文档介绍：厦门大学学位论文原创性声明
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声明人(签名):
年月日
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作者签名: 日期: 年月日
导师签名: 日期: 年月日
论文摘要
证券市场风险又称为价格风险,是指由于证券价格的变化而引起的未来损失
的可能性,主要表现在证券价格的波动性和相关性。它们是资产定价模型的核心
变量,是基本证券和金融衍生产品合理定价的前提,同时也是 VaR、Riskmetric
等已被广泛运用的风险度量模型预测未来风险的基础。另外,合理的波动率模型
和相关性模型的建立还可以用来解释证券市场波动的传导和溢出,以及股权溢价
现象等问题。为此,研究我国证券市场的波动性和相关性特征对于有效度量和控
制证券市场风险,进一步发展和完善中国的证券市场具有重要的意义。本文尝试
在这个领域根据中国证券市场的自身特征作一些开拓型的研究。
论文首先介绍了风险的度量方法,比较分析了一致性风险度量模型和非一致
性度量模型的优缺点,拓展一致性风险度量模型的框架,接着使用 Hong & Li
(2005) 新近提出的非参数模型设定检验方法,以上证综合指数收益序列为研究
对象,全面比较了描述波动率的各种模型。实证结果显示, RW-GARCH-t 以及
RW-AGARCH-t 模型基本上不存在模型设定误差,比较准确地描述了上证指数
收益率序列波动率的变动。然后,讨论极值理论中的 BMM 模型和 POT 模型,
并根据中国证券市场自身收益序列特征把 ARMA-(Asymmetric)GARCH 模型和
极值理论有机的结合起来使用,上证指数收益序列的实证结果表明该模型的表现
明显优于一般的极值模型。最后,本文在单资产波动率模型研究的基础上,结合
近年来新兴的统计理论 Copula 函数,把多个资产的边缘分布与相关关系分开研
究,利用 C 模型对上证综合指数和深圳成分指数收益进行实证分析,结
果发现 Clayton-Gumbel Copula 函数较准确的描述了二者之间的相关关系。
总之,论文是在对国内外单资产和多资产波动率和相关性模型的基础上,针
对中国证券市场的特征所做的一个比较深入的研究。
关键词:波动率模型;相关性模型;Copula 分布
Abstract
Securities market risk, sometimes called price risk, is referred to the possibility of
future losses caused by the change of securities price. The volatility and correlation of
securities’ prices are the kernel variables of asset pricing models, the precondition of
correct pricing of fundamental securities and financial derivatives, and the basis of the
most widely used risk measurement models such as VaR, Riskmetric. Moreover, the
volatility and correlation models are also very important to explain the securities
market’s volatility transmission and the equity premium puzzle. Therefore, the study
of the volatility and correlation characteristic