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基于GARCH-VAR模型的文献综述和度量分析作者：李婧来源：《青年生活》2019年第04期一、引言伴随着1990年11月与12月上海证券交易所与深圳证券交易所相继成立以来，经历了近三十年的发展，我国股票市场在经济增长方面做出了巨大的贡献，在反映我国金融市场与宏观经济的发展状况方面也起着很重要的作用，股票市场的趋向常常隐藏着的接下来一段时间内国家经济的发展方向，因而有效的测度股市风险，对政府与金融机构提出相应的政策，用以使得经济和市场稳定地运转有着理论意义与实践意义，中央领导财经小组第十一次会议2015年11月10日在北京召开，由习近平主席主持会议，会上强调要加大防范金融风险的力度，加快形成一个能够充分保护投资者权益的股票市场，并且该市场还能够具备扎实的融资功能，完备的基础制度。
因而，借鉴国外先进的VAR方法来探讨对中国股票市场的风险测度适用的方法在此时就显得十分重要。
二、文献综述在1994年，J.P.Morgan公司初次提出基于VAR的风险度量系统--RiskMetrics，该系统在正态分布的假设下，给出了VAR的计算方法。
此后国内外关于金融资产收益率波动性研究的文献和报告也越来越多，在国外有Cavallo与Bologna应用GARCH模型计算得出股票价格的波动与股指期货存在很大的关系;Vlaar和Goorbergh（1996）通过对VAR的多种计算模型进行实证分析比较，发现由GARCH模型计算的VAR值是最精确的;Engle根据波动的预测值进行VAR计算，并跟据此进行资产的风险管理;Angelidisetal分析得到采用t分布或GED分布等其余分布能起到更好的改進GARCH类模型的作用;Engle和lee采用因素ARCH 模型针对少量大盘股的个股特殊风险的持续性做过研究;Bredinetal通过构建自己的比较分析框架，通过对爱尔兰市场上的24个VAR模型进行比较，最终得出：正交GARCH模型在估计中最精确，但不是最保守的。
GARCH模型下VaR方法介绍及应用摘要:摘要：利用VaR来测算金融市场的风险已成为一种流行方法，本文将介绍基于GARCH模型下VaR的测算方法，并且利用VaR工具来测算我国交易型开放式指数基金（ETF）的市场风险。
本文基于GARCH模型对我国ETF日收益率的VaR值进行测算。
下载论文网关键词：VaR风险测算GARCH模型1、理论回顾VaR指的是在一定的置信度内，由于市场波动而导致整个资产组合在未来某个时期内可能出现的最大价值损失。
本文使用GARCH（1，1）模型对我国上市的ETF的VaR值进行测算。
GARCH（1，1）模型包含均值方程和条件方差方程，分别如下：均值方程为：Rt=μ+X'Y+εtt=1，2，…，T条件异方差方程为：δ2t=w+a*ε2t-1+β*α2t-1通常我们假设残差的条件分布为标准状态分布，如果设其服从t分布和广义误差分布（GED），则可以描述收益率序列的尖峰、厚尾特征。
VaR的计算公式为：VaRt=-μ-δ1*F-1（c）式中：F-1（x）是正态分布、t分布和GED分布的分布函数反函数。
GARCH模型会生成一个条件方差序列，从而可以得到一个标准差的期望值，通常用标准差序列的平均值代替。
2、实证分析2.1样本的选择本文样本选取2007年以前成立的我国上市ETF基金，包括基金159901、基金159902、基金510050、基金510180。
对于ETF基金使用累计单位净值数据，数据来源于RESSET金融研究数据库。
研究期间选取2006年12月31日至2009年11月16日共701个交易日。
这里基金的日收益率Rt计算公式为：Rt=Ln（Xt/Tt-1）2.2ETF日收益率序列分析2.2.1平稳性检验对样本ETF收益率序列进行ADF与PP检验，检验结果都显示：在1%的显著性水平下拒绝原假设，即ETF收益率序列是平稳的。
