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极值理论在中国股市风险度量中的应用研究的中期报告
一、研究背景
股票市场是一个有风险的、不确定性很高的市场。因此，对股票市场进行风险度量非常重要。目前，股票市场风险度量主要采用标准差模型和VaR模型。然而，标准差模型和VaR模型都有一些局限性。例如，在分析极端事件时可能不太准确。因此，用极值理论来量化股票市场风险度量具有很大的潜力。
二、研究目的
本研究旨在探讨极值理论在中国股票市场风险度量中的应用，评估极值理论和传统模型在风险度量中的比较优劣性，并提出对极值理论的改进建议。
三、研究方法
本研究采用历史模拟法对中国A股市场的日收益率数据进行研究。通过将极值理论和标准差模型进行比较，评估不同模型在风险度量方面的表现。
四、研究进展
目前，我们已经完成了对中国股票市场历史收益率数据的收集和处理工作。我们已经进行了标准差模型和VaR模型的计算，并计算了在不同置信水平下的风险度量。
此外，我们已经开始对极值理论进行研究。我们已经建立了一些基本的模型，如GPD模型和POT模型，用来预测股票市场的极端事件。我们计划采用模型评估方法比较极值理论和传统模型在风险度量中的优劣性。
五、研究意义
本研究将有助于进一步提高中国股票市场的风险度量水平。我们的研究结果可能会改变人们对股票市场风险度量的认识，并提出新的方法和模型用于风险度量。此外，我们的研究也将为中国股票市场的投资者和监管机构提供更准确的决策支持。