导　　师： 李元

学科专业： 070103

授予学位： 硕士

作　　者： ;

机构地区： 广州大学

摘　　要： 本文的研究内容为中国股票市场的非线性特征刻画。主要以上证综指为主来研究中国股票市场的波动性和风险性，从非线性模型的角度出发，给出中国股票市场的非线性刻画，并在此基础上研究中国股票市场的VaR风险管理问题。全文共分为五章: 在第一章，我们简单介绍研究背景和研究现状。第二章作为预备知识，主要介绍了两个熟悉的模型/(ARCH模型和GARCH模型/)，以及相关VaR知识。然而，由于实际金融市场中收益率的厚尾性会导致VaR对风险的低估，因此在接下来的第三章，我们引入了带厚尾新息的非线性自回归函数型条件异力一差/(NARFCH/)模型来刻画厚尾性，并介绍了相关厚尾指数的估计力一法。而在文中的第四章，我们对所引入的模型做了数值模拟和对中国股市做了实证分析。我们得出在95/%的置信水平下，即使新息是服从学生一t分布的AR-GARCH模型，对风险价值的估计也是低估的，进而我们用AR-NARFCH模型来对风险价值进行估计，发现在-y = 1 //2，且新息服从标准学生一t分布时，模型虽能覆盖实际损失，但是在自由度为3-5之间，模型却过于保守，而在自由度为6时则能比较接近。进一步，为了能更好地度量风险，管理风险，我们对收益序列的尾部进行研究。通过Sum-plot力一法，我们比较准确的估计了上证综指股指收益率的尾部指数，得到其是右偏的，尾部指数约为3，从而可以用比正态分布具有更厚尾的t/(3/)分布来拟合收益率。在最后一章，我们讨论了模型所存在的问题以及有待改进的地力一。 The subject of this thesis is to study the Chinese stock market's non-linear fea-tures. We investigate the volatility and risk of Shanghai Composite Index of Chinastock market. From the perspective of nonlinear models, we describe the China stockmarket's non-linear characterizations. Then, base our findings we analyse the impli-canons of VaR for finacial risk management in China stock market. The full thesis isdivided into five chapters: In the first chapter, we briefly introduce the research background and the presentsituation. In the second chapter, we introduce two familiar models /(ARCH modeland GARCH model/) and the relevant knowledge of VaR. But in financial markets, theheavy-tailed will underestimate VaR for finacial risk management. So we introduce1VARFCH model to describe the stock market and the heavy tail index estimation inchapter 3. Chapter 4, we do some simulations about the introduced model and someempirical analysis of Chinese stock markets. We obtain that in the 95/% confidencelevel, even if the innovation is fit to student-t distribution of AR-GARCH model, theVaR estimated is underestimate. And then with the AR-NARFCH Model to estimatethe value of risk, we found that when -y=1//2, and the innovation follows student-tdistribution, the model can cover the actual loss. But it's too conservative when thedegree of freedom of student-t is from 3 to 5. While the degree of freedom of student-tis 6, the estimation of the value of risk is very near. Further more, we estimate the tailindex of stock return series through Sum-plot method. The stock return series exposeright skewness and the tail index of about 3. The last chapter is for the potentialproblems and where need to be improved.

关 键 词： 中国股票市场 非线性自回归函数型条件异力一差模型 模型 风险价值 厚尾指数 一法

分 类 号： [O212.1 F832.51]

领　　域： [理学] [理学] [经济管理]