2.2.2自相关检验观察样本ETF收益率序列自相关函数值与偏自相关函数图可知二者均不存在截尾特征，那么推知收益率序列不存在自相关。
基于VaR-GARCH模型对我国基金市场风险的实证分析作者：孟根其木格来源：《北方经济》2012年第11期一、引言（一）研究背景证券投资基金有着规模经济下的专家理财和组合投资的分散风险，发挥机构投资者对上市公司的监督和制约作用，有利于证券市场的健康发展。
但证券投资基金仍要面对各种风险。
我国基金管理公司需要重视和加强风险管理，特别是要建立起自己的风险管理系统。
VaR是当今国际上新近发展起来的一种风险度量模型，已成为经济与金融系统中刻画风险的重要指标，该方法具有更大的适应性和科学性。
（二）文献综述1. VaR模型研究综述（1）VaR的含义VaR的定义为：在市场正常的条件下，在给定的置信度下，特定时期内某一资产组合可能遭受的最大潜在损失值。
Prob(ΔP＞VaR)=1-C(1)其中，ΔP为资产组合在Δt内的损失，VaR为在置信水平c下处于风险中的价值。
（2）VaR的度量方法——参数法参数法假设证券组合的未来收益率服从一定的分布，计算过程需要估计分布函数中各参数的值，最后据此计算VaR值。
2. ARCH模型和GARCH模型研究综述Engle(1982)在研究英国通货膨胀率时提出了ARCH模型。
ARCH模型是，若一个平稳随机变量xt可以表示为AR(p)形式，其随机误差项的方差可用误差项平方的q阶分布滞后模型描述。
(2)则称υt服从q阶的ARCH过程，记作υt～ARCH(q)。
其中第一个方程称作均值方程，第二个称作ARCH方程。
为保证σ2t是一个平稳过程，有约束0≤（α1+α2+…+αq）＜1。
ARCH(q)模型是关于σ2t的分布滞后模型。
为避免υ2t的滞后项过多，可采用加入σ2t的滞后项的方法，于是由Bollerslev(1986)将残差的方差滞后项引入ARCH模型的方差模型中，得到了广义自回归条件异方差模型GARCH(p,q)，即σ2t=α0+λσ2t-1+…+λpσ2t-p +α1υ2t-1+…αqυ2t-q（3）约束条件为：α0＞0，αi≥0，i=1,2…q；λj≥0，j=1,2…p；大量研究表明，GARCH类模型很好地刻画了金融时间序列数据的波动性和相关性。
基于GARCH—VaR模型对股市风险研究一、引言股市是一种充满风险的投资方式，投资者在进行股市投资时，除了要关注收益外，更需关注股市的风险情况。
股市风险的研究对投资者进行风险管理和决策提供了重要的依据，而GARCH—VaR模型是一种用来研究股市风险的重要工具。
本文将基于GARCH—VaR模型对股市风险进行研究，以期为投资者提供有益的参考。
二、GARCH—VaR模型的理论基础GARCH模型是Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity的缩写，是对时间序列数据中的异方差性进行建模的一种方法。
GARCH模型假设时间序列数据的波动率在时间上是变化的，并且与之前一段时间内的观测值的波动率相关。
而Value at Risk （VaR）则是对金融资产或投资组合未来一段时间内可能出现的最大损失进行估计的一种方法，在风险管理中被广泛应用。
GARCH—VaR模型将GARCH模型和VaR方法结合起来，通过GARCH模型对股票价格的波动进行建模，再结合VaR方法对未来投资组合的风险进行预测。
通过GARCH—VaR模型，投资者可以更加精准地估计未来一段时间内可能出现的最大损失，以此来进行风险管理和决策。
1. 数据准备在使用GARCH—VaR模型进行股市风险研究之前，首先需要对相关数据进行准备。
通常会选择某一只股票的历史价格数据，或者选择某个股票指数的历史价格数据。
数据的选择应该充分考虑到所研究的股市风险的具体情况，并且应该包含足够长的时间跨度，以便能够充分反映股市的波动情况。
2. GARCH模型的建立在选定了需要研究的股票或股票指数的历史价格数据后，下一步是建立GARCH模型。
