历史模拟法在中国股市风险研究中的应用与改进
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更新于2024-08-09
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"这篇资源是一篇关于基于VaR历史模拟法的中国股市风险研究的硕士学位论文,由徐中华撰写,导师为谢识予,属于复旦大学数量经济专业。论文探讨了金融市场风险管理的重要性,特别是在中国股市大幅波动的背景下。文中介绍了VaR(Value at Risk)作为风险测量技术的基本原理、计算方法和应用,并通过历史模拟法对中国沪深股市进行了实证分析。"
文章主要知识点:
1. VaR简介:VaR是一种流行的风险管理工具,用于量化市场风险,估计在给定置信水平下可能遭受的最大损失。它因其简洁、综合和实用性在金融领域得到广泛应用。
2. 历史模拟法:历史模拟法是VaR计算的一种方法,通过历史数据来估计未来潜在损失。在该论文中,作者利用2000年至2005年的上证综指数据,计算2005年每天的VaR值,以此评估中国股市风险。
3. 实证分析步骤:作者将2000年至2004年的股指涨跌幅排序,找到95%置信度下的VaR值,然后逐日更新数据,计算每天的VaR,并与实际涨跌幅比较,评估预测的准确性。
4. 结果分析:实证结果显示,2005年有9个VaR值超出预测,失败率为3.7%,低于5%的期望值,证明历史模拟法在该时期的有效性和准确性。然而,3.7%的失败率略低于允许的12个左右的超出值,表明该方法可能过于保守,高估了风险。
5. 数据处理:为了改进预测,作者采用了指数平滑法处理原始数据,平滑因子选取为0.95,以消除异常值和波动,提高数据的现实性。
6. 指数平滑法:这是一种处理无明显季节性和趋势变化的时间序列数据的技术,通过迭代计算平滑序列,减少数据的噪声,提高预测的精度。
7. 政策建议:论文根据研究结果提出了改善风险管理的策略,旨在提高投资者的风险意识,促进股市的健康稳定发展。
8. 关键词:文章涉及的关键概念包括股市风险、VaR、历史模拟法、标准差等,涵盖了金融市场风险管理的重要方面。
总结来说,这篇论文深入探讨了在中国股市中如何运用VaR历史模拟法来评估风险,以及如何通过指数平滑法改进风险预测的精确性。它对于理解和应对中国股市波动具有一定的理论和实践价值。
2017-06-13 上传
2022-08-03 上传
2022-08-03 上传
2023-10-20 上传
幽灵机师
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