基于GARCH模型的沪深指数VaR与CVaR计算研究的开题报告.docx

基于GARCH模型的沪深指数VaR与CVaR计算研究的开题报告
一、选题背景与意义：
金融风险的评估是金融实践中不可或缺的环节之一。如何在风险最小化和效益最大化之间寻找平衡点是金融市场参与者（如投资者、金融机构等）面临的核心问题，并且这一平衡点的确定与金融市场波动性的度量有着密不可分的关系。
对于投资者而言，风险度量是对投资组合资产波动的定量描述。以VaR和CVaR为代表的风险指标得到了广泛应用，其可用于帮助投资者构建有效的资产投资组合、制定合理的风险管理策略等。而以沪深指数为代表的市场指数则成为了衡量市场整体风险的重要依据。
因此，本研究旨在基于GARCH模型，研究沪深指数VaR与CVaR的计算方法，探讨波动性对风险度量的影响，为投资者提供有效的投资组合构建及风险管理策略参考。
二、研究内容与方法：
基于历史数据，使用GARCH模型，对沪深指数进行波动性预测。采用常规的VaR计算方法和CVaR计算方法，结合波动性预测结果，计算沪深指数的VaR和CVaR。同时，分析波动性对VaR和CVaR的影响，探讨不同波动性下的VaR和CVaR值变化情况。最后，通过对研究数据的实证分析，评估模型的精确性和实用性。
三、预期成果：
本研究预期达到以下目标：
1、建立基于GARCH模型的沪深指数波动性预测模型；
2、通过实证研究，构建沪深指数VaR和CVaR计算模型；
3、得出不同波动性条件下的VaR和CVaR计算结果，分析波动性对VaR和CVaR的影响；
4、评估模型的实证效果，提供沪深指数投资组合构建以及风险管理策略建议。