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我国经济经历了30年的持续高速增长，企业累积盈余数额巨大，居民可支配收入快速增长，财富效应日益显现。与时同时，巨大经济刺激计划不可避免地带来流动性泛滥，PPI上行造成企业投资渠道不畅，民间资本四处投机炒作，越发助涨了居民的通胀预期，更加强化了中高端提资者财富保值意愿。在这种形势下，企业具有寻找资金投资渠道的需求，不断增长的居民可支配收入、诱人的财富效应和巨大的通胀压力带来个人投资者源源不断的投资理财需求，这正是市场需求带给券商腾飞的契机。 从供给方面来看，创业板的开通、融资融券和股指期货的推出、新三板扩容在即、产品发行注册制的筹备都为券商资产管理业务发展注入新的活力。券商资产管理业务有利于提高证券公司经纪业务渠道利用率，有利于保持较高的高端客户留存率，有利于券商整体业绩的提升。证券公司日益意识到高净值投资者的好处，两年来业务规模和产品数量爆发性增长，各家券商跑马圈地、争相报批产品、抢夺优质客户。同时，2010年作为我国证券公司业务模式转变的元年，进一步拓展了我国券商资产管理业务的腾飞空间。有理由相信，构建以资产管理业务为核心的新型证券公司业务体系是我国券商未来发展的必然选择。 以上是选择券商资产管理业务作为研究对象的重要原因。那么，为何要选择其风险控制问题进行研究呢？因为风险控制是金融业务的核心问题。对于监管部门来讲，一项金融业务是否应该被审批通过，最关键看其风险控制体系是否完善、措施是否得力;对于中高端投资者来讲，以保值基础上的实现一定增值为目标，故而风险控制水平比较高的、比较可靠的理财产品成为首选;对于发行主体——证券公司来讲，正处于业务成长初期，以“摸着石头过河”的心态严把风控关，也是其内在要求。因此，对我国券商资产管理业务风险控制状况的实证研究，是非常重要也是非常必要的。 本文即以此作为出发点，构建了VaR-GARCH模型，对券商资产管理业务的风险控制状况进行实证研究。本文的突出特点有:第一，所研究的问题具有创新性。我国券商资产管理业务起源于90年代中期，后因代客理财被治理整顿，发展一度中断。现代意义上的券商资产管理业务始于2005年，又因全球性金融危机再度中断，2009年起开始腾飞，这才引起学界的重视。但是，国内学者对券商资产管理业务的研究主要集中在业务发展方面，对于券商资产管理业务的风险控制研究并不多见，基于VAR-GARCH模型的风险控制实证研究更少。第二，与通常只按照一个模型进行实证的方法不同，本文进行了多分布下多模型的实证研究。文章构建了VaR-GARCH模型族，包括GARCH(1，1)模型，EGARCH(1，1)模型和TARCH(1，1)模型，而且分别研究了正态分布、t分布和GED分布下我国代表性券商资产管理产品的风控状况，并对样本分类、进行了对比分析。 本文第一章绪论，主要交待了选题背景与意义、研究课题的国内外文献综述;第二章对券商资产管理业务进行简要介绍，便于读者快速了解券商资产管理业务的范畴及国内外发展现状;第三章介绍风险控制的主要方法和GARCH模型，并在此基础上完成本文的建模;第四章是本文的核心，属于实证分析部分。这一章包括样本选取与数据检验、不同分布下不同模型的实证分析方法与步骤，并对数据实证、结果对比分析等;第五章对本文的研究思路进行疏理，并汇总研究成果，指出文章不足。 本文的主要结论包括:第一，找到了不同类型的券商资产管理产品在特定置信度下的最优风险控制模型。对于股票型券商资产管理产品的风险控制模型而言，在95％的置信度下，正态分布优于t分布和GED分布，以正态分布下的TARCH模型计量风险最为准确;在99％置信度下，GED分布显著优于正态分布和t分布，以GED-TARCH模型计量结果最为准确。对于债券型产品而言，无论在95％还是99％的置信度下，GED分布都显著优于正态分布和t分布，不同的是在95％置信水平下GED-GARCH和GED-TARCH更优，而在99％置信水平上GED-GARCH和GED-EGARCH模型更优。对于混合型产品而言，在95％置信度下，正态分布下的GARCH模型更优;在99％置信度下，GED-GARCH和GED-EGARCH更优。对于FOF类产品而言，在95％置信度下，GED-TARCH模型更优;在99％置信度下，GED-TARCH和GED-EGARCH更优。上述结论有助于券商资产管理业务的相关方在进行风险计量（控制）时找到最合适的风险计量（控制）模型。第二，证明了风险是可控的，并为纠正“偏股型产品风险比偏债型产品风险大”这一直觉性错误结论找到了数据支持。