMCMCALGORITHM李睿哈爾濱工業(yè)大學(xué)2018年6月國(guó)內(nèi)圖書(shū)分類號(hào)：O213.9學(xué)校代碼：10213國(guó)際圖書(shū)分類號(hào)：519.2密級(jí)：公開(kāi)理學(xué)碩士學(xué)位論文基于貝葉斯MCMC算法的股指VaR實(shí)證研究碩士研究生：李睿導(dǎo)師：王勇教授申請(qǐng)學(xué)位：理學(xué)碩士學(xué)科：應(yīng)用統(tǒng)計(jì)所在單位：數(shù)學(xué)系答辯日期：2018年6月授予學(xué)位單位：哈爾濱工業(yè)大學(xué)ClassifiedIndex:O213.9U.D.C:519.2Dissertatio
2、nfortheMasterDegreeinScienceEMPIRICALRESEARCHONSTOCKINDEXOFVALUEATRISKBASEDONBAYESIANMCMCALGORITHMCandidate：LiRuiSupervisor：Prof.WangYongAcademicDegreeAppliedfor：MasterofScienceSpecialty：AppliedStatisticsAffiliation：DepartmentofMathematicsDateofDefense：June,2018Degree-Conferring-Institut
3、ion：HarbinInstituteofTechnology哈爾濱工業(yè)大學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)碩士專業(yè)學(xué)位論文摘要隨著金融市場(chǎng)全球化迅速發(fā)展，金融產(chǎn)品更迭、信息技術(shù)創(chuàng)新、國(guó)家政策變化使得金融市場(chǎng)面臨著諸多風(fēng)險(xiǎn)。金融風(fēng)險(xiǎn)是指由于經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的不確定性、市場(chǎng)環(huán)境的變化、決策的失誤等因素的影響，導(dǎo)致實(shí)際回報(bào)偏離預(yù)期回報(bào)的可能性。從定量的角度刻畫(huà)風(fēng)險(xiǎn)，將損失作為監(jiān)控的指標(biāo)，通常采用風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR模型。研究一種符合模型特點(diǎn)的求解方法，降低估算誤差，科學(xué)評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)期損失，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)度量，避免由于高估或低估風(fēng)險(xiǎn)帶來(lái)的決策錯(cuò)誤，具有重要的研究意義。VaR模型的計(jì)算核心是對(duì)收益率波動(dòng)的估計(jì)，通過(guò)GAR
4、CH簇模型完成對(duì)收益率波動(dòng)情況的刻畫(huà)，構(gòu)建基于GARCH簇的VaR模型測(cè)度風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值。建立GARCH簇模型反映時(shí)序數(shù)據(jù)尖峰厚尾的分布特征，同時(shí)，通過(guò)構(gòu)建GJR-GARCH模型來(lái)說(shuō)明不同消息對(duì)波動(dòng)率的非對(duì)稱影響。求解GARCH簇模型中的未知參數(shù)，經(jīng)典方法下采用極大似然估計(jì)法，通過(guò)引入貝葉斯框架完成對(duì)模型中未知參數(shù)的統(tǒng)計(jì)推斷。通過(guò)Griddy-Gibbs抽樣和Metropolis-Hastings算法對(duì)模型中各參數(shù)進(jìn)行MCMC模擬，為實(shí)證研究提供理論支持。實(shí)證研究過(guò)程中，將上證股指數(shù)據(jù)分為兩部分，前一部分作為訓(xùn)練樣本用于構(gòu)建模型，后一部分作為測(cè)試樣本用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，分別構(gòu)建基于
5、歷史模擬、蒙特卡洛模擬、GARCH簇模型等VaR計(jì)算方法，并通過(guò)Kupiec失效率似然比檢驗(yàn)方法對(duì)各類模型的預(yù)測(cè)效果進(jìn)行回測(cè)檢驗(yàn)，實(shí)證結(jié)果表明，基于GARCH簇模型的VaR預(yù)測(cè)效果要顯著優(yōu)于歷史模擬、蒙特卡洛模擬等計(jì)算VaR的傳統(tǒng)方法，并且基于貝葉斯框架求解出的GARCH模型要優(yōu)于極大似然估計(jì)結(jié)果，說(shuō)明貝葉斯MCMC方法在統(tǒng)計(jì)推斷過(guò)程中更加靈活可靠。利用貝葉斯MCMC估計(jì)得到了較為精準(zhǔn)的VaR測(cè)度模型，為企業(yè)內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)控制、監(jiān)管部門(mén)度量風(fēng)險(xiǎn)提供了新的方法和工具。關(guān)鍵詞：風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值；貝葉斯方法；MCMC；GARCH簇模型；波動(dòng)率-I-哈爾濱工業(yè)大學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)碩士專業(yè)學(xué)位論文Ab
6、stractWiththerapiddevelopmentoffinancialmarketglobalization,financialproductsarefacingmanyrisksbecauseofthechangesinfinancialproducts,nationalpoliciesandinformationtechnologyinnovation.Financialriskreferstothepossibilityofactualreturnsdeviatingfromexpectedreturnsduetofactorssuchastheunce
7、rtaintyofeconomicactivities,changesinmarketenvironment,anderrorsindecision-making.TheVaRmodelisamethodofquantifyingrisk,whichuseslossasanindicatorofmonitoring.Itisofgreatsignificancetostudyasolutionmethodthatconformstothecharacteristicsofthemodel,reducingtheestimationerro
