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基于极值理论的风险价值（VaR）方法及
对沪深 300 指数的实证分析








重庆大学硕士学位论文


学生姓名：唐秋燕
指导教师：周孝华 教授
专 业：金融学
学科门类：经济学




重庆大学经济与工商管理学院
二 OO 九年五月
VaR Based on EVT and its Empirical
Research on Shanghai-Shenzhen 300 Index



A Thesis Submitted to Chongqing University
in Partial Fulfillment of the Requirement for
the Degree of Master of Economics
By
Tang Qiuyan

Supervised by Prof. Zhou Xiao’hua
Major: Finance


College of Economics and Business Administration of Chongqing
University, Chongqing, China
May 2009
摘 要

近年来，受经济全球化和金融自由化、竞争与放松管制以及金融创新与技术进
步等因素的影响，金融市场规模迅速扩大和效率明显提高的同时，金融市场的波动
性和风险明显增加，极端事件出现的频率越来越高，极端事件造成的损失也非常巨
大，严重时导致金融机构倒闭，甚至导致整个国家乃至全球的金融危机。如 2007
年的这场始于美国次贷危机其后席卷全球的金融危机。在这些情况下，传统的 VaR
方法在对极端风险反应方面表现一定的不足。本文意图解决在极端情况下如何度量
沪深 300 指数的风险价值问题。文章主要分为两大部分－理论研究部分和实证研究
部分。
在理论研究部分，通过对于 VaR 方法和极值理论的借鉴与回顾，客观地评价各
种 VaR 方法的优缺点及适应性及其方法，然后得到了 EGARCH-M-EVT 模型。再在
此基础上对沪深 300 指数进行实证研究。
在实证研究部分，文章首先对收益率序列的统计特征和分布进行实证分析，以
便选择合理的 VaR 估计模型作为参考。通过正态性、自相关性、稳定性以及 ARCH
效应的实证分析，发现沪深 300 指数不满足正态分布，基本不存在自相关性，而且
是稳定的序列，但是收益分布存在明显的波动集聚性。然后选取了几个常用的 VaR
估计方法包括历史模拟法、蒙特卡罗模拟法、正态方法（简单加权平均和指数