基于GARCH模型的CVaR金融风险测度研究的开题报告_第1页
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文档简介

基于GARCH模型的CVaR金融风险测度研究的开题报告一、题目基于GARCH模型的CVaR金融风险测度研究二、研究背景和意义在金融市场中，风险管理一直是投资者和金融机构需要重视和解决的问题。为了有效地掌握风险，减少投资者和金融机构的损失，需要对不同金融产品的风险进行准确的测量，从而制定相应的风险管理策略。VaR（ValueatRisk）是目前广泛应用的风险测量方法之一，但是VaR无法反映大尾风险（tailrisk），而实际情况中的金融风险往往具有较大的尾部风险，因此CVaR（ConditionalValueatRisk）作为VaR的改进版，能够反映大尾风险，得到了越来越广泛的应用。GARCH（GeneralizedAutoregressiveConditionalHeteroskedasticity）模型是一种常用于金融风险测量的计量经济学模型，它考虑到风险的动态变化和波动，被广泛应用于金融市场的波动率预测和风险测量中。本文将对GARCH-CVaR方法进行深入研究，以解决金融市场风险测量中的大尾风险问题，具有重要的实际应用价值。三、研究内容和研究方法本文将以GARCH-CVaR方法为研究对象，通过对美国标普500指数、上证指数等市场进行实证研究，探究该方法在金融风险测量中的应用效果和限制。具体研究内容包括：1.构建GARCH-CVaR模型，对标普500指数、上证指数等市场进行风险测量；2.对比GARCH-CVaR和VaR等其他传统风险测量模型的优劣，并分析GARCH-CVaR方法的局限性；3.基于实证结果，提出相应的风险管理策略和建议。本文采用文献综述和实证分析相结合的研究方法，通过对历史数据的分析，建立GARCH-CVaR模型，对金融市场的风险进行量化分析。四、预期研究结论1.相较于传统的VaR模型，GARCH-CVaR能更好地反映大尾风险，具有更准确的风险测量能力；2.在不同市场中，GARCH-CVaR的应用效果存在差异，需要根据具体情况进行优化和调整；3.通过对GARCH-CVaR模型的实证分析，可以制定更为科学的风险管理策略和投资决策。五、论文写作计划第一章绪论1.1研究背景1.2研究目的和意义1.3国内外研究进展1.4研究的基本思路和方法第二章风险测度的理论基础2.1风险的概念与分类2.2风险测度方法的优缺点2.3CVaR和GARCH模型的理论基础第三章GARCH-CVaR模型及应用3.1GARCH-CVaR模型构建3.2模型参数估计方法3.3模型的实证分析第四章实证结果分析4.1实证样本的选择与数据处理4.2实证结果分析4.3不同市场中GARCH-CVaR的应用效果对比第五章风险管理策略与建议5

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