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基于藤Copula-GARCH-VaR模型的股市风险度量的开题报告
一、研究背景
随着全球经济的快速发展，金融市场变得日益复杂和不稳定。金融市场中的风险管理已经成为金融业的关键问题之一。股市风险测量是金融市场风险管理的关键。过去几十年中，许多学者提出了许多方案来衡量股票市场的风险，如VaR模型等。但是现有的VaR模型没有涵盖实际金融市场的复杂性和非线性性。
因此，需要开发一个能够考虑市场的复杂性和非线性的股市风险测量模型，以提高金融市场风险管理的准确性和可靠性。在这种情况下，Copula理论和GARCH模型为我们提供了一个新的方案去衡量股市的风险。
二、研究意义
本研究的目的是采用基于藤Copula-GARCH-VaR模型的策略来衡量股票市场的风险。该模型应该可以有效地解决以下问题：
1.该模型可以通过引入Copula进行多维或非线性相关性分析，并包含更多的不稳定性和风险因素。
2.该模型可以考虑在金融市场中经常出现的大量波动和崩溃现象以及非对称波动。
3.该模型具有更高的预测能力和更准确的结果，因为其能够同时考虑收益分布的大量特征。
三、研究内容和方法
1.研究内容
本研究将基于Copula理论和GARCH模型，提出一种藤Copula-GARCH-VaR模型并将其应用于股市风险测量中。该模型将提供更准确和可靠的风险测量，并可以应用于金融市场的有效风险管理。
具体来说，本研究将从以下三个方面展开：
（1）介绍藤Copula-GARCH-VaR模型的理论框架；
（2）构建藤Copula-GARCH-VaR模型；
（3）基于实际数据将模型应用于股市风险度量中。
2.研究方法
本研究采用如下研究方法：
（1）文献综述：对当前股市风险测量的研究现状进行系统总结梳理，并分析现有模型的优缺点，客观评价其适用范围。
（2）Copula理论基础：对Copula理论进行深入研究，了解其在金融市场中的应用。
（3）GARCH模型基础：对GARCH模型进行深入研究，了解其在股市风险度量中的应用。
（4）构建藤Copula-GARCH-VaR模型：在深入理解Copula和GARCH模型之后，根据市场特征构建藤Copula-GARCH-VaR模型。
（5）基于实际数据将模型应用于股市风险度量中：通过历史数据测试所构建的藤Copula-GARCH-VaR模型，验证该模型的准确性和适用性。
四、研究预期成果
本研究的预期成果在两个方面：
（1）理论贡献：藤Copula-GARCH-VaR模型将有助于当前股价风险测量理论的进一步发展，并将为后续相关金融市场研究提供一个新的思路。
（2）实际应用：本研究提出的藤Copula-GARCH-VaR模型可用于股票市场中的风险度量和风险管理，有助于投资者制定更科学合理的投资策略和风险控制措施。
五、研究的局限性和不足
本研究的局限性和不足主要有以下几点：
（1）本研究主要基于历史数据进行分析，无法完全反映实际市场的动态情况。
（2）该模型对数据的准确性和完整性有很高的要求，但是，当前金融市场数据的品质变化较大，因此模型还需要进一步完善。
（3）该模型需要具备一定的计算机技术和程序设计能力支持，操作难度较高，需要一些技术人员的专业知识。