检索结果-南通市图书馆

作者：赵俊茹兰州财经大学

学位级别：硕士

如今全球金融市场迅速发展,智慧金融作为新兴的金融服务模式,能够提高决策的精确性和效率。随着经济的快速发展,中国式现代化金融服务正在形成,提供更为高效、智能、个性化的金融服务。在此背景下,量化投资和多因子选股策略的研究与应... 详细信息

如今全球金融市场迅速发展,智慧金融作为新兴的金融服务模式,能够提高决策的精确性和效率。随着经济的快速发展,中国式现代化金融服务正在形成,提供更为高效、智能、个性化的金融服务。在此背景下,量化投资和多因子选股策略的研究与应用获得广泛关注。本研究尝试通过引入图神经网络,捕捉股票间的复杂关系以及股票收益与各因子之间的动态交互,进一步提升多因子选股策略的效果,为量化投资领域提供新的思路和工具。本文的研究区间为2016年1月至2023年6月共90个月,股票池为沪深300成分股,剔除缺失值较多的股票后,股票池中共229支股票。选择了5大类反映股票基础属性的共计36个因子作为构建多因子交易策略的备选因子,通过IC检验和MIC检验来评估因子有效性,研究了这些因子与股票收益之间的非线性关系,确保了选入模型的因子具有较强的预测能力。最后绘制热力图,计算方差膨胀系数剔除因子共线性,最终因子池中共保留15个因子。在建立图神经网络模型的过程中,本文考虑了股票间的价格关联性和行业关系等多维度数据,构建了复杂的图结构来捕捉市场中的微观结构和动态变化。在此基础上,创新性地引入了Huber损失函数来优化图神经网络的训练过程,并通过交叉验证调整参数。通过对比模型优化前后的误差以及损失曲线,本文发现,与传统的损失函数相比,Huber损失函数在处理股票收益率的尖峰厚尾分布特征时更为有效,能够减少极端值的影响,提高模型在复杂市场条件下的稳定性和鲁棒性。该策略的回测结果表明,动态图神经网络多因子选股策略在测试周期内表现出色,实现了高达72.31%的总收益,年化收益率为25.31%。这一成果不仅证明了图神经网络在量化投资领域的应用潜力,也显示了基于先进算法优化的多因子选股策略在实际市场中的有效性。通过构建模型与回测分析,本文为量化投资策略的进一步发展和创新提供了有力的理论支持和实践指导。

关键词：图神经网络多因子选股 Huber损失函数图结构量化投资

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基于深度学习的股票套利策略研究

基于深度学习的股票套利策略研究

作者：胡娜兰州财经大学

学位级别：硕士

近年来,我国股票证券市场开始蓬勃发展,套利策略逐渐在量化交易的发展中实现从理论研究到制度设计再到实践探索的基本过程,是我国证券市场发展的重要里程碑。随着金融市场交易数据的指数爆炸式增长,影响股票价格的因素也越来越多,因此,... 详细信息

