摘要：本篇论文主要内容首先介绍了各GARCH族模型的基本原理及特点，并介绍了在险价值VaR的基本原理及应用。其次，以沪市A股市场的四支个股的日收益序列进行实证研究，提取了日收益的波动特征，发现个股收益存在明显的GARCH效应，且其日收益率序列不遵循正态分布，而是存在尖峰厚尾现象。之后对其进行GARCH族模型的拟合，利用EGARCH、TGARCH模型拟合后，发现个股的收益序列存在非对称性，具有杠杆效应。其中中信证券收益率序列存在负杠杆效应，即负的冲击比正的冲击引起的波动效应更大。通过比较GARCH族模型的拟合效果，根据AIC准则可以得到结论，即EGARCH（1,1）对沪市个股的拟合效果更好。最后选择一种风险测度方法VaR值（在险价值），计算得到股票的VaR值并进行比较，得出风险状况的相关结论。
关键词： 波动特征；GARCH族模型；风险测度；VaR
目录
摘要
ABSTRACT
第1章引言（3）
1.1论文课题背景及研究意义（3）
1.1.1课题背景（3）
1.1.2研究意义（4）
1.2文献综述（4）
1.2.1 GARCH族模型的相关研究（4）
1.2.2 VaR的相关研究（5）
第2章GARCH族模型的基本原理及应用（7）
2.1 GARCH模型（7）
2.2 EGARCH模型 （8）
2.3 TARCH模型（9）
2.4 模型比较的准则（9）
2.4.1 AIC准则 （9）
2.4.2 BIC准则（10）
第3章VaR的基本原理及应用（11）
3.1 在险价值VaR（11）
3.2 计算VaR的参数选择（11）
3.3 VaR的计算方法（12）
第4章个股风险度量的实证研究（15）
4.1 数据选取与预处理（15）
4.2 描述性统计分析（16）
4.3 平稳性和单位根检验（17）
4.4 自相关检验（18）
4.5 ARCH检验（20）
4.6 GARCH族模型 （23）
4.6.1 GARCH(1,1) （23）
4.6.2 EGARCH(1,1)（26）
4.6.3 TARCH(1,1) （27）
4.6.4 模型的选择比较（28）
4.7 在险价值VaR的计算（30）
4.8 结果分析（31）
4.9 缺陷与改进方向（32）
参考文献（33）
致谢（34）
附录（36）
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