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基于GARCH模型的CVaR金融风险测度研究的开题报告
一、题目
基于GARCH模型的CVaR金融风险测度研究
二、研究背景和意义
在金融市场中，风险管理一直是投资者和金融机构需要重视和解决的问题。为了有效地掌握风险，减少投资者和金融机构的损失，需要对不同金融产品的风险进行准确的测量，从而制定相应的风险管理策略。VaR（ValueatRisk）是目前广泛应用的风险测量方法之一，但是VaR无法反映大尾风险（tailrisk），而实际情况中的金融风险往往具有较大的尾部风险，因此CVaR（ConditionalValueatRisk）作为VaR的改进版，能够反映大尾风险，得到了越来越广泛的应用。
GARCH（GeneralizedAutoregressiveConditionalHeteroskedasticity）模型是一种常用于金融风险测量的计量经济学模型，它考虑到风险的动态变化和波动，被广泛应用于金融市场的波动率预测和风险测量中。本文将对GARCH-CVaR方法进行深入研究，以解决金融市场风险测量中的大尾风险问题，具有重要的实际应用价值。
三、研究内容和研究方法
本文将以GARCH-CVaR方法为研究对象，通过对美国标普500指数、上证指数等市场进行实证研究，探究该方法在金融风险测量中的应用效果和限制。具体研究内容包括：
1.构建GARCH-CVaR模型，对标普500指数、上证指数等市场进行风险测量；
2.对比GARCH-CVaR和VaR等其他传统风险测量模型的优劣，并分析GARCH-CVaR方法的局限性；
3.基于实证结果，提出相应的风险管理策略和建议。
本文采用文献综述和实证分析相结合的研究方法，通过对历史数据的分析，建立GARCH-CVaR模型，对金融市场的风险进行量化分析。
四、预期研究结论
1.相较于传统的VaR模型，GARCH-CVaR能更好地反映大尾风险，具有更准确的风险测量能力；
2.在不同市场中，GARCH-CVaR的应用效果存在差异，需要根据具体情况进行优化和调整；
3.通过对GARCH-CVaR模型的实证分析，可以制定更为科学的风险管理策略和投资决策。
五、论文写作计划
第一章绪论
1.1研究背景
1.2研究目的和意义
1.3国内外研究进展
1.4研究的基本思路和方法
第二章风险测度的理论基础
2.1风险的概念与分类
2.2风险测度方法的优缺点
2.3CVaR和GARCH模型的理论基础
第三章GARCH-CVaR模型及应用
3.1GARCH-CVaR模型构建
3.2模型参数估计方法
3.3模型的实证分析
第四章实证结果分析
4.1实证样本的选择与数据处理
4.2实证结果分析
4.3不同市场中GARCH-CVaR的应用效果对比
第五章风险管理策略与建议
5.1针对研究结果的风险管理策略
5.2风险管理应用案例
第六章结论与展望
6.1研究结论
6.2发展趋势和展望
参考文献