GARCH模型的建立是对股票价格波动的建模，通常可以使用计量经济学中的相关软件来进行估计。
通过对历史价格数据的建模，可以得到GARCH模型的参数，这些参数将会成为后续进行VaR预测的重要依据。
基于GARCH—VaR模型对股市风险研究股市风险是指股票价格可能波动的程度，主要包括市场风险和公司风险两种。
股市风险建模的重要手段之一是VaR模型。
VaR（Value at Risk）即风险价值，是用于衡量投资组合可能遭受的最大损失的一种风险度量方法。
VaR模型能够对股市风险进行定量化评估，是投资风险管理中最常用的工具之一。
GARCH-VaR模型是一种基于GARCH模型的扩展方法，可以更准确地估计股市风险。
GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型是一种广义自回归条件异方差模型，它的特点是能处理时间序列数据中的异方差现象。
GARCH模型通过对过去的数据进行分析，来预测未来股票价格变动的风险。
与传统的VaR模型相比，GARCH-VaR模型能够更加准确地估计风险价值，并控制风险水平。
GARCH-VaR模型的核心思想是，通过对历史数据进行建模，来计算未来可能发生的最大损失，以此来度量投资组合的风险。
具体地，该模型通过对时间序列数据进行拟合，来估计投资组合的波动率，然后根据波动率计算出VaR。
其中，投资组合的波动率是由GARCH 模型来估计的。
GARCH-VaR模型适用于股市中的多种投资策略，包括股票、期权、期货等。
该模型在实际应用中已被广泛使用，例如，用于衡量离线服务行业公司的股票风险，以及用于对外汇市场进行风险管理等。
此外，GARCH-VaR模型还可以与其他风险度量方法结合使用，例如，将VaR与现实测度结合使用，以提高风险管理的效果。
总之，GARCH-VaR模型为我们提供了一种更加准确的股市风险度量方法。
通过对历史数据进行拟合和预测，我们可以对未来股市的波动进行更加精准的掌握，以此来做好风险管理和投资策略的制定。
未来，随着股市的不断变化和发展，GARCH-VaR模型将更加成熟和完善，为投资者提供更好的决策支持。
基于GARCH-VaR模型的互联网货币基金风险分析罗频宇1,2（1.兰州财经大学长青学院财金系，甘肃兰州730020；2.甘肃省小微企业创新与发展重点实验室，甘肃兰州730020）［摘要］2013年，以余额宝为首的互联网货币基金产品诞生，它们以互联网为依附，以其独特的营销平台、便利的交易方式、高流动性吸引了大量的客户。
目前加入到这个行列中的有支付宝、网易、苏宁、腾讯、百度、京东等公司。
互联网货币基金的发展对传统基金行业以至整个金融业都产生了深刻的影响，基于此，对互联网货币基金的发展现状、运作机制以及风险进行分析尤为重要。
通过数据统计性检验和ARCH效应检验进行实证分析，能够更有效地分析风险，帮助投资者了解互联网货币基金产品，以便于更好地进行投资。
［关键词］互联网货币基金；基金风险；GARCH模型［中图分类号］F832.5；F724.6［文献标识码］A［收稿日期］2020－12－14［文章编号］1671-6671（2021）01-0048-12［基金项目］2020年兰州财经大学长青学院教学研究项目（cqjy20-104）［作者简介］罗频宇（1976－），男，甘肃会宁人，兰州财经大学长青学院财金系副教授，研究方向：金融学。
一、研究背景互联网迅速发展的时代，多数行业试图并逐渐与互联网结合创造出了许多新兴产品。
基金业也不例外，2013年互联网货币基金产品开始在我国部分发达地区出现，并且发展迅速。
互联网货币基金产品的代表主要有余额宝（支付宝与天弘基金合作）、理财通（腾讯财付通与华夏财富宝货币基金合作）、零钱宝（苏宁与广发天天红合作）、网易现金宝（网易与汇添富现金宝）、京东小金库（京东与嘉实活钱包）等。
互联网货币基金产品受到了投资者的广泛关注。
余额宝、理财通、零钱宝等众多的互联网金融理财产品——“宝宝军团”逐渐显现，让人们体验到了新的理财方式。
