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中国证券市场风险价值研究——基于分位数回归的VaR和CAViaR的研究的任务书
任务书
一、研究背景和意义
2015年，中国股市迎来了一波罕见的大牛市，A股开始进入快速上涨阶段。但是，在2015年6月，上证指数启动了大幅调整行情。随后，A股市场开始呈现出不断下行的趋势，直到2016年初。这一时期，A股市场的波动性和风险显著增加，使得对于股票投资的风险管理和市场预测变得更加困难。在这种背景下，如何更好地进行风险管理和市场预测就变得尤为重要。
目前，风险价值（VaR）和条件风险价值（CAViaR）被广泛应用于证券市场的风险管理和投资决策中。VaR是描述在给定置信水平下预期最大损失的方法，而CAViaR能够衡量风险在不同时间和市场条件下的变化。这两种方法构成了现代风险管理的核心内容。因此，我们有必要对这两种方法在中国证券市场中的应用情况进行研究。这项研究有助于投资者更好地了解市场风险和波动，并在投资过程中制定更科学、更有效的风险管理和资产配置策略。
二、研究内容
本研究将以中国股市为研究对象，重点考察VaR和CAViaR在中国证券市场中的应用情况。具体研究内容包括以下几个方面：
1.汇总整理中国股市场历史数据，建立VaR和CAViaR模型；
2.运用基于分位数回归的VaR和CAViaR方法对中国证券市场的波动性进行测量和分析；
3.探究影响中国股市VaR和CAViaR的因素和因素之间的关系，如股指变化、市场情绪等；
4.比较VaR和CAViaR在中国股市的应用效果、优缺点和适用范围。
三、研究方法
本研究主要采用基于分位数回归的VaR和CAViaR方法，该方法能够考虑不同置信水平下的风险问题，并且非常适用于证券市场的风险度量。具体研究方法包括以下几个步骤：
1.搜集和整理中国股市和宏观经济数据，构建数据面板；
2.使用OLS模型进行回归分析，确定VaR和CAViaR模型的相关因素；
3.运用VaR和CAViaR模型对中国股市风险进行预测；
4.通过模型的预测和实际情况的比较，检验模型的有效性和可靠性；
5.进行VaR和CAViaR的比较分析，以及对于两种方法的优缺点进行讨论。
四、研究意义与预期成果
本研究具有以下意义和预期成果：
1.本研究可帮助投资者更好地了解中国股市风险特征和波动情况，从而制定更加科学的风险管理策略；
2.深入研究VaR和CAViaR方法的应用效果和适用范围，对于投资者的风险管理能力提升具有一定的指导作用；
3.本研究旨在通过基于分位数回归的VaR和CAViaR方法进行研究，期望能够提供更清晰、更具可信度的风险预测和投资建议；
4.本研究成果可为中国股市和相关领域的研究者、投资者、监管机构和决策者提供参考和借鉴。
五、研究计划
本研究计划在2022年6月完成，具体时间安排如下：
1.2021年9月~2022年2月：对中国证券市场的历史数据进行搜集、整理和清洗；
2.2022年3月~2022年4月：构建VaR和CAViaR模型，并进行相关数据的回归分析；
3.2022年5月~2022年6月：对模型的预测效果进行测试和比较分析，并书写论文。
六、研究团队
1.主持人：XXX，教授，经济学博士，从事投资决策和风险管理方面的研究工作多年，曾在国内外多家学术期刊上发表过相关研究成果，具有丰富的研究和教学经验。
2.研究员：XXX，副教授，经济学博士，从事经济与金融方向的研究工作近十年，曾主持多项国家级和省部级研究项目。在相关期刊上发表过多篇研究成果。
3.研究员：XXX，硕士研究生，主攻风险管理和金融市场分析方向，已有多项相关论文发表，具有一定的实践经验和研究能力。
七、参考文献
[1]AlexanderC.MarketRiskAnalysis:QuantitativeMethodsinFinance[M].JohnWiley&Sons，2008.
[2]McNeilAJ,FreyR,EmbrechtsP.QuantitativeRiskManagement:Concepts,TechniquesandTools[M].PrincetonUniversityPress，2005.
[3]BollerslevT,ChouR.“FinancialRisksandtheGlobalEconomy”[J].Econometrica:JournaloftheEconometricSociety,2003,71(6):1673-1712.
[4]EngleRF，ManganelliS.“CAViaR:ConditionalAutoregressiveValueatRiskbyRegressionQuantiles”[J].JournalofBusiness&EconomicStatistics,2004,22(4):367-381.