HD型VaR估计的研究

发布时间：2021-07-09 02:54

　　VaR（Value at Risk）是目前比较流行的一种风险度量方法.由于VaR概念简单、易懂、操作方便,能成功地将风险量化为一个数,因而受到全球各主要银行、投资公司、证券公司及金融监管机构的青睐.大部分计算VaR的方法都需要假定收益的分布,再进一步建立模型.实际上金融回报序列的分布通常呈现尖峰厚尾性,分布形式更加复杂,而分布往往是未知的,因此,在计算VaR的过程中,常常因模型选择的不恰当而产生很大的误差.而非参数方法不需要假定回报序列的统计分布,是一种分布自由的方法,可有效处理回报序列的非对称和厚尾性问题.我们先讨论了Harrell-Davis估计量（1982）在样本满足α-混合及其他条件下的渐近性质,给出了它的方差速度、偏差速度和均方误差速度,并通过一些引理证明性质.Koji Inui, Masaaki Kijima, Atsushi Kitano（2005）研究了利用Harrll-Davis估计量作为VaR估计量的一些特征,指出当k = [np]时, Harrell-Davis估计出现明显的正偏差,即产生高估现象.接着,通过数值模拟我们发现:当k = np时,Harrell-Da... 

【文章来源】：广西师范大学广西壮族自治区

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【学位级别】：硕士

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ABSTRACT
第1章 引言
    1.1 研究背景
    1.2 前人的研究状况
    1.3 本文研究的内容
第2章 VaR 的基本理论
    2.1 VaR 的概念
    2.2 VaR 的主要计算方法
        2.2.1 VaR 的主要计算方法
        2.2.2 VaR 的主要计算方法比较分析
    2.3 VaR 模型的检验
    2.4 VaR 的优缺点
第3章 HD 型VaR 的数值模拟
    3.1 HD 估计量
        3.1.1 HD 估计量的定义及其性质
        3.1.2 HD 估计量性质的证明
    3.2 HD 型VaR 的估计
    3.3 数值模拟
    3.4 小结
第4章 实际应用
    4.1 数据收集与分析
    4.2 实证结果分析
第5章 结论
参考文献
附录
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]VaR的不同计算方法的研究[J]. 徐永春,甘斌.  统计与决策. 2008(12)
[2]中国证券市场股指收益分布的实证分析[J]. 黄德龙,杨晓光.  管理科学学报. 2008(01)
[3]VaR估计模型在沪深股市风险度量中的应用[J]. 卢欣怡.  中山大学学报论丛. 2007(04)
[4]风险度量中的VaR模型概述[J]. 冯艳,涂荟喙.  合作经济与科技. 2006(14)
[5]上证指数的VaR风险测量及有效性分析[J]. 黄雄艳.  长沙大学学报. 2005(06)
[6]VAR的计算方法[J]. 姚奎栋,孙轶玥.  沈阳航空工业学院学报. 2002(03)
[7]基于GARCH模型的VaR方法对中国股市的分析[J]. 陈守东,俞世典.  吉林大学社会科学学报. 2002(04)
[8]VaR模型及其在股票风险评估中的应用[J]. 邱阳,林勇.  重庆大学学报(社会科学版). 2002(02)
[9]VaR体系与现代金融机构的风险管理[J]. 陈忠阳.  金融论坛. 2001(05)
[10]风险价值方法在金融风险度量中的应用[J]. 马超群,李红权,张银旗.  预测. 2001(02)



本文编号：3272867