基于GARCH模型的VaR及CVaR在金融风险度量中的应用开题报告

1. 研究目的与意义

风险是指未来收益的不确定性，金融风险是指金融变量的变动所引起的资产组合未来收益的不确定性。通常我们关注的是风险可能带来的损失，因此可以将风险的概念表述为“由于结果的不确定性而带来损失的可能性”。风险是金融市场的基本属性。金融风险使经济体频繁的处于动荡之中，与经济平稳发展的要求不符，因此对风险的管理一直是金融领域重要而核心的问题。通过对风险的识别、计量、决策与监控，减少风险带来的不确定性，最终达到优化资源配置的目的。

VaR不仅定义简洁明了，而且容易使用，是一种很好的风险度量模型。它的最大优点在于它只使用一个变量能表示不同交易，不同业务部门之间的市场风险，从而使得计算方便、便于管理。风险价值方法在一定时期内发挥着重要的作用使得定量计算风险变成可能，从而在控制了风险方面做出了突出重要的贡献。

虽然VaR方法在我国金融机构的风险管理中已经得到了一定的应用，但还有待进一步的发展。VaR不满足一致性风险度量。相比较而言，CVaR是一致性风险度量指标，满足次可加性等特性，更适合用于分散化投资或资产配置。对风险规避者而言，CVaR 是良好的风险测度，计算CVaR时包括了所有超过VaR的尾部损失风险，因而更受到投资者的青睐。

2. 研究内容和预期目标

围绕我国金融市场风险的测度，介绍金融风险研究的背景和意义，并对我国金融市场风险现状进行了深入剖析。接着对金融风险度量方法的历史沿革进行了探究，对VaR方法和CVaR方法进行了比较分析，从理论和实际应用两个方面详细阐述CVaR相对于VaR所具有的更为优良的特性。然后比较分析了基于GARCH模型和正态分布、t分布和GED分布下的CVaR值计算方法，为下一步的实证分析打下坚实的理论基础。最后，基于实证和理论研究，对CVaR风险测度方法在我国金融市场的应用提出一些建议和设想。

3. 国内外研究现状

国外研究现状：

allen首先对var模型进行了研究，他比较了方差一协方差方法和历史模拟方法；philippejorion在他的专著中详细介绍了var的概念和各种计算模型:dowd, kewin提出了只对收益率尾部分布超过某较大阀值的数据进行建模进而计算var值的极值模型;david x.li提出在不对资产组合收益率分布作任何假定的条件下用三阶中心矩和四阶中心矩统计量来计算资产组合var值的半参数模型，并指出半参数模型较riskmetrics模型更为稳健；rachel campbell, ronaldhuisman, kees koedijk将var风险管理模型应用于资产组合选择和资本资产定价，提出在资产组合收益率呈正态分布且无风险利率为零的假设条件下，基于var模型的资产组合选择将会得出同均值一方差模型完全一致的结论，并指出由于资产组合收益率的尖峰、肥尾分布会导致传统的均值一方差模型存在低估风险资产组合所面临的风险、致使过量资金投资于风险资产的缺陷；christoffersen和erwna指出在传统的var测最方法中，通常采用的正态分布的假设是不恰当的。为了更好的拟合金融时序数据呈现出的高峰厚尾的分布特性，由bollerslev提出的广义条件异方差模型(garch模型)和nelson提出的指数garch模型(egarch模型)逐渐被应用于资产组合的var风险测量，大大地丰富了var的计算方法。

国内研究现状：

4. 计划与进度安排

一 撰写方案

1、介绍选题背景以及意义，详细阐述目前为止var及cvar在国内及国外的研究现状。

2、风险管理的基本概念。阐述金融风险度量的几种方法，介绍var及cvar模型，阐述var及cvar的概念。对var及cvar进行了比较分析，从理论上阐述cvar相较与var的优良性质。

5. 参考文献

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