近年来,我国股票证券市场开始蓬勃发展,套利策略逐渐在量化交易的发展中实现从理论研究到制度设计再到实践探索的基本过程,是我国证券市场发展的重要里程碑。随着金融市场交易数据的指数爆炸式增长,影响股票价格的因素也越来越多,因此,对分析金融市场技术工具的要求也越来越高。计算机技术的发展使得机器学习方法进入大众视野,深度学习技术是机器学习中的重要组成部分,在处理非线性关系和高维数据上都有着巨大的优势。长短期记忆网络模型(LSTM)因其出色的递推性质,适合处理时间序列相关的问题。但LSTM模型具有其独特的结构属性,这并不能从根本上解决长期依赖性问题。Transformer模型基于自注意力机制,并加入了并行注意力机制,这使得它能够捕获远距离的时序特性,避免了长期依赖。因此,本文结合LSTM和Transformer的模型特点,构建trans＿LSTM融合模型,并设计了一个基于深度学习的股票套利策略,进一步与LSTM模型和统计方法协整模型进行了详细的比较分析。本文第一部分概述了研究的背景意义,概述了国内外的研究进展,并对本文的研究内容和创新点做了简洁的描述。第二部分对套利的基本知识进行了简单介绍。第三部分对基于trans＿LSTM的套利模型设计进行模型和策略的介绍。第四部分实证分析,通过遍历股票组,基于trans＿LSTM模型、LSTM以及协整理论构建预测模型,对套利组合的价差进行预测。通过构建完整的trans＿LSTM融合模型和LSTM交易策略的套利模型,就科创板数据集的结果以及跨市套利结果分别在牛市和熊市两种情况下进行对比分析,发现了基于传统统计方法模型没有发现的可套利组合,说明基于深度学习方法的套利问题研究适用的广泛性。显示trans＿LSTM融合模型的性能更好,得到更高的收益率,并且符合牛市和熊市回测时间的股票现状,验证了trans＿LSTM融合模型在股票套利策略中的高效性和适用性,为金融市场中深度学习的进一步发展提供了有价值的参考。

关键词：套利策略非线性深度学习长期依赖

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控制变量选择对中介效应稳健性的影响研究

控制变量选择对中介效应稳健性的影响研究

作者：贾晗兰州财经大学

学位级别：硕士

揭示变量间的关系是定量研究的一个重要目标。在这个过程中,中介效应扮演着重要的角色,近年来此技术在很多领域发挥着重要作用。在经济研究中,为了确保研究结果的准确性,研究人员通常会采用统计控制的手段来减少其他变量的干扰。选择错... 详细信息

揭示变量间的关系是定量研究的一个重要目标。在这个过程中,中介效应扮演着重要的角色,近年来此技术在很多领域发挥着重要作用。在经济研究中,为了确保研究结果的准确性,研究人员通常会采用统计控制的手段来减少其他变量的干扰。选择错误的控制变量可能导致中介效应结果的不准确。在选择控制变量时,应该考虑与中介变量和因变量相关的潜在干扰因素,并努力排除这些因素的影响,以确保对中介效应的准确评估和解释。但目前很多研究者并没有充分理解控制变量的关键作用以及应该如何有效地运用控制变量,其影响程度及路径也没有被确切地说明。当前关于控制变量的研究还相当零散,因此有必要对已有的文献进行全面地整理。目前关于控制变量选择问题的研究主要是围绕已发表的文献中对于控制变量的使用规范问题进行讨论,但关于不同情况下的控制变量对中介效应稳健性的影响及其大小并未有深入研究。基于以上问题,本文以中介效应为研究对象,从其控制变量的选择问题出发,首先给出了控制变量选择及中介效应的综述总结,其次介绍了控制变量与中介模型的基本理论及研究现状,接着以中介效应稳健性影响问题为切入点,通过蒙特卡洛随机模拟的方法设置了各种参数,分别针对模型中不同控制变量数量、不同中介变量与控制变量相关性、不同控制变量间相关性、不同控制变量与随机扰动项相关性的情况,模拟了不同中介效应大小和不同样本量下控制变量对中介效应稳健性的具体影响,进一步总结控制变量选择对中介效应分析稳健性影响的一般化结论。研究结果表明:(1)随着模型中控制变量的数量增加,中介效应的稳健性增强。且中介效应的显著的概率与控制变量数量的关系受到中介效应大小的影响。中介效应越大,控制变量的加入更容易使得中介效应稳健。(2)自变量对中介变量的影响系数随着控制变量和中介变量的相关性增大而偏离真实值,中介变量对因变量的影响系数随着控制变量和中介变量的相关性增大而接近真实值。且样本量越大,相关性增强使得中介效应更不容易稳健。(3)自变量对中介变量的影响系数随着控制变量间相关性增大而接近真实值,中介变量对因变量的影响系数,随着控制变量间相关性增大而偏离真实值。且样本量越大,相关性增强使得中介效应更不容易稳健。(4)中介变量对因变量的影响系数随着控制变量与随机扰动项相关性增强而偏离真实值。但是在较弱的内生性(0.1)和较少的样本量(200)下无偏概率可以达到90%以上。

