【摘 要】
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本文在第一部分通过实证研究方法将ARCH类模型中的GARCH、EGARCH和GARCH-M模型应用于VaR的计算,并同时考虑了各模型的残差项分别服从正态分布、t分布和GE分布三种情况,通过计
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本文在第一部分通过实证研究方法将ARCH类模型中的GARCH、EGARCH和GARCH-M模型应用于VaR的计算,并同时考虑了各模型的残差项分别服从正态分布、t分布和GE分布三种情况,通过计算机程序,使用蒙特卡罗模拟技术,建立了一个完整的模型选择机制。通过该选择机制,可以为所考虑的金融资产挑选出计算或预测VaR值精确度最高的模型,以用于测度金融资产的风险。值得一提的是,其中有不少模型的计算精确度超出了J.P.Morgan公司的RiskMetrics所采用的EWMA模型,这验证了本文选取ARCH类模型以及考虑残差项服从不同分布的合理性。 本文在上述VaR计算模型选择机制的基础上,提出了VaR-ARCH框架下的投资组合优化问题。以投资组合的CVaR为优化的目标,用蒙特卡罗模拟技术,根据为各资产选择的模型,建立了在计算上可行的数学规划问题。并用上证50指数中的三只股票作为投资的备选股票,从而进行模拟优化投资。给出了与Markovtiz的均值-方差有效前沿类似的,在不同置信度下的均值-VaR和均值CVaR有效前沿,验证了VaR-ARCH投资组合优化方法论的可行性和合理性。在此基础上,还进行了模拟投资组合的多期优化,结果表明,使用VaR-ARCH投资组合优化方法可以有效的提高组合的期望收益率,在同等标准差的情况下,降低了VaR值,这对实际投资极具借鉴意义。
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