上证A股指数VaR风险预测：ARCH族模型与非正态分布研究

本文主要探讨了基于ARCH族模型的上证A股指数VaR风险预测分析。ARCH族模型，特别是Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH)模型和其衍生模型如Exponential GARCH (EGARCH)和Panel ARCH (PARCH)，在金融风险评估中扮演着重要角色。VaR，即Value at Risk，是一种广泛接受的衡量金融风险的工具，最初由J.P. Morgan在1994年提出，旨在提供一个统计方法来弥补传统风险管理中灵敏性和波动性分析的不足。 文章首先阐述了金融市场的波动性增加对风险管理需求的重要性，强调了VaR方法的优点，尤其是在非正态分布的金融数据下，它能够更好地反映实际风险。作者提到，许多研究已发现资产收益率通常呈现厚尾、偏斜和尖峰特性，且波动性具有聚集性，这些特性使得正态分布下的VaR估计可能存在低估风险的问题。 在模型部分，文章重点介绍了一种在金融时间序列分析中常用的模型——自回归条件异方差模型（ARCH），它捕捉到了收益波动的动态变化，特别是波动聚集现象。作者对比了正态分布假设下的RiskMetrics VaR计算方法，指出在实际应用中，考虑到收益的复杂性，使用GARCH和其衍生模型在非正态分布情况下可以提供更准确的风险预测。 姚刚等人介绍了VaR的背景和发展在中国的应用，而Kupiec的返回检验法则提供了验证VaR预测有效性的方法。Billion和Pelizzon进一步研究了在正态分布和学生分布假设下，使用GARCH(1,1)模型改进了VaR的精度。 这篇首发论文通过对上证A股指数的VaR风险预测分析，强调了ARCH族模型在捕捉非线性和异方差性方面的优势，并展示了如何结合不同的分布假设和模型选择，以提高风险评估的准确性。这对于金融机构和投资者理解和管理股票市场风险具有实践指导意义。