本文作者：李刚；王宝义；成功正常投稿发表论文到《中国商贸》2012年30期,引用请注明来源400期刊网！
【摘要】：由于我国的沪深300指数收益率序列呈现出三种特性:左偏、尖峰厚尾和波动聚集,PARCH模型可以更完美地刻画序列的分布特征。本文利用PARCH模型对指数收益率序列进行拟合,建立PARCH-VaR模型,用以评估中国沪深300指数的风险。研究结果表明,如果假设残差同时服从三种分布:正态分布、t分布和广义误差分布,基于广义误差分布的PARCH模型计算的VaR值最能够客观地反映中国沪深300指数的风险问题。
【论文正文预览】：始于2007年的全球性金融危机更为各国的金融风险监管敲响了警钟,因此对于风险管理研究变得十分重要。由于融资融券等一些新的衍生产品的推出,对我国证券市场风险研究变得日益重要,其中VaR方法成为风险研究的重要方法。VaR方法的原理易于理解,多年来一直被学术界高度关注,借用
【文章分类号】：F224;F832.51
【稿件关键词】：PARCH模型反馈检验VaR方法
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【稿件标题】：[天弘沪深300指数基金论文]沪深300指数风险价值分析——基于PARCH-VaR方法
【作者单位】：天津财经大学;
【发表期刊期数】：《中国商贸》2012年30期
【期刊简介】：《中国商贸》杂志创刊于1992年，是按照当时商务部部长胡平指示中国商贸领域要办一报一刊而创办的。2007年起全新改版的《中国商贸》杂志突出国家级、行业性和国际化的特色，紧密关注商贸流通行业，提供商贸政策权威解读和产经深度分析，反映行业需求和呼声，解......更多中国商贸杂志社(http://www.400qikan.com/qk/1132/)投稿信息
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