证券投资风险值VaR的度量与组合优化研究

发布时间：2020-10-12 23:13

　　 伴随着全球经济一体化、投资自由化以及金融创新的不断深入，金融市场的波动性和风险也在不断加剧，对于金融风险的管理已经成为金融机构和投资者所面临的最重要问题。VaR(Value at Risk)即风险值，作为金融风险分析、测度与防范的重要工具，是近年来国际上兴起的一种定量度量金融风险的管理方法。它是将众多不可测的主观因素转化为运用数理统计方法和计量技术的客观概率数值，使隐性风险显性化。VaR的概念虽简单，然而对它的度量却是一个具有挑战性的统计问题。 本文就金融风险管理研究的起源、金融风险的定义及分类、金融风险管理存在的理论基础以及现代金融风险管理的主流模型和方法技术做出了综述。在此基础上，重点研究了证券投资组合选择与组合评价的理论，并提出了金融风险管理研究未来可能的发展方向。主要研究有： (1) 对目前国内外学术界对风险的定义进行了归纳和综述。归纳出七种学说观点，并对各种学说观点进行了评述和数量刻画。目前学术界对风险的内涵没有统一的定义，针对不同的风险源、风险管理的不同目标，不同的学者对风险的理解和认识程度与研究角度的不同，产生了不同的风险度量方法。通过对各种学说的归纳和总结，反映了人们对风险的认识不断深化、不断完善的递进过程。从现有的风险定义出发，重点分析了证券投资领域投资风险的特殊性，探讨了证券投资风险的本质特征。指出用VaR来描述金融市场风险将更为全面合理。 (2) 对中国股票市场收益率序列基本性质的研究。运用SAS和S-plus统计软件对上海股票市场收益率分布的正态性、自相关性、异方差性、独立同分布性等进行了相应的统计检验。实证分析与检验结果表明，在中国股票市场中，收益率序列具有明显的非正态特征，收益率序列独立同分布的假设被拒绝。收益率序列呈“尖峰厚尾”分布，且序列之间存在着明显的自相关性。 (3) 建立了风险值VaR的基本概念和理论分析框架。给出了服从几何布朗运动的股票和期权的VaR。紧密跟踪学科发展的前沿，对VaR度量的新方法进行了研究。针对模型中要求收益分布服从正态分布的假定，对VaR进行了拓展研究，引入了最坏条件VaR(worst-case VaR，WCVaR)的概念，并给出了它的计算公式。为了检验度量VaR方法的有效性，引入了Kupirc所给出的后验检验统计量，并采用似然比检验的方法，给出了模型有效的拒绝域。 (4) 首次提出了循环修正的组合评价方法。针对目前多指标综合评价方法很多，各种方法的出发点不同，解决问题的思路不同，适用的对象不同等，存在着
【学位单位】：东北大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2005
【中图分类】：F830.91;F224
【文章目录】：
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摘要
Abstract
目录
第一章 绪论
    1.1 选题背景
        1.1.1 国际金融环境的变化
        1.1.2 国内金融环境的变化
        1.1.3 金融风险管理发展的可能性
    1.2 金融风险刻画与VaR的度量
    1.3 VaR研究的现状
        1.3.1 国外研究现状
            1.3.1.1 在一般理论和方法方面
            1.3.1.2 在实证分析方面
        1.3.2 国内研究现状
        1.3.3 VaR的度量方法
    1.4 金融风险管理中存在的问题
    1.5 组合优化思想的应用
        1.5.1 组合评价
        1.5.2 组合投资
    1.6 本文主要工作
第二章 证券投资风险的概念
    2.1 引言
    2.2 风险的综述与分类
        2.2.1 风险的综述及评价
        2.2.2 风险的来源与分类
    2.3 证券投资风险的概念
        2.3.1 证券投资的定义
        2.3.2 证券投资的本质属性
        2.3.3 证券投资风险的特征
    2.4 本章小结
第三章 金融市场风险管理基本理论
    3.1 引言
    3.2 金融资产收益率的定义
        3.2.1 任一时点的收益率
            3.2.1.1 简单收益率
            3.2.1.2 对数收益率
        3.2.2 金融资产收益率常用的分布
            3.2.2.1 正态分布
            3.2.2.2 t分布
            3.2.2.3 混合正态分布
            3.2.2.4 极值分布(Gumbel分布)
        3.2.3 几种典型的随机过程
            3.2.3.1 随机过程定义与性质
            3.2.3.2 几种典型随机过程定义
            3.2.3.3 金融资产收益率建模中常见的几种随机过程
    3.3 证券市场价格的波动性和相关性的估计和预测
        3.3.1 证券市场的价格波动性及相关性
        3.3.2 常用的波动性和相关性估计模型
            3.3.2.1 移动平均方法
            3.3.2.2 ARCH类模型方法
    3.4 实证研究
        3.4.1 样本数据的选取
        3.4.2 收益分布的正态性检验
        3.4.3 收益序列的相关性检验
    3.5 本章小结
第四章 风险值VaR及其度量方法
    4.1 引言
    4.2 VaR(Value at Risk)的产生背景与概念
        4.2.1 VaR的产生背景
        4.2.2 VaR的概念
    4.3 风险值VaR的度量方法
        4.3.1 非参数方法
            4.3.1.1 VaR度量的历史模拟法
