基于GARCH族和EVT模型的股市风险价值的比较研究的开题报告.docx

基于GARCH族和EVT模型的股市风险价值的比较研究的开题报告
一、研究背景
随着金融市场的不断发展和信息技术的普及，市场风险管理成为了金融领域普遍关注的问题。股票市场中的风险价值（Value-at-Risk，VAR）是一个常见的风险测度指标，用于评估投资组合的最大亏损可能性。VAR是一种基于概率的方法，根据历史数据构建风险模型，用于预测未来风险价值。然而，传统的VAR方法只考虑了正态分布下的风险价值，忽略了非正态分布可能带来的重要影响。
为了解决这一问题，研究者开始尝试将GARCH（ARCH的广义随机波动性模型）和EVT（极值理论）等方法应用于VAR的改进，以更准确地估计极端风险。GARCH族模型是一类经典的时间序列模型，可用于捕捉金融市场的波动性和相关性。EVT理论则是通过研究极端事件来研究尾分布，主要应用于评估极端风险。这两种方法的结合可以提高风险模型的准确性和可靠性。
因此，本研究旨在通过比较GARCH族模型和EVT模型在股票市场风险价值预测方面的能力，探讨这两种方法的适用性和优缺点，并提出更可靠的风险测度方法和风险管理策略。
二、研究问题与研究目标
研究问题：GARCH族模型和EVT模型在股票市场VAR预测中的优劣势如何？两种模型是否可以结合使用以提高风险预测的准确性？
研究目标：
1.比较GARCH族模型和EVT模型在股票市场VAR预测中的表现，探究其优缺点。
2.探讨两种方法的结合使用对VAR波动率预测的效果，提出更可靠的风险管理策略。
三、研究内容与研究方法
研究内容：
1.整理股票市场风险测度指标，构建风险管理模型。
2.基于GARCH族模型和EVT模型构建VAR预测模型。
3.对两种模型的预测结果进行比较和分析，探究两种方法在风险预测中的优缺点，确定各自适用的情况。
4.对两种方法进行结合使用，分析其对VAR的预测准确性和稳定性的影响，提出更可靠的风险管理策略。
研究方法：
1.文献综述法：对国内外相关文献进行系统梳理和分析，了解VAR预测和风险管理的研究现状和进展。
2.定量分析法：基于历史数据应用GARCH族模型和EVT模型进行VAR预测，比较两种模型的性能并尝试结合使用。
3.案例分析法：使用真实的股票市场数据进行模型测试，验证模型的可靠性和实用性。
四、研究意义
本研究的意义主要有：
1.对股票市场风险价值的测量和管理提供了新思路和方法。本研究结合了GARCH族模型和EVT模型的优点，可以提高风险模型的准确性和可靠性，为投资者提供更科学和有效的风险管理策略。
2.为国内外学术界和业界提供了对股票市场VAR预测方法的比较和分析，可以帮助研究者和投资者更好地理解和运用相关技术。
3.为未来风险管理领域的研究提供了参考和启示，丰富了风险模型的理论体系和方法学。