金融风险价值量化分析的模型与实证
发布时间：2021-05-16 09:33
风险价值（Value-at-Risk）已成为金融风险度量与管理的主流工具。随着中国多层次资本市场体系创新性地构建和金融系统功能的逐步完善,金融风险呈现出一些新的不确定性特征。针对我国金融市场的风险进行量化分析与管理而言,采用一些新方法量化风险价值,对理论界和实务界都显得十分重要。本文融合GARCH等金融时序计量模型、Copula函数、小波分析和MCMC算法等数据建模分析的前沿理论与方法,从多尺度和贝叶斯的视角,以提高VaR估值精度为切入点,尝试在金融量化分析与计算这一新兴的统计学、金融学、管理学等学科交叉点拓展几个新的风险计量模型与方法,对境内外主要金融市场进行实证检验以及对部分模型进行仿真分析,获得的数值结果有效地支撑了模型与方法的正确性和可行性,从而为金融资产的风险管理与最优化配置丰富了相关的理论内涵和实践经验。论文展开了多方面富有特色的研究工作并获得了相应的研究结论:1)为了识别风险价值的多分辨率特征,论文将汇率风险引入资本资产定价模型,得到资产定价的双因子模型,给出了模型参数的小波多分辨率估计方法,推导了投资组合的风险价值（VaR）和边际风险价值（MVaR）的多分辨率计算公式。...
【文章来源】：重庆大学重庆市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：135 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
中文摘要
英文摘要
1 绪论
1.1 背景及意义
1.2 文献述评与选题分析
1.2.1 文献述评
1.2.2 选题分析
1.3 研究方法
1.4 研究思路
1.5 特色贡献及创新
2 基于双因子定价模型的组合风险价值的多分辨率特征研究
2.1 前言
2.2 基本模型与方法的引入
2.2.1 双因子定价模型
2.2.2 小波变换与方差估计
2.3 双因子模型的小波估计
2.4 组合风险的多分辨率计算
2.4.1 主要结果及诠释
2.4.2 主要结果的推导
2.5 实证分析
2.5.1 样本选取与统计描述
2.5.2 模型估计与分析
2.5.3 VaR 计算与特征分析
2.5.4 MVaR 计算与特征分析
2.6 本章小结
3 基于小波多尺度分析的 GARCH 建模方法的拓展
3.1 前言
3.2 收益率的MODWT 分析
3.3 多尺度模型
3.4 参数估计与算法
3.5 实证分析
3.5.1 统计描述与检验
3.5.2 多尺度模型结果分析
3.5.3 算法效果比较
3.5.4 风险量化分析的应用
3.6 本章小结
4 风险价值的多尺度估值模型及其均方误差收敛性分析
4.1 前言
4.2 密度的阈值估计量
4.3 多尺度估值模型
4.4 估值误差的收敛性分析
4.4.1 定义及主要结果
4.4.2 主要结果的证明
4.5 仿真算例
4.5.1 仿真样本的生成
4.5.2 VaR 的估值算法
4.5.3 估值结果分析
4.6 实证分析
4.6.1 统计描述与检验
4.6.2 参数估计与校正
4.6.3 压力测试
4.7 本章小结
5 多元 Copula 密度估计的小波局部阈值方法
5.1 前言
5.2 Copula 密度
5.3 多元小波分析
5.4 小波局部阈值估计量
5.5 估值精度分析
5.5.1 定义及主要结果
5.5.2 主要结果的证明
5.6 仿真算例
5.6.1 算法设计
5.6.2 仿真结果
5.7 实证分析
5.7.1 数据选取与边缘模型拟合分析
5.7.2 局部相依结构检测与特征分析
5.8 风险量化分析的应用
5.9 本章小结
6 基于 MCMC 算法的时变 Copula-GARCH-t 模型参数估计及应用于资产组合风险度量
6.1 前言
6.2 Copula 函数与尾部指数
6.3 时变Copula-GARCH-t 模型
6.4 参数分布与MCMC 估计
6.4.1 先验分布
6.4.2 后验分布
6.4.3 MCMC 估计
6.4.4 诊断检验
6.5 风险度量与最优化配置
6.5.1 风险价值VaR 与CVaR
6.5.2 VaR 与CVaR 的MCMC 方法
6.5.3 最优化配置模型
6.6 实证研究
6.6.1 数据选取与模型估计
6.6.2 时变相依结构分析
6.6.3 有效前沿分析
6.7 本章小结
7 基于 MCMC2 的时变 Copula-GARCH-M-t 模型及组合风险预测.
