基于VaR风险测度的投资组合决策

发布时间：2017-03-28 19:18

  本文关键词：基于VaR风险测度的投资组合决策，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：均值-方差模型利用收益率的方差作为风险测度。这种方法虽然可以有效的减小组合收益的波动，但方差的最小化不仅会减少收益向下的偏离，同时也会减小收益的向上的偏离，所以同时它也限制了可能的收益。 VaR(Value at Risk, 在险价值)是在市场正常波动情形下对投资可能损失的一种统计测度。在已知投资的未来收益分布的条件下, 在给定置信水平下的投资的未来损失值即为VaR. 以 表示投资的收益, 在公式 中, 即为在置信水平 下处于风险中的价值。 基于VaR的投资组合决策主要有两个方面的应用：均值-VaR模型和带有VaR限制条件的均值-方差模型。 均值-VaR模型的有效前沿是通过求解均值-方差模型来研究的。在收益率的分布为正态分布的假设下, 均值-VaR模型的有效集是均值-方差有效前沿的子集。有关全局最小VaR的存在性的分析显示在选择VaR的置信水平时必须非常小心, 否则模型可能会无解。 带有VaR限制条件的均值-方差模型有效前沿就是均值-方差有效前沿中位于以 为截距, 以 为斜率的直线的上方的部分。 当借款利率不同于存款利率时, 可以证明, 含有无风险证券的投资组合的有效前沿不再是一条直线。 利用极值理论来研究厚尾分布条件下的VaR 近年来获得了长足发展.但VaR无论在理论上还是应用上都还存在巨大缺陷, CVaR (Conditional VaR)作为VaR的一种改进成为新的研究热点。
【关键词】：风险测度 均值-VaR 厚尾分布 CVaR
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2004
【分类号】：C934
【目录】：

• 前言:VaR方法的产生背景7-9
• 第一章 VaR风险测度法9-14
• 1.1 传统风险测度法的不足9-10
• 1.2 VaR的概念10-11
• 1.3 VaR的计算11-14
• 1.3.1 VaR计算的基本思想和步骤11-12
• 1.3.2 历史模拟法12
• 1.3.3 Monte Carlo模拟法12-13
• 1.3.4 分析方法13-14
• 第二章 基于VaR的组合投资模型14-37
• 2.1 均值-方差模型14-15
• 2.2 均值-VaR模型15-23
• 2.2.1 均值-方差有效前沿15-16
• 2.2.2 均值-VaR有效前沿16-19
• 2.2.3 投资中存在无风险证券的情况19-22
• 2.2.4 实例分析22-23
• 2.3 带有VaR限制条件的均值-方差模型23-30
• 2.3.1 带VaR限制条件的均值-方差有效前沿23-28
• 2.3.2 投资中存在无风险证券的情况28-30
• 2.4 借款，贷款利率不相等时的投资组合有效前沿30-37
• 2.4.1 均值-方差模型30-32
• 2.4.2 均值-VaR模型32
• 2.4.3 带VaR限制条件的均值-方差有效前沿32-36
• 2.4.4 实例分析36-37
• 第三章 厚尾分布条件下的VaR37-48
• 3.1 金融收益分布的厚尾性37
• 3.2 基于GARCH模型的VaR计算37-40
• 3.3 极值理论40-44
• 3.3.1 分块样本的极值理论40-42
• 3.3.2 POT模型42-44
• 3.4 Copula函数和相依性理论44-47
• 3.4.1 Copula函数的定义44-45
• 3.4.2 Kendall的tau和Spearman的rho45-46
• 3.4.3 尾部相依性46-47
• 3.5 组合极值VaR47-48
• 第四章 VaR方法的不足和改进48-50
• 4.1 风险测度的要求48-49
• 4.2 VaR方法的不足和CVaR49-50
• 参考文献50-54
• 致 谢54

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