关键词：控制变量数量控制变量相关性控制变量内生性中介效应统计模拟

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数字金融发展对国内市场分割的影响研究

数字金融发展对国内市场分割的影响研究

作者：王滨兰州财经大学

学位级别：硕士

近年来,贸易保护主义抬头,逆全球化势头高涨,新冠疫情的冲击挥之不去,全球经济不稳定不确定性明显增强。从国内环境看,中国正处于经济增速换挡期、结构调整阵痛期、前期刺激政策消化期三期叠加的阶段,改革发展稳定任务艰巨。面对当前中... 详细信息

近年来,贸易保护主义抬头,逆全球化势头高涨,新冠疫情的冲击挥之不去,全球经济不稳定不确定性明显增强。从国内环境看,中国正处于经济增速换挡期、结构调整阵痛期、前期刺激政策消化期三期叠加的阶段,改革发展稳定任务艰巨。面对当前中国经济发展的新环境和新阶段,双循环新发展格局应运而生。2020年5月14日,中央提出“深化供给侧结构性改革,充分发挥我国超大规模市场优势和内需潜力,构建国内国际双循环相互促进的新发展格局”。其中,双循环发展理念应以畅通国内经济大循环为核心与重点,但在构建全国统一大市场、畅通国内大循环的过程中却面临着中国特有的国内市场分割现象。这一现象的长期存在不仅会阻碍商品和要素在国内自由流动,还会削弱市场机制优化资源配置的效率,最终阻碍经济发展。大量研究已经证明,金融发展在提高经济效率方面具有重要的作用,具体表现为促进全要素生产率的提升和产业结构的优化升级。随着数字技术持续赋能我国金融行业,数字金融已经发展成为一种兼具“普惠性”和“高效性”的新型金融模式。因此,深入研究数字金融对于缓解市场分割,促进经济发展的具有重要现实意义。本文首先在理论上阐述数字金融发展对国内市场分割的影响机制;在作用机制方面,一是数字金融发展通过促进居民消费水平提高和消费结构升级,推动商品要素跨地区流动,有助于弱化我国的市场分割。二是数字金融发展可以显著提高投资的广度和深度,推动产业结构升级,促进地区间的商品要素流动,削弱国内市场分割程度;在异质性分析方面,数字鸿沟的普遍存在对数字金融的市场分割弱化效应产生了重要影响,具体而言,数字鸿沟较低的地区,数字金融发展缓解市场分割的能力较强,反之较弱。其次,基于Dagum基尼系数分解法和核密度估计法分析了中国数字金融发展与国内市场分割程度的相对差异和绝对差异及其时空特征。最后,使用29个地区的面板数据,实证检验数字金融发展对国内市场分割的影响。第一,通过双向固定效应OLS估计证明数字金融及其三个子指标显著削弱了国内市场分割,其中数字化程度的作用效果最明显,使用深度次之,覆盖广度最小。为排除内生性影响,进一步通过增加控制变量、使用工具变量和双向固定效应2SLS估计法进行检验。第二,考虑到关键变量的衡量和样本误差等问题,使用互联网普及率替代北京大学数字金融发展指标、使用市场化水平指数替代市场分割指数以及剔除直辖市样本三种方法进行稳健性检验,检验结果证实了上述结论。第三,从消费和投资两方面进行作用机制分析,发现居民消费水平、消费结构升级以及产业结构优化在数字金融削弱国内市场分割的过程中发挥了中介效应。第四,从数字鸿沟和地理区位两方面进行异质性分析,发现数字金融的正效应更偏向于数字鸿沟较低的省市和东部地区的省市。第五,进一步分析发现金融监管水平与数字金融发展不匹配将会抑制我国市场分割的弱化效应,但随着时间推移监管红利将逐步释放。