7.1 前言
7.2 Copula 函数与尾部指数
7.3 时变Copula-GARCH-M-t 模型
7.4 参数估值方法
7.4.1 设定先验分布
7.4.2 推导后验分布
7.4.3 两步MCMC 方法
7.4.4 参数估计与统计检验
7.4.5 组合风险一步预测
7.5 实证分析
7.5.1 样本选取与模型估值比较
7.5.2 组合风险预测分析
7.5.3 实证启示
7.6 本章小结
8 结论与展望
8.1 本文工作总结
8.2 后续问题展望
致谢
参考文献
附录
A. 部分证明
B. 攻读博士学位期间发表的论文目录
C. 攻读博士学位期间参加的部分科研项目
【参考文献】：
期刊论文
[1]股指期货对现货时变相依结构的多尺度研究[J]. 彭选华,傅强. 系统工程. 2011(05)
[2]基于双因子定价模型的投资组合风险价值的多分辨率特征研究[J]. 傅强,彭选华. 数学的实践与认识. 2010(22)
[3]基于小波变换的多尺度跳跃识别与波动性估计研究[J]. 王春峰,姚宁,房振明. 管理科学学报. 2010(10)
[4]Copula-MGARCH模型及其估计方法在汇率市场中的应用[J]. 刘金全,隋建利,王雄威. 数量经济技术经济研究. 2010(07)
[5]基于非参数核密度估计的Copula函数选择原理[J]. 任仙玲,张世英. 系统工程学报. 2010(01)
[6]基于Skew-t-FIAPARCH的金融市场动态风险VaR测度研究[J]. 林宇,卫贵武,魏宇,谭斌. 中国管理科学. 2009(06)
[7]基于多分辨分析的沪深股市相关性分析[J]. 秦伟良,颜华实,达庆利. 数理统计与管理. 2009(03)
[8]基于COPULA的A、B股信息流动和相关结构分析[J]. 王璐,王沁,何平. 数理统计与管理. 2009(02)
[9]非参数核密度估计与Copula[J]. 龚金国,李竹渝. 数理统计与管理. 2009(01)
[10]股指期货对冲比率和对冲期限关系的多尺度研究[J]. 王春峰,张龙斌,房振明. 系统工程理论与实践. 2009(01)
博士论文
[1]我国金融市场波动的区制关联性与风险度量研究[D]. 王晨.吉林大学 2010
[2]基于GARCH模型的金融市场风险研究[D]. 张运鹏.吉林大学 2009
[3]基于Copula函数的金融风险度量研究[D]. 赵丽琴.厦门大学 2009
[4]基于金融波动模型的Copula函数建模与应用研究[D]. 李伟.西南财经大学 2008
[5]金融风险存在与度量最新进展研究[D]. 田萍.吉林大学 2005
[6]VaR风险耦合理论模型、数值模拟技术及应用研究[D]. 何旭彪.华中科技大学 2005
[7]Copula理论及其在多变量金融时间序列分析上的应用研究[D]. 韦艳华.天津大学 2004
[8]基于VaR的金融风险度量与管理[D]. 邵欣炜.吉林大学 2004
[9]分形市场理论与金融波动持续性研究[D]. 樊智.天津大学 2003
硕士论文
[1]金融资产收益波动的多尺度GARCH模型研究[D]. 彭选华.重庆大学 2007
本文编号：3189451
【文章来源】：重庆大学重庆市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：135 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
中文摘要
英文摘要
1 绪论
1.1 背景及意义
1.2 文献述评与选题分析
1.2.1 文献述评
1.2.2 选题分析
1.3 研究方法
1.4 研究思路
1.5 特色贡献及创新
2 基于双因子定价模型的组合风险价值的多分辨率特征研究
2.1 前言
2.2 基本模型与方法的引入
2.2.1 双因子定价模型
2.2.2 小波变换与方差估计
2.3 双因子模型的小波估计
2.4 组合风险的多分辨率计算
2.4.1 主要结果及诠释
2.4.2 主要结果的推导
2.5 实证分析
2.5.1 样本选取与统计描述
2.5.2 模型估计与分析
2.5.3 VaR 计算与特征分析
2.5.4 MVaR 计算与特征分析
2.6 本章小结
3 基于小波多尺度分析的 GARCH 建模方法的拓展
3.1 前言
3.2 收益率的MODWT 分析
3.3 多尺度模型
3.4 参数估计与算法
3.5 实证分析
3.5.1 统计描述与检验
3.5.2 多尺度模型结果分析
3.5.3 算法效果比较
3.5.4 风险量化分析的应用
3.6 本章小结
4 风险价值的多尺度估值模型及其均方误差收敛性分析
4.1 前言
4.2 密度的阈值估计量
4.3 多尺度估值模型
4.4 估值误差的收敛性分析
4.4.1 定义及主要结果
4.4.2 主要结果的证明
4.5 仿真算例
