1. 研究目的与意义
随着金融一体化和经济全球化的进一步加深，金融工程信息技术不断革新，全球金融市场基础和结构时可发生变化，范围明显扩大，金融市场的地位和作用正在不断提高，金融市场越来越受到工商企业的依赖，传统金融机构也设法去应用金融市场。而且金融工具的风险结构变得更加复杂，金融市场波动性也更加剧烈。
金融风险是指金融市场各个构成要素的变动（如金融变量、制度性因素、市场主体等）对金融活动的最终结果产生的不确定性影响，从而使经济主体遭受亏损的可能性。按风险的来源分类，金融风险大体上分为市场风险、操作风险、流动性风险和信用风险。面对如此多的市场风险，市场风险管理就迫在眉急，它在准确辨识和评估市场风险的基础上，应用各种金融工具进行风险规避和转移的过程，风险管理的基础和核心是风险的测量和评估。
一方面，如久期、β系数以及Delta、Gamma、Vega等传统的风险度量方法，它们只能应用于特定的市场范围，不能综合反映投资组合的风险承担情况；另一方面，传统的风险评估方法具有局限性，它们仅对单一资产和线性特征的金融资产投资组合的风险进行度量，对期权等非线性特征的资产的度量显得无力。在如此情况下，通过权衡两两面的利弊，提出了一种了既能提供总体风险又能处理非线性期权的风险度量方法，即VaR方法。VaR直译为“风险价值”或“在险价值”，它是在正常的市场条件和给定的置信水平（通常为或上，某一投资组合或资产组合在未来特定的一段时间内预期可能发生的最大损失，或者说，在正常的市场条件和给定的时间段内，该投资组合发生风险价值损失的概率仅为给定的置信水平。
2. 研究内容和预期目标
（1）研究内容与写作提纲：
本文在借鉴了多位专家学者的著作和文献的基础上，结合自身课题要求，对基于GARCH模型的VaR方法在我国金融市场进行实证研究。首先，介绍VaR产生的背景与意义，并分析了目前VaR模型研究的现状。然后介绍了金融风险度量的方法，并着重介绍VaR方法与GARCH类模型。最后，进行GARCH模型在我国金融市场上的实证研究。具体来看，本文的主要内容阐述如下：
一、导言：主要介绍本文研究的背景、意义和研究方法。
3. 国内外研究现状
牛昂（1997）、郑文通（1999）对VaR涵义和意义的讨论是国内研究方法的介绍性文章。国内不少学者和专家对市场风险管理进行了探索性的实质研究。王春峰教授的《金融市场风险管理》一书最具代表性，它非常系统介绍了VaR模型体系，反应了国际上VaR研究的进展情况。国内的研宄文章还是主要介绍国外学者的研宄成果，马超群、李红权、徐山鹰、杨晓光、李晖（2001）结合极值理论和参数法给出估计VaR的完全参数法。基于广义误差分布，田时新、刘汉中、李耀（2003）给出了一种VaR算法。VaR方法的实证研究也在更加深入，主要有：戴国强、徐龙炳、陆蓉（2000）介绍了我国金融市场风险管理中方法的应用领域；陈忠阳（2001）提出了VaR方法应用中可能遇到的困难，并给出了建议。汪飞星、常国栋、李玉红（2002）在VaR模型分布假设中应用PearsonVII分布。邹建军、张宗益、秦拯（2003）主要讨论了VaR模型中有关波动率的估计，通过拉格朗日检验，发现上海股市的日收益率服从ARCH过程，然后分别釆用GARCH(1,1)模型、RiskMetrics和移动平均法预测上海股市日收益率的波动性，计算每天的VaR，后验检验表明GARCH(1,1)模型比RiskMetrics和移动平均法能更准确地反映我国上海股市的风险。闫志刚（2005）对上证指数的每日收盘价进行了GARCH效应检验，认为上海股票市场的股价波动存在着很明显的GARCH效应。
自从20世纪90年代开始，国外就己经开始研究VaR方法，主要探讨对VaR方法自身的评价以及VaR方法的应用研究两个方面。VaR方法中最常用的计算方法有三种：蒙特卡罗模拟法、历史模拟法和参数方法，这三种方法各有优缺点。蒙特卡罗模拟法计算VaR最有效，能够很好地处理非线性和厚尾问题。它的缺陷是依赖于选定的随机模型以及计算量巨大。历史模拟法从历史中选取数据样本，并没有对收益分布进行正态分布等假设，可以很好处理厚尾问题，进而能够规避模型风险。由于其稳定性，1993年巴塞尔协议采用历史模拟法来度量市场风险，并作为评估风险的基本方法。它的缺陷是认为过去能反应未来，但未来也会发生变化，并不能代表未来。参数法是VaR计算中最为常用的方法，它利用投资组合的价值与市场因子间的函数关系以及市场因子的统计分布参数（方差-协方差矩阵）简化VaR的计算。方差协方差矩阵的计算是此方法的核心。
往往金融资产的回报具有厚尾性，并不服从正态分布。为了提高VaR方法的度量精确度，准确刻画资产收益的厚尾特征，国外学者对VaR方法进行了深入的研究。Risk Mctrics（1995）在第一版本中对VaR模型原理进行了详细地阐述。Risk Mctrics（1996）和Rcuters完成了第二版的技术，对怎样处理分布的非正态性和非线性期权头寸的风险方法进行了补充。Hull、White（1998）提出了一种新的历史模拟法，通过计算当前的波动率与历史波动率的比值，然后再对对历史数据进行调整。Guermat和Harris（2001）提出了一种更加稳健的VaR模型，即指数加权移动平均VaR模型。
4. 计划与进度安排
2019.11.19 完成选题；
2019.12.15-2020.1.9 对相关文献收集整理归纳，完成开题报告；
2020.1.30-2022.3.15 撰写、提交论文初稿，中期检查；
5. 参考文献
[1]张曼琳,王宇菲.基于GARCH族的VaR方法在上证市场中的风险度量[J].石河子科技,2019(02):24-28.
[2]林博.基于GARCH模型的VaR方法在上证市场中的应用[J].时代金融,2013(27):250-251 253.
[3]周爱民,陈远.我国中小板市场在险价值量的实证研究——基于GARCH-VaR模型[J].南开大学学报,2013,46(03):56-63.
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