摘 要

随着全球一体化进程的推进，国际金融形势日新月异，国内金融市场跌宕起伏，金融风险急剧增加，风险度量成为金融机构或个人投资者的重要工作。在险价值（，）作为当下主流的度量标准，其准确估计方法成为学术界和业界的研究重点。

为准确估计，文章首先从金融资产回报率的统计特征出发，在大量阅读国内外文献的基础上，总结了回报序列所呈现的六大经典特性，根据些经典特性，以上证综指日对数回报率为例，文章将类模型与极值理论有机地结合起来，构建起时序特性与分布特性沟通的桥梁。

在针对收益残差的效应和符号偏误检验发现，残差序列的确存在收益波动的方差时变性和符号规模异质性，基于此本文创新地提出了符号规模（）模型，该模型不仅保留了模型非对称、非负约束的优良性质，而且能够同时反映不同规模的有利（不利）消息对于波动的不同影响，实证的结果显示模型的拟合效果优于模型。

对回报序列的基本统计分析发现，序列的确存在尖峰厚尾特性，为刻画这种特性，分别利用模型和模型过滤得到近似独立同分布的残差，这种残差能够很好地满足极值建模的条件，对残差运用越槛高峰法（）建模得到其的估计值。再利用残差与原始序列之间的关系，得到收益率序列的动态估计。模型的回测检验结果显示模型的失败率明显低于模型。

文章最后针对在险价值的分析方向提出了一些建议并且阐明了进一步努力的方向。

关键词：在险价值；符号规模EGARCH模型；极值理论；越槛高峰法

Abstract

With the advancement of the global integration process, the international financial situation changes rapidly. The domestic financial market shows ups and downs, thus causing the sharp increase in financial risk. Risk measurement has become an important work of financial institutions or individual investors. Value at Risk (VaR), as the mainstream of the current measurement standards, its accurate measurement methods draws the academic and industry focus.

In order to estimate the VaR accurately, this paper started from looking for the statistical characteristics of return series of financial asset. Six classic characteristics is summarized, after reading a lot of domestic and foreign literature. According to some classical properties, Shanghai synthesis index log return rate, for example, the class model and extreme value theory organically combined to construct the timing characteristics and distribution characteristics of communication bridge.

The ARCH effect test and sign bias test showed that residual sequences do exist the variance of return volatility and sign scale heterogeneity. Based on these fact, this paper put forward the scale of sign EGARCH model innovatively. This model not only retains the excellent properties of non symmetric and non negative constraints of the EGARCH model, but also reflect the different scale of the favorable (unfavorable) news’ different impacts on the volatility. The empirical results show model fitted better than classical EGARCH model.

The basic statistical analysis of return series shows that sequence does exist peak thick tail characteristics. To describe this characteristics, respectively, using the approximately independent and identically distributed residuals after filtering by the SS-EGARCH model and EGARCH model. This residual can well meet the conditions of extreme value modeling. We apply the threshold peak method (POT) to estimate the value of VaR. By using the relation between the residual error and the original sequence. The dynamic estimation of the yield sequence is obtained. The model back test results show that the failure rate of the SS-EGARCH-POT model is significantly lower than that of the EGARCH-POT model.

At the end of this paper, some suggestions are put forward for the analysis of the direction of the VaR. further efforts are also clarified.

Key Words: Value at Risk; Scale EGARCH model; EVT; the POT method

目 录

摘 要 I

Abstract II

第1章 绪论 1

1.1 研究背景及意义 1

1.1.1 研究背景 1

1.1.2 研究意义 2

1.2 国内外研究现状 2

1.2.1 国内研究现状 2

1.2.2 国外研究现状 4

1.3 主要内容和创新点 4

1.3.1 研究内容和结构 4

1.3.2 创新点 5

第2章 在险价值理论 6

2.1 早期风险度量方法及VaR概念 6

2.2 VaR运算原理 7

2.3 VaR经典计算方法 8

2.3.1 方差-协方差方法 8

2.3.2 历史模拟法 9

2.3.3 蒙特卡洛模拟方法 10

第3章 SS-EGARCH理论和极值理论 11

3.1 SS-EGARCH模型研究 11

3.1.1 经典GARCH模型 11

3.1.2 EGARCH模型 11

3.1.3 SS-EGARCH模型 12

3.2 极值理论 13

3.2.1 极值分布与次序统计量 13

3.2.2 极值理论两种模型 14

3.2.3 基于POT模型的VaR估计 17

3.2.4 回测检验 18

第4章 实证分析 20

4.1 建模步骤 20

4.2 实证分析 20

4.2.1 样本选取及处理 20

4.2.2 数据基本统计量分析 21

4.2.3 SS-EGARCH模型实证分析 24

4.3 基于极值理论的VaR估计 29

4.3.1 收益率残差的VaR估计 29

4.3.2 收益率的动态VaR估计 31

4.4 回测检验 31

第5章 结论与展望 32

5.1 本文主要结论 32

5.2 建议及展望 33

参考文献 34

附 录 37

致 谢 42

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.1.1 研究背景

随着经济全球化进程的快速推进，国际金融市场之间的联系日益紧密，大规模、高频率的金融危机成为常态。金融危机可能带来的经济危机极大地危害人们的社会生活，甚至使得人们的正常生活水平不能得到保障。因此各国政府和学术界人士致力于寻求掌握金融资产价值变动规律的方法，以期能够掌握和合理管理金融市场的发展。对于一个经济主体来说，如何防范和化解金融风险具有重大意义。而对于金融风险的防范和化解来说，主要的问题集中在对金融资产的风险度量上，准确地度量金融资产的风险是保障金融市场在可控条件下发展的重要依据。

然而，以往的金融风险度量中的理论假设存在一定的问题，例如对金融资产的正态性假设被证明是不合理的，因此采用方差来度量风险也存在一定风险。大量的实践研究表明，金融资产呈现厚尾、尖峰的特点，传统的正态模型在金融资产风险度量方面失去其得天独厚的优势，而在众多风险管理的方法中，在险价值（）以其在实践研究中的绝对优势脱颖而出，成为目前最常用的风险度量方法。