关键词：数字金融市场分割居民消费企业投资数字鸿沟金融监管

贵广高铁开通对贵州省县域人口及经济集聚的影响研究

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贵广高铁开通对贵州省县域人口及经济集聚的影响研究

作者：高畅兰州财经大学

学位级别：硕士

贵州省开通的第一条高速铁路——贵广高铁,给相对落后的贵州省带来了极大的机遇,改善了贵州交通山区多险阻、道路崎岖难行的状况,提高了区域可达性,促进要素跨区流动,重塑了贵州省县域的人口布局以及经济空间布局。过去的十年间,我国的... 详细信息

贵州省开通的第一条高速铁路——贵广高铁,给相对落后的贵州省带来了极大的机遇,改善了贵州交通山区多险阻、道路崎岖难行的状况,提高了区域可达性,促进要素跨区流动,重塑了贵州省县域的人口布局以及经济空间布局。过去的十年间,我国的大部分县域都处于人口缓慢流失的状态,愈加便捷的高铁所引发的“虹吸效应”是高质量发展所面临的问题。县域是乡村振兴和新型城镇化战略中的重要单元,能否以开通高铁作为一个转折契机,在更大范围内和更深的层次上发挥抓住高铁对人口及经济集聚的优势,摆脱区位上的劣势,是本文重点研究的问题。本文以贵广高铁为例,整理2009年-2020年的面板数据,尝试建立双重差分模型探究贵州省高铁效应。由于贵广高铁于2014年12月26日开通,将2015年作为时间节点,沿线的7个县域为实验组,与之相邻且未开通高铁的13个县域为控制组进行实证分析,主要从人口及经济集聚两个方面展开。研究得出以下主要结论:(1)对县域流动人口率回归结果表明:在没有添加任何控制变量的模型中,影响系数为正且在0.05的显著性水平下显著。将控制变量依次加入模型当中,高铁的影响系数为正,说明贵广高铁对沿线县域人口流入产生正向影响,非沿线县域人口向沿线县域集聚。(2)对县域回归结果表明:将控制变量依次加入模型当中,高铁的影响系数显著为负,说明贵广高铁对沿线县域经济发展产生负效应,开通高铁的县域增长率小于未开通高铁的县域增长率。可能的原因在于贵广高铁连接了贵州省贵阳市与广东省广州市,打破了粤桂黔三省之间的交通运输瓶颈,使生产要素向经济发达的地区转移,这种落差会在短期内使得经济欠发达地区的资源流入发达地区从而产生了“虹吸效应”。(3)对双重差分模型进行平行趋势检验及安慰剂检验。更换计量方法建立合成双重差分模型、多期双重差分模型进行稳健性检验。对比分析三种模型估计结果,证明贵广高铁开通对人口流动具有显著的诱增效应,但对县域经济增长产生负效应。

关键词：高铁建设县域人口集聚县域经济双重差分模型虹吸效应

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基于图卷积神经网络最优投资组合研究

基于图卷积神经网络最优投资组合研究

作者：唐裕博兰州财经大学

学位级别：硕士

伴着国民经济水平的提高,股票投资逐渐走进大众视野。众所周知股票投资具有很大的风险,尚待完善的监管体制、投资者从众心理以及恶意坐庄行为都会加大市场的风险。所以对于投资者来讲,最为关心的是如何判定投资风险、在规避风险时如何... 详细信息

