金融风险管理中ES度量的非参数方法的比较及其应用
[Abstract]:The expected shortage (ES) is a quantitative tool developed in recent years to measure and control financial risks. In the financial time series, the two-step kernel estimation is applied to the two-step ES non-parameter estimation, and the two-step kernel smooth estimation of the ES model is obtained. By calculating the expectation and variance of the two-step kernel, the advantages and disadvantages of the two-step kernel smooth ES estimation and the ES's complete empirical estimation and the one-step kernel smooth estimation are compared, and the interesting conclusion is obtained that the two-step smoothing is different from the VaR model, and the variance of the ES estimation can not be reduced, and the variance is increased. The conclusions of the theory are verified by computer simulation. Based on the empirical analysis of the closed-end funds in the two cities of Shanghai and Shenzhen, the ES full-experience estimation, one-step kernel smooth estimation and two-step kernel smooth estimation of the sample fund are calculated, and the risk adjustment benefit (RAROC) of the two-step kernel smooth estimation of the sample fund based on the weekly rate of return and the ES is calculated. The performance of the sample fund was evaluated. The empirical analysis shows that at different confidence levels, the ranking of the risk-adjusted returns based on the weekly rate of return and the ES calculation is more stable than the risk-adjusted benefit ranking based on the weekly rate of return and the VaR calculation.
【作者单位】: 上海财经大学统计与管理学院;中国科学院数学与系统科学研究院;
【基金】:国家杰出青年基金(70825004) 上海财经大学“211工程”三期重点学科建设项目 上海财经大学研究生科研创新基金项目(CXJJ-2010-351) 上海市重点学科建设项目(B803)
【分类号】:F830.9;F224
【参考文献】
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