指数伽马模型下几类风险度量估计的渐近行为研究

发布时间：2021-01-10 11:13

　　风险控制是投资中一个重要话题,风险管理中对VaR、CVaR风险度量这两个方法的研究相对比较集中.VaR综合考虑了预期风险的大小及该风险发生的概率,通过事前计算规避市场风险;CVaR考虑了超过VaR的尾部风险,在优化投资组合方面优势明显.本文的研究重点是指数伽马模型下VaR和CVaR风险度量的贝叶斯估计的渐近性质,包括强相合性、渐近正态性、大偏差原理和中偏差原理.本文主要分为以下几个章节:第一章主要介绍课题两种相关的风险度量相关背景及发展现状,给出本文主要的研究成果.第二章主要阐述本文相关的基础知识.概念和定理主要包括风险度量理论、大偏差和中偏差理论、贝叶斯估计、中心极限定理和伽马分布等.第三章和第四章为主要研究结果.我们考虑了 VaR和CVaR这两类风险度量的贝叶斯估计几个渐近行为.首先,我们证明了 CVaR风险度量的贝叶斯估计是CVaR的强相合估计;其次,我们证明了 CVaR风险度量的贝叶斯估计满足渐近正态性;最后,我们考虑了 VaR和CVaR的贝叶斯估计的大偏差原理和中偏差原理,得到了相关的渐近行为.第四章主要是对第三章研究结论的应用及数值模拟.首先,我们针对模型中的参数,计算并模... 

【文章来源】：扬州大学江苏省

【文章页数】：43 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 引言
    1.1 选题背景及其意义
    1.2 本文研究内容
2 准备知识
    2.1 风险度量
    2.2 大偏差、中偏差理论
    2.3 贝叶斯估计
    2.4 中心极限定理
    2.5 伽马分布
3 两种风险度量贝叶斯估计的极限性质
    3.1 CVaR风险度量贝叶斯估计
    3.2 VaR、CVaR贝叶斯估计的大偏差原理
    3.3 VaR、CVaR贝叶斯估计的中偏差原理
4 应用与随机模拟
    4.1 VaR度量下参数的置信区间
    4.2 CVaR度量下参数的置信区间
    4.3 中心极限定理模拟
    4.4 中偏差原理模拟
5 总结与展望
6 参考文献
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于MCMC参数估计的POT极值理论度量影子银行与A股市场VaR-ES[J]. 李锦成.  中央财经大学学报. 2017(05)
[2]指数-伽马模型下在险价值度量的贝叶斯估计[J]. 章溢,周东琼,温利民.  应用概率统计. 2015(01)
[3]浅谈历史模拟法VaR的设计和实现[J]. 李伟杰.  时代金融. 2009(07)
[4]Bayes风险值[J]. 王乃生,茆诗松.  数量经济技术经济研究. 2004(03)
[5]应用极值理论计算在险价值（VaR）——对恒生指数的实证分析[J]. 周开国,缪柏其.  预测. 2002(03)
[6]CVaR与投资组合优化统一模型[J]. 陈金龙,张维.  系统工程理论方法应用. 2002(01)
[7]基于GARCH和半参数法的VaR模型及其在中国股市风险分析中的应用[J]. 叶青.  统计研究. 2000(12)
[8]金融风险管理的VAR方法及其应用[J]. 郑文通.  国际金融研究. 1997(09)
[9]VALUE AT RISK: 银行风险管理的新方法[J]. 牛昂.  国际金融研究. 1997(04)
[10]有限相依随机过程的Cramér定理[J]. 高付清.  湖北大学学报(自然科学版). 1991(03)

硕士论文
[1]指数—伽玛模型下熵风险度量的贝叶斯估计的性质[D]. 裴玲燕.扬州大学 2017



本文编号：2968604