伴着国民经济水平的提高,股票投资逐渐走进大众视野。众所周知股票投资具有很大的风险,尚待完善的监管体制、投资者从众心理以及恶意坐庄行为都会加大市场的风险。所以对于投资者来讲,最为关心的是如何判定投资风险、在规避风险时如何进行投资组合才获取最大的收益。哈里马科维茨在20世纪50年代首次提出投资组合理念,并提出均值方差模型。该理论模型为之后投资组合问题的研究奠定了基础。为了获得更加符合我国市场的投资组合模型,并且结合科学的方法更快更准确地为投资者提供合理的投资组合,本文在经典均值方差模型的基础上,结合我国投资市场现状以及我国投资者的需求主要做了以下几个方面的研究:(1)基于经典的均值方差模型,提出实用的最优投资组合概念。通过对未来的收益方差进行预测,然后引用均值方差理论计算未来投资的风险,求得风险最小的组合为最优投资组合。(2)基于最优投资组合的概念,采用统计学方法GARCH模型,以及机器学习方法LSTM模型构建投资组合。首先对选中股票池中的数据进行收益率方差的预测,在此基础上计算具有最小收益率方差的组合构建最优投资组合。(3)基于最优投资组合的概念,采用图卷积神经网络模型,对股票池中的股票进行收益率方差预测并构造投资组合。首先通过对上证50的股票池中,依据地域板块选中主要三个地域板块的22支股票,进行图构建之后再放入模型,预测熊市牛市以及震荡区间的收益率方差,之后经过计算求得最优权重,构建具有最小收益率方差的最优投资组合。研究表明:通过GCN模型构建的最优投资组合、GARCH模型建模的最优投资组合和LSTM模型构建的最优投资组合都可以很好的抵抗市场的风险,在牛市能保证可观的收益。在熊市的时候可以取得不错的收益,在股市震荡区间的时候,三者都可以取得正向的收益。三个模型对比,GCN构建的最优投资组合效果更好一些,无论是在熊市、牛市以及震荡区间。GCN模型构建的最优投资组合同GARCH模型、LSTM模型构建的投资组合相比,都具有更好的抗风险能力,更好的经济效益。

关键词：均值方差理论最优投资组合 GARCH模型 LSTM模型 GCN模型

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甘肃省高质量发展动态综合评价

甘肃省高质量发展动态综合评价

作者：马珠屏兰州财经大学

学位级别：硕士

十九大以来,我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段。高质量发展是新时代我国经济社会发展的主基调。2019年,党中央明确提出了黄河流域生态保护和高质量发展的目标任务,并将其定为重大国家战略,那么,作为黄河流域上游的重点省区,... 详细信息

十九大以来,我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段。高质量发展是新时代我国经济社会发展的主基调。2019年,党中央明确提出了黄河流域生态保护和高质量发展的目标任务,并将其定为重大国家战略,那么,作为黄河流域上游的重点省区,甘肃省如何实现高质量发展,是我们长期要面临和考虑的重大课题。本文围绕甘肃省高质量发展的综合评价问题展开研究,系统梳理经济高质量发展研究成果,以新发展理念为背景,从创新发展、协调发展、绿色发展、开放发展和共享发展五大方面构建甘肃省高质量发展指标体系,基于2011—2019年甘肃省12市(甘南和临夏两州除外)的市域面板数据,通过多种赋权和综合评价方法的比较,选出相对最稳定的综合评价方法,测算五大发展以及高质量发展综合评价指数,再以评价指数作为被解释变量构建断点回归模型找到高质量发展随时间变化产生的断点,进一步对甘肃省高质量发展做出动态评价。得到以下结论:(1)通过对几种常见的综合评价方法的稳定性评估,针对本文研究的问题,最稳定的方法为CRITIC-TOPSIS综合评价方法;(2)2011-2019年,甘肃省高质量发展水平总体上呈现上升的趋势;(3)受地域因素影响,甘肃省12市(甘南和临夏州两州除外),高质量发展水平地域差距较大,发展较不平衡,得分较高的城市主要位于河西走廊地区(张掖、武威、酒泉、金昌、嘉峪关五市)与省会城市(兰州),而得分较低的城市主要分布在崎岖山地。(4)甘肃省在2012年初现高质量发展态势,共享发展水平有明显的跳跃,2014年甘肃省开放发展指数显著提升。这与一系列政策变动有很大的关系。最后着眼于补短板、强弱项、提质效,就甘肃贯彻新发展理念,推动高质量发展提几点“甘肃建议”。

