金融资产厚尾分布及常用的风险度量——α-stable分布下的MDD、DaR和CDaR

发布时间：2018-08-06 17:33

【摘要】：本文首先运用正态分布、带有位置-尺度参数的t分布、Logistic分布、极值分布、α-stable分布和核密度估计对上证综指收益率分布进行拟合,结果表明核密度估计优于其他分布。其次,在进行尾部风险拟合和度量风险方面,通过设定相关指标,在显著性水平为1%时,α-stable分布更适合衡量风险程度,在此基础上提出了调和α-stable分布,并得到一个同构表示解。最后,本文给出了蒙特卡洛α-stable分布模拟和经验值下的MDD、DaR和CDaR,并得到了模型值和经验值之间的乖离率。
[Abstract]:In this paper, we first use normal distribution, t distribution with location-scale parameter and logistic distribution, extreme value distribution, 伪 -stable distribution and kernel density estimation to fit the yield distribution of Shanghai Composite Index. The results show that the kernel density estimation is superior to other distributions. Secondly, in the aspect of tail risk fitting and risk measurement, when the significant level is 1, the 伪 -stable distribution is more suitable to measure the degree of risk. On this basis, the harmonic 伪 -stable distribution is proposed, and an isomorphic representation solution is obtained. Finally, in this paper, we give the simulation of Monte Carlo 伪 -stable distribution and the empirical values of MDD DaR and CDaR, and obtain the rate of dissociation between the model value and the empirical value.
【作者单位】： 安徽工程大学;上海交通大学;
【基金】：国家自然科学基金项目(71171003、71210107027)的资助
【分类号】：F224;F830.9

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2168470