基于MC-SV-VaR的上证指数的波动率分析
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1. 引言 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8页 |
| 1.2 国外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 国内研究现状 | 第9-10页 |
| 1.4 研究内容和研究方法 | 第10-11页 |
| 1.5 本文创新点 | 第11-12页 |
| 2. 模型方法 | 第12-17页 |
| 2.1 VaR理论介绍 | 第12页 |
| 2.1.1. VaR定义 | 第12页 |
| 2.1.2. 一般分布下VaR的计算 | 第12页 |
| 2.2 VaR的主要计算方法 | 第12-14页 |
| 2.2.1. 历史模拟法 | 第12-13页 |
| 2.2.2. Monte Carlo模拟法 | 第13页 |
| 2.2.3. 参数法 | 第13-14页 |
| 2.3 Kupiec检验 | 第14页 |
| 2.4 GARCH模型 | 第14-15页 |
| 2.5 SV模型 | 第15-17页 |
| 3. 数据选取与数据处理 | 第17-24页 |
| 3.1 数据选取 | 第17页 |
| 3.2 数据基本统计特征 | 第17-24页 |
| 3.2.1. 正态性检验 | 第18-20页 |
| 3.2.2. 平稳性检验 | 第20-21页 |
| 3.2.3. 相关性分析 | 第21-22页 |
| 3.2.4. 异方差检验 | 第22-24页 |
| 4. 基于MC方法的VaR估计研究 | 第24-34页 |
| 4.1 MC-VaR估计 | 第24-27页 |
| 4.1.1. 计算VaR | 第24-25页 |
| 4.1.2. 检验VaR值 | 第25-27页 |
| 4.2 MC-GARCH(1,1)-VaR估计 | 第27-29页 |
| 4.2.1. 确定GARCH模型滞后阶数 | 第27页 |
| 4.2.2. 建立GARCH(1,1)模型 | 第27-28页 |
| 4.2.3. 计算VaR | 第28页 |
| 4.2.4. 检验VaR值 | 第28-29页 |
| 4.3 MC-SV-VaR估计 | 第29-34页 |
| 4.3.1. SV模型的建立 | 第29-30页 |
| 4.3.2. 计算VaR | 第30-31页 |
| 4.3.3. 检验VaR值 | 第31-34页 |
| 5. 结论与展望 | 第34-36页 |
| 5.1 结论 | 第34页 |
| 5.2 展望 | 第34-36页 |
| 参考文献 | 第36-38页 |
| 附录 | 第38-41页 |
| 致谢 | 第41-42页 |