关键词：甘肃省综合评价方法稳定性检验高质量发展断点识别

长江流域经济带制造业产业集聚对城市经济韧性的影响研究

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长江流域经济带制造业产业集聚对城市经济韧性的影响研究

作者：徐文炯兰州财经大学

学位级别：硕士

长江流域经济带在改革开放40多年间得到迅速发展,但是国际贸易形势压力等不稳定因素会对经济发展产生一定的干扰。城市经济韧性可以衡量一个城市对经济不稳定因素的抵御和抗干扰的能力。提升城市经济韧性,实现经济高水平发展是“十四五... 详细信息

长江流域经济带在改革开放40多年间得到迅速发展,但是国际贸易形势压力等不稳定因素会对经济发展产生一定的干扰。城市经济韧性可以衡量一个城市对经济不稳定因素的抵御和抗干扰的能力。提升城市经济韧性,实现经济高水平发展是“十四五”时期的重要命题。制造业产业链的安全稳定是经济稳定发展的基础,其集聚效应带来的竞争优势对经济发展也有促进作用。因此,长江流域经济带产业集聚对城市经济韧性的影响关系值得研究探索。本文旨在研究长江流域经济带产业集聚对城市经济韧性的影响关系。首先对已有文献总结归纳,在新经济增长理论、区位理论及磁滞效应等理论基础上,理论分析了制造业产业集聚对城市经济韧性的影响。其次本文使用2005-2020年长江经济带36个城市数据对制造业产业集聚和城市经济韧性进行合理测度。最后分别通过空间计量模型和面板向量自回归模型,从空间效应和动态影响两个角度探究了制造业产业集聚对经济韧性的影响作用。本文得到的主要结论主要有以下三点:(1)通过对长江流域经济带城市的产业集聚和经济韧性的测度分析发现。城市制造业和产业集聚在空间分布大致呈现“下游-中游-上游”依次递减格局。从城市规模角度看,制造业产业集聚和城市经济韧性亦呈现特大-大型-中型-小型城市依次递减格局。(2)在地理权重矩阵基础上建立的SBM模型发现,长江流域制造业产业集聚对城市经济韧性存在倒U型影响,其他地区制造业产业集聚对本地区城市经济韧性有促进作用。(3)建立PVAR模型的动态分析发现,各规模的城市产业集聚是影响经济韧性变动的格兰杰原因。脉冲响应图发现,制造业产业集聚对城市经济韧性的提升有着正向的促进作用,且促进作用效果会较为长期的存在。

关键词：长江经济带制造业产业集聚城市经济韧性空间计量向量自回归

双循环发展水平的测度及其对经济增长作用的时空特征研究

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双循环发展水平的测度及其对经济增长作用的时空特征研究

作者：鲁文梦兰州财经大学

学位级别：硕士

构建以国内大循环为主体,国内国际双循环相互促进的新发展格局,是中国基于国内经济形势和国际发展态势作出的重要科学判断和重大战略抉择。双循环新发展格局要求国内与国际各自形成一个小循环的同时,两者之间也必须形成一个大循环,小循... 详细信息

