基于中国股市数据的GARCH模型的VaR实证研究的任务书.docx

基于中国股市数据的GARCH模型的VaR实证研究的任务书
任务书内容：
一、任务背景
随着我国股市不断发展，股市投资逐渐成为了一种重要的财务投资方式。然而，由于股市的不确定性，投资者必须了解股市风险的大小以及如何有效地管理风险。因此，研究如何衡量和管理股市风险，成为了一个重要的课题。在此背景下，本文拟基于中国股市数据，运用GARCH模型进行VaR实证研究。
二、任务目的
本次任务旨在运用GARCH模型探究中国股市中VaR（ValueatRisk）的测量，发现股市价格的波动性，并对股票价格风险进行有效的管理。
三、主要研究内容
本任务主要研究内容包括：
1.论文概述：介绍本次任务的目的、研究内容和方法。
2.理论回顾：回顾股票风险管理的基本理论以及VaR测量的相关理论。
3.数据来源：说明数据来源及方法。
4.模型建立：选取适合的GARCH模型，进行模型参数估计并对模型检验。
5.VaR测量：运用已建好的GARCH模型进行VaR测量，并进行敏感性分析。
6.VaR模型的有效性：通过历史模拟法、蒙特卡洛模拟法或比较分析法，检验GARCH模型的有效性。
7.风险控制：通过VaR模型和各种风险控制的方法，识别并分析风险，提出有效的股票风险控制方法。
四、研究方法
本任务主要采用以下研究方法：
1.整理和搜集从2005年到2020年的中国股市数据，包括股票交易价格、交易量和其他相关信息。
2.运用GARCH模型对股票价格进行建模，计算VaR。同时，使用与GARCH模型相关的统计工具，如ARCH-LM检验、模型残差图分析、残差自相关与部分自相关分析等，进行模型的估计与检验，对模型进行比较。
3.使用历史模拟法、蒙特卡洛模拟法或比较分析法，检验GARCH模型的有效性。
4.提出有效的股票风险控制方法，避免损失最小化，同时保证收益与风险的平衡。
五、预期成果
本任务的预期成果包括：
1.研究报告：详细介绍本任务的目的、理论基础、数据来源、模型建立、VaR测量结果及有效性分析，以及风险控制方法。
2.数据分析与可视化：对数据进行处理和分析，并结合图表进行可视化展示。
3.模型代码：编写GARCH模型的R代码，并提供详细注释和说明。
4.报告PPT或演示视频：将研究成果通过PPT或演示视频进行展示和演示。
六、任务计划
本任务计划执行周期为3个月，计划完成以下任务：
第1个月：整理收集数据并进行预处理；回顾相关理论并对数据进行分析。
第2个月：建立GARCH模型，进行参数估计和模型检验；进行VaR测量及分析；提出风险控制方法。
第3个月：检验GARCH模型效果并对结果进行可视化处理；制作报告PPT或演示视频进行展示。
七、参考文献
1.陈晓博，陈新.基于GARCH-VaR的股票风险管理研究[J].江苏财经,2017(3):5-8.
2.谢秀丽，王欣.线性与GARCH模型在股票VaR计算中的比较分析[J].科技风,2016(1):293-296.
3.卢丹.基于GARCH的股票价格风险管理研究[J].格物具象,2015(12):91-93.
4.陈辉.GARCH模型在股票VaR计算中的应用研究[J].财经理论与实践,2014(4):47-49.
5.李冰.GARCH模型在股票VaR计算中的应用分析[J].现代市场,2013(10):33-35.