历史模拟法在中国股市风险研究中的应用与改进

"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。