构建以国内大循环为主体,国内国际双循环相互促进的新发展格局,是中国基于国内经济形势和国际发展态势作出的重要科学判断和重大战略抉择。双循环新发展格局要求国内与国际各自形成一个小循环的同时,两者之间也必须形成一个大循环,小循环保障大循环的运行,大循环推动小循环的发展,两者共同构成双循环,促进经济增长。中国发展格局的确定是由国内经济条件和国际经济环境共同决定的,是中国寻求实现工业化过程中作出的战略选择。基于这一背景,本文分别将双循环整体发展水平、国内循环发展水平、国际循环发展水平对经济增长的作用进行研究,并进一步对其空间效应进行分析。本文在试图对经济发展过程中的不均衡问题提出政策建议,助力各区域经济实现协调发展。双循环新发展格局概念于2020年提出,但其经济内涵所指代的经济形态早已存在。因此,本文借鉴张帅的多地区-多部门贸易模型,利用2007年、2012年、2017年投入产出表,从省际贸易角度出发,计算以国内贸易衡量的“国内循环”发展水平和以国际贸易衡量的“国际循环”发展水平,观察省际国内国际贸易视角下的贸易循环水平及其经济增长效应的时空特征。再结合基于省际贸易视角而来的贸易循环水平与现实经济背景下双循环的其他影响因素,更加科学全面的构建双循环发展水平的指标体系,测算2017-2020年的双循环发展水平。进一步,运用空间计量方法,研究双循环发展水平对经济增长的作用,对双循环背景下经济增长协调性进行全国层面和地区层面上的实证分析,研究双循环背景下经济增长的空间特征,为我国各区域经济的协调发展提出建议。研究发现:第一,双循环整体、国内循环与国际循环发展水平均具有空间相关性,伴随明显的空间聚集性。第二,加大双循环整体水平的发展,在全国层面上,经济可以得到良好增长,其中东部地区和西部地区更受益于双循环整体的发展。第三,国内循环的发展更有助于西部不发达地区的经济增长,而东部地区极少受益于国内循环的发展,因此国内循环的发展对促进缩小地区间经济发展不平衡起到重要作用。第四,东部地区更加受益于国际循环的发展,而国际循环的发展不能有效促进中西部不发达地区的经济增长,因此国际循环的发展会造成地区间经济发展差距加大,不利于经济的协调发展。

关键词：投入产出表双循环发展水平经济增长时空特征空间计量空间效应

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基于高频数据的Cvar测度研究

基于高频数据的Cvar测度研究

作者：刘瑞兰州商学院

学位级别：硕士

Var是最近一些年才发展起来的一种风险测度技术,因其具有简洁、综合、实用等特点,受到众多组织的普遍欢迎,现已发展成为管理金融市场风险比较常用的方法。而计算Var的方法有很多,其中比较常用的是采用低频数据,也就是日收益数据,并基于G... 详细信息

Var是最近一些年才发展起来的一种风险测度技术,因其具有简洁、综合、实用等特点,受到众多组织的普遍欢迎,现已发展成为管理金融市场风险比较常用的方法。而计算Var的方法有很多,其中比较常用的是采用低频数据,也就是日收益数据,并基于GARCH类模型进行参数估计和预测,再根据参数值计算得到Var值。但是这样的低频数据必然会损失很多日内信息,从而使得到的Var值不能很好的覆盖实际风险水平。本文的研究就是基于这样的一个问题出发,先基于低频数据运用ARCH族类模型进行Var和Cvar测度。紧接着才‘是本文研究的重心,同时也是最大的创新点,即将高频数据模型(ACD—GARCH)引入风险测度领域与Cvar风险测度.技术相结合,测度出金融市场在一定置信度和分布(GED分布、正态分布、T分布)情况下的理论风险损失,并将测度结果与以往的低频数据模型以及Var技术所测度的风险损失进行比较,看其是否与实际损失值更接近,是否能更好的测度风险。具体过程是利用EVIEWS6.0与MATLAB7.0等软件完成ACD—GARCH模型的参数估计并运用编程技术测算Cvar值。最后得出结论：通过与未来5天的实际损失值比较可知,无论是低频数据下还是高频数据下Cvar都比Var有更高的风险测算精度,且高频数据情况下Cvar比低频数据下Cvar有更高的风险测算精度。

关键词：金融市场风险高频数据 Var Cvar ACD模型 GARCH