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GARCH模型在计算我国股市风险价值中的应用研究
引用本文:邹建军,张宗益,秦拯. GARCH模型在计算我国股市风险价值中的应用研究[J]. 系统工程理论与实践, 2003, 23(5): 20-25. DOI: 10.12011/1000-6788(2003)5-20
作者姓名:邹建军  张宗益  秦拯
作者单位:(1)湘财证券研究发展中心 湖南长沙410005 (2)重庆大学工商管理学院 重庆400044;(3)湖南大学工商管理学院 湖南长沙410079
摘    要:主要讨论VaR模型中有关波动率的估计方法。通过拉格朗日检验(LM),发现上海股市的日收益率服从ARCH过程。分别采用GARCH(1,1)模型、RiskMetrics和移动平均法预测上海股市日收益率的波动性,计算每天的VaR。返回式检验表明,GARCH(1,1)模型比RiskMetrics和移动平均法能更准确地反映我国上海股市的风险。

关 键 词:GARCH模型  股票市场收益率  波动性  风险价值   
文章编号:1000-6788(2003)05-0020-06
修稿时间:2001-08-09

The Application of GARCH Model in Computing the VaR of Chinese Stock Market
ZOU Jian|jun+,ZHANG Zong|yi+,QIN Zheng+. The Application of GARCH Model in Computing the VaR of Chinese Stock Market[J]. Systems Engineering —Theory & Practice, 2003, 23(5): 20-25. DOI: 10.12011/1000-6788(2003)5-20
Authors:ZOU Jian|jun+  ZHANG Zong|yi+  QIN Zheng+
Affiliation:(1) Research and Development Center, Xiangcai Securities Co. Ltd, Changsha 410005, China;(2) College of Business Administration, Chongqing University, Chongqing 400044, China; (3) College of Bus
Abstract:The volatility models used in VaR are discussed in this paper. The Lagrange multiplier (LM) test verifies that the return series of shanghai stock markets is an ARCH process. The daily VaRs of stock returns are computed using GARCH (1,1) model, MA method and RiskMetrics respectively. The back|testing indicates that GARCH (1,1) model reflect the real market risk more accurately than traditional MA method and RiskMetrics.
Keywords:GARCH  stock return  volatility  VaR (Value at Risk)
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