4.5.1 仿真样本的生成
4.5.2 VaR 的估值算法
4.5.3 估值结果分析
4.6 实证分析
4.6.1 统计描述与检验
4.6.2 参数估计与校正
4.6.3 压力测试
4.7 本章小结
5 多元 Copula 密度估计的小波局部阈值方法
5.1 前言
5.2 Copula 密度
5.3 多元小波分析
5.4 小波局部阈值估计量
5.5 估值精度分析
5.5.1 定义及主要结果
5.5.2 主要结果的证明
5.6 仿真算例
5.6.1 算法设计
5.6.2 仿真结果
5.7 实证分析
5.7.1 数据选取与边缘模型拟合分析
5.7.2 局部相依结构检测与特征分析
5.8 风险量化分析的应用
5.9 本章小结
6 基于 MCMC 算法的时变 Copula-GARCH-t 模型参数估计及应用于资产组合风险度量
6.1 前言
6.2 Copula 函数与尾部指数
6.3 时变Copula-GARCH-t 模型
6.4 参数分布与MCMC 估计
6.4.1 先验分布
6.4.2 后验分布
6.4.3 MCMC 估计
6.4.4 诊断检验
6.5 风险度量与最优化配置
6.5.1 风险价值VaR 与CVaR
6.5.2 VaR 与CVaR 的MCMC 方法
6.5.3 最优化配置模型
6.6 实证研究
6.6.1 数据选取与模型估计
6.6.2 时变相依结构分析
6.6.3 有效前沿分析
6.7 本章小结
7 基于 MCMC2 的时变 Copula-GARCH-M-t 模型及组合风险预测.
7.1 前言
7.2 Copula 函数与尾部指数
7.3 时变Copula-GARCH-M-t 模型
7.4 参数估值方法
7.4.1 设定先验分布
7.4.2 推导后验分布
7.4.3 两步MCMC 方法
7.4.4 参数估计与统计检验
7.4.5 组合风险一步预测
7.5 实证分析
7.5.1 样本选取与模型估值比较
7.5.2 组合风险预测分析
7.5.3 实证启示
7.6 本章小结
8 结论与展望
8.1 本文工作总结
8.2 后续问题展望
致谢
参考文献
附录
A. 部分证明
B. 攻读博士学位期间发表的论文目录
C. 攻读博士学位期间参加的部分科研项目
【参考文献】：
期刊论文
[1]股指期货对现货时变相依结构的多尺度研究[J]. 彭选华,傅强. 系统工程. 2011(05)
[2]基于双因子定价模型的投资组合风险价值的多分辨率特征研究[J]. 傅强,彭选华. 数学的实践与认识. 2010(22)
[3]基于小波变换的多尺度跳跃识别与波动性估计研究[J]. 王春峰,姚宁,房振明. 管理科学学报. 2010(10)
[4]Copula-MGARCH模型及其估计方法在汇率市场中的应用[J]. 刘金全,隋建利,王雄威. 数量经济技术经济研究. 2010(07)
[5]基于非参数核密度估计的Copula函数选择原理[J]. 任仙玲,张世英. 系统工程学报. 2010(01)
[6]基于Skew-t-FIAPARCH的金融市场动态风险VaR测度研究[J]. 林宇,卫贵武,魏宇,谭斌. 中国管理科学. 2009(06)
[7]基于多分辨分析的沪深股市相关性分析[J]. 秦伟良,颜华实,达庆利. 数理统计与管理. 2009(03)
[8]基于COPULA的A、B股信息流动和相关结构分析[J]. 王璐,王沁,何平. 数理统计与管理. 2009(02)
[9]非参数核密度估计与Copula[J]. 龚金国,李竹渝. 数理统计与管理. 2009(01)
[10]股指期货对冲比率和对冲期限关系的多尺度研究[J]. 王春峰,张龙斌,房振明. 系统工程理论与实践. 2009(01)
博士论文
[1]我国金融市场波动的区制关联性与风险度量研究[D]. 王晨.吉林大学 2010
[2]基于GARCH模型的金融市场风险研究[D]. 张运鹏.吉林大学 2009
[3]基于Copula函数的金融风险度量研究[D]. 赵丽琴.厦门大学 2009
[4]基于金融波动模型的Copula函数建模与应用研究[D]. 李伟.西南财经大学 2008
[5]金融风险存在与度量最新进展研究[D]. 田萍.吉林大学 2005
[6]VaR风险耦合理论模型、数值模拟技术及应用研究[D]. 何旭彪.华中科技大学 2005
[7]Copula理论及其在多变量金融时间序列分析上的应用研究[D]. 韦艳华.天津大学 2004
[8]基于VaR的金融风险度量与管理[D]. 邵欣炜.吉林大学 2004
[9]分形市场理论与金融波动持续性研究[D]. 樊智.天津大学 2003
硕士论文
[1]金融资产收益波动的多尺度GARCH模型研究[D]. 彭选华.重庆大学 2007
本文编号：3189451
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