【摘 要】
【摘要】 VaR計算受到收益率指標非正態分布的“厚尾”與“尖峰”形態的影響，本文采用比正態分布更“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，優于采用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。基于置信度與持有時期兩個基本因素的VaR具有檢測性與動態測量性的優勢，其自1994年J.P.Morgon創造之后，逐漸被各國監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的用收益率的students’t 分布替代正態分布，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分布特征，同時采用bootstraping靴襻非參數抽樣方法，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統計抽樣修正后的GARCH—T參數估計值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指數對我國證券市場包括風險在內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（2005.10.4 ~ 2012.1.20）共1 714個收盤價為計算收益率的基本指標：