既吸引更多的人将手中的闲散资金投资此类产品，又打破传统商业银行在金融业务上的垄断。
基于GARCH—VaR模型对股市风险研究股市风险研究是金融领域的重要课题之一，通过对股市风险的研究可以有效地评估股市的波动性和风险水平，为投资者提供科学的决策依据。
而GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型是一种常用的计量经济学模型，可以用来分析时间序列数据的波动性。
在基于GARCH模型的股市风险研究中，可以利用VaR（Value at Risk）来度量股市风险。
VaR是指在一定置信水平下，投资组合或资产在未来一段时间内可能面临的最大损失。
通过计算VaR，投资者可以根据自身的风险承受能力进行风险管理和资产配置。
基于GARCH—VaR模型的股市风险研究一般可以分为以下几个步骤：1. 数据准备：首先需要收集股市的历史数据，包括股票价格、交易量等信息。
可以从证券交易所、金融数据供应商等渠道获取原始数据。
2. 模型估计：使用GARCH模型对收集到的数据进行估计。
GARCH模型中的参数可以通过最大似然估计等方法得到。
3. 验证模型：对估计得到的模型进行验证，一般采用残差的检验和模型的拟合程度来评估模型的有效性。
4. 计算风险指标：根据估计得到的GARCH模型，可以计算出股市的波动率和VaR。
通过设定不同的置信水平，可以得到不同的VaR值。
5. 风险评估和分析：根据计算得到的VaR值，可以评估股市的风险水平，并进行风险分析。
可以比较不同股票、不同投资组合的风险情况，为投资者提供风险管理和决策支持。
基于GARCH—VaR模型的股市风险研究具有一定的优势，可以很好地刻画股市的波动性和风险水平。
也需要注意GARCH模型的一些限制，比如对参数估计的敏感性和只考虑过去数据等问题。
在进行股市风险研究时，需要结合其他方法和模型，综合考虑多种因素，以提高风险预测的准确性和可靠性。
基于GARCH模型的VaR方法对中国股市的分析一、引言中国股市作为全球最大的股票市场之一，具有重要的风险管理和投资价值。
如何准确评估股市的风险水平，对于投资者制定合理的投资策略至关重要。
本文将运用基于GARCH模型的VaR （Value at Risk）方法对中国股市的风险进行分析，旨在提供一种全面有效的风险评估方法，援助投资者更好地管理风险。
二、GARCH模型的基本原理GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型是一种经济计量模型，主要用于对金融市场波动性进行建模和猜测。
GARCH模型通过思量市场波动性的自相关性和异方差性，为VaR计算提供了可靠的理论基础。
GARCH模型的核心假设是市场波动性在一定范围内存在一定的自相关性，即当市场波动性大时，将来波动性也有可能较大。
同时，市场波动性具有一定的异方差性，即波动性的方差不会保持不变，而是随着时间的推移而发生变化。
三、VaR方法的基本原理VaR是一种用来器量投资组合或资产的风险水平的方法。
它的主要思想是通过对历史数据进行统计分析，找出某个置信水平下的最大可能亏损水平。
VaR的计算方法可以分为历史模拟法、蒙特卡洛模拟法和基于方差-协方差模型的方法。
本文将重点介绍基于GARCH模型的VaR计算方法，因为它能够更好地反映金融市场的波动性特征。
四、基于GARCH模型的VaR计算方法基于GARCH模型的VaR计算方法主要分为两个步骤：起首，利用GARCH模型对将来的波动性进行猜测；然后，依据猜测的波动性计算相应置信水平下的VaR。
1. GARCH模型的参数预估起首需要选择适当的GARCH模型及其参数。
一般状况下，可以利用最大似然预估法对GARCH模型的参数进行预估。
最大似然预估法能够通过最大化观测数据的似然函数，得到最优的参数预估结果。
2. 波动性猜测依据预估出的GARCH模型参数，可以进行将来波动性的猜测。
