数据资产的风险定价模型

发布时间：2021-04-29 10:33

　　在大数据产业背景下,数据交易已成为大势所趋,这一商业模式的核心就是数据资产的定价问题。“数据即资产”已是一个逐步被大众所接受的概念。当前对数据资产定价问题的研究有所欠缺,因此本文以数据资产定价问题作为主要研究对象,提出数据资产的风险定价模型。首先,利用期权定价理论来研究数据资产的定价问题。从数据资产的特点归纳出数据资产的期权特性,并从期权的基本概念出发,提出数据期权的概念。根据数据资产的期权特点,将经典B-S模型中的相关变量进行了变换和改进,建立了数据资产的期权定价模型。通过一个实例来说明所提出的数据资产期权定价模型的计算过程。所得的结果较为客观、合理。然后,运用极值理论中的超越阈值模型（Peaks Over Threashold,POT）对数据资产进行尾部风险度量,用广义帕累托分布（Generalized Pareto Distribution,GPD）拟合数据资产的损失分布。以拟合分布时得到的阈值和参数作为基础,得到在险价值（Value at Risk,VaR）和条件在险价值（Conditional Value at Risk,CVaR）的表达式。着重用得到的CVaR值具体刻画数据... 

【文章来源】：大连理工大学辽宁省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：52 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 选题背景
    1.2 研究内容及意义
        1.2.1 研究内容
        1.2.2 研究意义
    1.3 研究方法与技术路线
        1.3.1 研究方法
        1.3.2 技术路线
    1.4 论文结构与论文创新点
        1.4.1 论文结构
        1.4.2 论文创新点
2 文献综述
    2.1 数据资产定价研究概述
    2.2 数据资产尾部风险度量研究现状
        2.2.1 风险度量指标CVaR研究现状
        2.2.2 极值理论研究现状
3 数据资产的期权定价模型构建
    3.1 数据期权
        3.1.1 期权的定义
        3.1.2 数据资产的特点
        3.1.3 数据资产的期权特性
        3.1.4 数据期权的概念
    3.2 数据资产的期权定价模型
        3.2.1 数据期权的看涨期权特性
        3.2.2 B-S看涨期权定价模型
        3.2.3 数据期权定价模型构建
    3.3 应用算例
    3.4 本章小结
4 数据资产的风险定价
    4.1 尾部风险度量概述
    4.2 基于POT模型的数据资产尾部风险度量
        4.2.1 基于GPD分布的POT模型
        4.2.2 基本统计数据描述及厚尾性检验
        4.2.3 GPD分布参数估计及拟合
    4.3 基于CVaR的数据资产损失测度
        4.3.1 CVaR方法的基本原理
        4.3.2 基于CVaR的数据资产损失计算模型
        4.3.3 应用算例分析
    4.4 数据资产的风险定价模型构建
        4.4.1 尾部风险对数据资产价格的影响
        4.4.2 数据资产风险价格
        4.4.3 应用算例
    4.5 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]带有范数约束的CVaR高维组合投资决策[J]. 许启发,周莹莹,蒋翠侠.  中国管理科学. 2017(02)
[2]基于CVaR测度和期权市场化定价的供应链协调研究[J]. 蔡鑫,孙静春.  运筹与管理. 2016(06)
[3]风险依赖、一致性风险度量与投资组合——基于Mean-Copula-CVaR的投资组合研究[J]. 张冀,谢远涛,杨娟.  金融研究. 2016(10)
[4]基于极值视角的沪深股市收益率的风险度量[J]. 张虎,汪娟.  统计与决策. 2016(15)
[5]极端VaR风险测度的新方法:QRNN+POT[J]. 许启发,陈士俊,蒋翠侠,刘曦.  系统工程学报. 2016(01)
[6]数据资产可信度评估模型研究[J]. 魏晓菁,陈峰,董媛媛.  计算机应用. 2015(S2)
[7]数据资产价值评估模型研究与应用[J]. 张志刚,杨栋枢,吴红侠.  现代电子技术. 2015(20)
[8]大数据时代下金融数据资产的特征及价值分析[J]. 张咏梅,穆文娟.  财会研究. 2015(08)
[9]两种基于CVaR准则的供应链返利与惩罚契约研究[J]. 李建斌,余牛,刘志学.  系统工程理论与实践. 2015(07)
[10]基于POT模型的巨灾风险度量与保险模式研究——以地震风险为例[J]. 郝军章,崔玉杰.  数理统计与管理. 2016(01)



本文编号：3167368