var與風(fēng)險管理培訓(xùn)教程-資料下載頁
2025-02-15 19:23本頁面
【正文】 在我國股市風(fēng)險分析中的應(yīng)用 第十一章 VaR與風(fēng)險管理 深、滬股市基于 GARCH(1,1)M模型的 VaR值和條件異方差 值的基本統(tǒng)計特征 th 均值 標(biāo)準(zhǔn)差 偏度 峰度 樣本量 上海VaR 全樣本期 第一階段 第二階段 第三階段 1929 503 486 740 深圳VaR 全樣本期 第一階段 第二階段 第三階段 1716 499 477 740 退出 返回目錄 上一頁 下一頁 第六節(jié) VaR模型在我國股市風(fēng)險分析中的應(yīng)用 第十一章 VaR與風(fēng)險管理 ?結(jié)論分析 ?滬市最大前十名 VaR值集中在 1993年 3月（ 3日）， 1994年 8月（ 11日）， 1995年 5月（ 2 24日）；深市最大前十名 VaR值集中在 1997年 5月（ 1 11 2 2 26日）和 1996年 12月（ 1 20日），說明這些時間上投資者面臨股指下跌的潛在風(fēng)險較大。 退出 返回目錄 上一頁 下一頁 第六節(jié) VaR模型在我國股市風(fēng)險分析中的應(yīng)用 第十一章 VaR與風(fēng)險管理 ?我國股市在這些時間上風(fēng)險極大的主要成因來源于政策風(fēng)險，如 1993年 3月的極大風(fēng)險的形成主要由于擴容過速造成； 1994年 8月的極大風(fēng)險與暫停擴容的政策不無關(guān)系； 1995年 5月的極大風(fēng)險與新股發(fā)行額度 55億元的消息沖擊直接關(guān)聯(lián)； 1996年 12月的極大風(fēng)險主要是由于漲跌停板制度等五項政策和社論出臺所引起。 退出 返回目錄 上一頁 下一頁 第六節(jié) VaR模型在我國股市風(fēng)險分析中的應(yīng)用 第十一章 VaR與風(fēng)險管理 ?深滬股市 VaR序列的偏度、峰度均大于 0，表明該序列與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布有一定偏離，具有右偏、高峰特征，說明在股票的日 VaR值中，低于按其自身時間序列計算的平均 VaR值天數(shù)較多。平均看來，深市平均每日 VaR值為 ，大于滬市平均每日 VaR值（ ），說明深市股指波動比滬市大，深市投資者面臨的股指下跌的潛在風(fēng)險大于滬市。 退出 返回目錄 上一頁 下一頁 第六節(jié) VaR模型在我國股市風(fēng)險分析中的應(yīng)用 第十一章 VaR與風(fēng)險管理 ?分階段看，滬市第一階段、深市第三階段平均每日 VaR值、標(biāo)準(zhǔn)差最大，說明這一時期市場潛在的絕對風(fēng)險較大；第二階段深、滬股市平均每日 VaR值、標(biāo)準(zhǔn)差最小，說明這一時期市場潛在的絕對風(fēng)險較小。這一結(jié)論與人們主觀感覺不相一致，沒有體現(xiàn)出隨著我國股市制度變遷市場風(fēng)險減少的特征，其原因在于基于 GARCH(1,1)M模型計算得到的 VaR值是一個絕對量，受到不同階段股指絕對量不同的影響。 退出 返回目錄 上一頁 下一頁 演講完畢，謝謝觀看！
畢業(yè)設(shè)計相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1