VaR和CVaR在证券投资组合决策中的应用

发布时间：2020-05-02 17:59

【摘要】： VaR与CVaR风险度量方法有多方面的应用,如信用风险的测量、内部风险资本金的确定、资本配置、金融监管等,本文着重研究的是VaR与CVaR在证券投资组合决策中的运用。 本文运用理论研究与实证研究相结合的方法。首先,从总体上介绍了VaR与CVaR风险度量方法的定义、性质及其相应的均值-VaR和均值- CVaR模型,并对均值-CVaR模型的边界与有效前沿进行了探讨,给出了均值-CVaR模型的数学表述与图形形状。然后在既定的收益率水平下,以投资组合的CVaR最小作为目标函数,以投资组合的VaR作为约束条件,建立了投资组合优化模型。这也是本文的创新之所在,解决了两个问题,一个是确定了投资组合目标收益率的选取范围,避免了以往凭借经验选取的做法;另一个是将VaR作为防范风险的第一道防线,同时用一致性风险度量标准CVaR作为目标函数来建立模型并求解,这样既有效避免了VaR不是一致性风险度量、不满足凸性等缺点,又能够同时利用两者的优点来度量风险。最后,选取了我国证券市场上的实际股票数据,在给定目标收益率,确定VaR后,计算出最小超额损失CVaR及相应条件下的最优投资组合策略,对投资者的实际应用具有一定的指导意义。
【学位授予单位】：长沙理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：F224;F830.91

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本文编号：2647341