【摘 要】
【摘要】 VaR計算受到收益率指標非正態(tài)分布的“厚尾”與“尖峰”形態(tài)的影響，本文采用比正態(tài)分布更“厚尾”與“尖峰”的students’t分布，建立具有GARCH效應的殘差序列，并對殘差序列進行靴襻抽樣，使選擇的students’t分布被重復抽樣修正后更擬合于收益率“厚尾”與“尖峰”形態(tài)，優(yōu)于采用monte-carlo模擬計算得到的風險價值測度的VaR指標。
【關鍵詞】 VaR students’t分布 靴襻抽樣
在險價值（VaR）是利用證券組合收益波動的市場風險測量方法之一?；谥眯哦扰c持有時期兩個基本因素的VaR具有檢測性與動態(tài)測量性的優(yōu)勢，其自1994年J.P.Morgon創(chuàng)造之后，逐漸被各國監(jiān)管機構作為風險測度的核心指標。然而，由于收益率的“肥尾”與“尖峰”使得在險價值衡量指標最初的正態(tài)分布假設影響了其在實踐中的準確性與可操作性。
本文基于前人研究已多次出現(xiàn)的用收益率的students’t 分布替代正態(tài)分布，以構造表明波動性的收益率指標分布，為金融風險測度的具體收益率指標提出近似的參數(shù)分布特征，同時采用bootstraping靴襻非參數(shù)抽樣方法，通過不斷抽取收益率殘差真實值修正GARCH—T效應產(chǎn)生的帶漂移的收益率序列的擬合殘差，從而得到基于非參數(shù)統(tǒng)計抽樣修正后的GARCH—T參數(shù)估計值VaR。
一、實證研究方案設計
1. 通過收益率指標構造VaR的一般表達式。滬深300指數(shù)對我國證券市場包括風險在內(nèi)的市場全貌的反映具有代表性，因此本文在構造VaR指標時選取滬深300指數(shù)（2005.10.4 ~ 2012.1.20）共1 714個收盤價為計算收益率的基本指標：
