MC-GARCH模型在互联网金融风险度量中的实证研究

论文摘要

针对互联网金融风险测度问题,提出了MonteCarlo模拟法。首先,选取中证互联网金融指数作为研究对象,并对数据进行基本的统计分析,得出中证互联网金融指数对数收益率具有尖峰厚尾性和异方差性的特点,建立GARCH模型,对序列的均值和方差进行估计;其次,基于GARCH模型计算出的均值和方差,利用MonteCarlo模拟法计算中证互联网金融指数的VaR和CVaR值;最后,对模型的准确性和精确度方面进行Kupiec返回检验。结果表明:VaR和CVaR均可作为度量互联网金融风险的工具,但VaR无论在准确性上还是精确度上都远低于CVaR,故CVaR是一种更优良的风险测度工具。

论文目录

• 0 引言
• 1 数据的基本统计描述
•   1.1 数据基本统计特征
•   1.2 平稳性检验
•   1.3 相关性分析
•   1.4 异方差检验（ARCH检验）
•   1.5 GARCH模型的估计
• 2 基于MonteCarlo模拟的中证互联网金融指数风险度量
•   2.1 计算VaR和CVaR的一般MonteCarlo模拟法
•   2.2 MC-GARCH-VaR方法计算VaR值与CVaR值
•   2.3 VaR与CVaR的检验
• 3 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张贺

关键词: 互联网风险,模拟法,检验

来源: 重庆工商大学学报(自然科学版) 2019年06期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,经济与管理科学

专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展,贸易经济,金融

单位: 南京财经大学应用数学学院

基金: 国家社会科学基金项目(16BTJ030),江苏省研究生培养创新工程项目(KTCX18_1387)

分类号: F724.6;F832;F224

DOI: 10.16055/j.issn.1672-058X.2019.0006.009

页码: 48-56

总页数: 9

文件大小: 1314K

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