基于GARCH-CVaR的互聯(lián)網(wǎng)金融市場風(fēng)險度量及監(jiān)管研究.pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)全面、深入地滲透并深刻影響和改變著經(jīng)濟社會發(fā)展各領(lǐng)域，互聯(lián)網(wǎng)與金融的有機結(jié)合催生了滿足群眾財富保值增值需求和弱勢群體融資需求的互聯(lián)網(wǎng)金融。由于互聯(lián)網(wǎng)金融法律法規(guī)不夠健全，也沒有建立適應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)金融特點的風(fēng)險防范和監(jiān)管體系，互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)各種風(fēng)險問題日益凸顯出來。加強風(fēng)險防范和監(jiān)管成為了促進互聯(lián)網(wǎng)金融持續(xù)健康發(fā)展和保持金融體系安全穩(wěn)定的現(xiàn)實需要。
　　本文通過對互聯(lián)網(wǎng)金融市場風(fēng)險的各種測量方法進行系統(tǒng)的分析和研究，最終選定了

2、VaR（Value at Risk）和CVaR方法作為本文的研究方法。該文著重介紹了VaR和CVaR模型的基本原理以及VaR和CVaR的計算方法，并以2014年至2016年上證綜合指數(shù)和深圳成份指數(shù)為研究對象，利用VaR和CVaR方法對我國互聯(lián)網(wǎng)金融市場風(fēng)險進行了實證分析。實證檢驗取得了較好的效果。
　　本文在互聯(lián)網(wǎng)金融市場較充分的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，通過Eviews統(tǒng)計分析軟件和計量經(jīng)濟學(xué)方法進行處理，實證分析結(jié)果得出：互聯(lián)網(wǎng)金融市場指

3、數(shù)收益率序列分布具有尖峰厚尾的特點，并且具有明顯的GARCH效應(yīng)和杠桿效應(yīng)，其波動具有聚集性和時變性（條件異方差性）；基于正態(tài)分布的 VaR估計可能會低估風(fēng)險，基于GARCH-M模型t分布的CVaR估計可能會高估風(fēng)險，基于GARCH模型t分布的CVaR估計的結(jié)果較準確。實證研究表明，GARCH族模型能夠很好地刻畫收益率序列殘差項的異方差性，選用GARCH族模型能夠比較有效的進行VaR和CVaR的估計，從而進行證券市場的風(fēng)險測量。文章最后