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VaR-GARCH-EVT模型及在中国证券市场的实证研究的开题报告

一、研究背景和意义

随着金融市场的不断发展，风险管理日益成为投资者关注的焦点。VaR（ValueatRisk）作为在金融领域中广泛使用的测量风险的一种方法，可以告诉投资者他们的投资可能面临的最大损失。GARCH（GeneralizedAutoregressiveConditionalHeteroskedasticity）模型则是研究时间序列数据中的波动性的一种方法，可以帮助投资者预测股票价格的变动。EVT(ExtremeValueTheory)模型则是一种极值理论，可以在评估金融风险时提供更为准确的结果。这三种方法结合在一起可以构建VaR-GARCH-EVT模型。

中国证券市场是一个具有代表性的新兴市场，以其高风险、高回报和高波动性而闻名。然而，受到市场的不稳定性和市场缺乏成熟的监管制度的影响，中国证券市场具有很高的不确定性。这使得我们需要一个更为准确的方法来评估股票市场风险。本研究的目的就是在中国证券市场中应用VaR-GARCH-EVT模型，以提高风险管理能力和投资决策的正确性。

二、研究内容和方法

本研究将应用VaR-GARCH-EVT模型来研究中国证券市场中的风险管理。具体来说，研究将采用以下步骤：

1.研究中国证券市场的历史数据，包括股票价格、成交量和收益率等指标。

2.了解VaR、GARCH和EVT模型的基本理论，以及它们如何互相结合。

3.应用GARCH模型来预测中国证券市场的价格波动性，并计算VaR值。

4.采用EVT模型来分析股票市场的极端事件，并检查VaR值是否能够准确反映风险问题。

5.使用实证研究来检验VaR-GARCH-EVT模型在中国证券市场中的有效性，包括计算误差和预测能力等方面。

三、研究的贡献和预期结果

本研究的主要贡献是将VaR、GARCH和EVT模型结合在一起，以提高中国证券市场的风险管理能力和投资决策的正确性。具体来说，本研究将：

1.提供一个更为准确的方法来评估中国证券市场的风险，避免投资者面临太多的风险。

2.帮助投资者更好地理解股票市场的波动性，提高他们的投资决策能力和效率。

3.为中国证券市场提供一个更为完善和科学的监管制度提供参考。

预计研究的结果将为中国证券市场的投资者和监管机构提供有价值的信息和建议，同时也为其他有类似风险管理问题的国家和地区提供参考。