            4.3.1.2 VaR度量的Monte Carlo模拟法
        4.3.2 参数方法
            4.3.2.1 一般分布下VaR的度量
            4.3.2.2 正态分布下的VaR度量
            4.3.2.3 服从几何布朗运动的股票或期权的VaR计算
            4.3.2.4 参数方法中的Dalta-Normal逼近法
            4.3.2.5 参数方法中的Delta-Gamma逼近法
        4.3.3 VaR新的度量方法
            4.3.3.1 基于GARCH模型的VaR的度量方法
            4.3.3.2 半参数方法
            4.3.3.3 极值方法
    4.4 VaR的拓展研究
        4.4.1 资产组合的VaR
        4.4.2 最坏情况下的VaR(worst-case VaR)
    4.5 VaR度量有效性的后验检验
        4.5.1 后验检验Kupiec方法的基本思想
        4.5.2 后验检验的似然比检验方法
    4.6 实证研究
        4.6.1 数据的选取
        4.6.2 自相关性假设检验
        4.6.3 异方差性假设检验
        4.6.4 GARCH模型的参数估计
        4.6.5 基于GARCH模型的VaR
        4.6.6 后验检验
    4.7 本章小结
第五章 组合思想在综合评价中的应用
    5.1 引言
    5.2 几种常见的综合评价方法
        5.2.1 综合评价方法的研究现状
        5.2.2 评价指标的选取
        5.2.3 无量纲化方法
            5.2.3.1 直线型无量纲化方法
            5.2.3.2 曲线型无量纲化方法
            5.2.3.3 逆指标和适度指标的处理
            5.2.3.4 定性指标的量化方法
        5.2.4 几种综合评价方法
            5.2.4.1 方差法
            5.2.4.2 变异系数法
            5.2.4.3 复相关系数法
            5.2.4.4 TOPSIS方法
            5.2.4.5 主成分分析法
            5.2.4.6 因子分析法
    5.3 组合评价方法
        5.3.1 综合评价中组合评价法的提出
        5.3.2 组合评价方法
            5.3.2.1 对单一评价法的权数进行组合(组合赋权法)
            5.3.2.2 对单一评价法的排序结果进行组合
            5.3.2.3 对几种单一评价法的综合评价值进行组合
        5.3.3 非参数检验
            5.3.3.1 Spearman等级相关系数检验法
            5.3.3.2 Kendall τ检验法
    5.4 循环修正的组合评价方法
    5.5 实证研究
        5.5.1 循环修正的组合评价方法在辽宁省主要地区综合经济实力评价中应用
            5.5.1.1 指标体系的构建
            5.5.1.2 单项综合评价模型的建立
            5.5.1.3 四种单一综合评价方法一致性检验
            5.5.1.4 循环修正组合评价法
            5.5.1.5 模型与结果分析
        5.5.2 沪深股市中主营业务是电力的上市公司经营绩效评价
            5.5.2.1 样本数据的选取与指标的筛选
            5.5.2.2 几种综合评价模型的建立
            5.5.2.3 三种综合评价方法一致性的检验
            5.5.2.4 建立模糊组合评价模型
            5.5.2.5 模型与结果分析
    5.6 本章小结
第六章 组合思想在证券投资中的应用
    6.1 引言
    6.2 现代投资组合理论概述
    6.3 组合理论模型
        6.3.1 收益率
        6.3.2 风险
    6.4 组合分析
        6.4.1 证券组合效用函数
        6.4.2 有效边界(有效集)
    6.5 Markowitz的均值-方差模型
        6.5.1 模型的前提假设
        6.5.2 允许卖空情况下的建模与求解
        6.5.3 不允许卖空情况下的建模与求解
    6.6 “收益-风险”框架下投资组合理论的拓展研究
        6.6.1 部分典型的投资组合选择模型
        6.6.2 基于WCVaR的证券投资组合选择模型
    6.7 基于模糊决策的投资组合选择模型
        6.7.1 模糊决策理论与极大化决策原则
        6.7.2 模糊投资组合选择模型的建立
            6.7.2.1 梯形满意程度模型
            6.7.2.2 非线性满意程度模型
        6.7.3 基于WCVaR的模糊证券投资组合选择模型
    6.8 应用实例
    6.9 本章小结
结论与展望
参考文献
致谢
作者在攻读博士学位期间所作的工作
科研项目及获奖情况

【引证文献】

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5 袁康安;我国开放式基金风险管理的实证分析[D];华南理工大学;2010年

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本文编号：2838411