条件VaR和条件CVaR的核估计及其实证分析

发布时间：2018-05-11 05:41

  本文选题：条件VaR + 条件CVaR　； 参考：《数理统计与管理》2016年02期

【摘要】：VaR和CVaR是目前两种主流风险度量工具。条件VaR和条件CVaR是基于市场风险因子在已知条件(或信息)下的分布来计量和测算VaR和CVaR,能够及时地根据变化的条件来重新估计风险进而进行有效的风险管理,是对传统的基于边际分布的VaR和CVaR指标的有益补充。另外一方面,近年来非参数核估计方法因模型设定灵活、方便处理变量相依结构等优点备受关注。在本文,我们用条件VaR和条件CVaR的非参数核估计法,对我国A股市场的风险进行测算。结果得出:条件VaR和条件CVaR能揭示出深证成指和上证综指之间的不同风险特征;条件VaR和条件CVaR的测算结果并非总是一致;系统风险估计值对已知条件的敏感性高于深发展A和万科A两只股票的个股风险。以上风险特征在边际VaR和边际CVaR下无法得到。
[Abstract]:VaR and CVaR are two main risk measurement tools. Conditional VaR and conditional CVaR are based on the distribution of market risk factors under known conditions (or information) to measure and measure VaR and Cvar. It is a useful supplement to the traditional VaR and CVaR indexes based on marginal distribution. On the other hand, in recent years, the nonparametric kernel estimation method has attracted much attention because of the flexibility of model setting and the convenience of processing the dependent structure of variables. In this paper, we use the nonparametric kernel estimation method of conditional VaR and conditional CVaR to estimate the risk of A share market in China. The results show that conditional VaR and conditional CVaR can reveal the different risk characteristics between Shenzhen Composite Index and Shanghai Composite Index, the results of conditional VaR and conditional CVaR are not always consistent. The sensitivity of system risk estimate to known conditions is higher than that of individual stock risk of Shenzhen Development A and Vanke A. The above risk characteristics can not be obtained under marginal VaR and marginal CVaR.
【作者单位】： 广东财经大学金融学院;中山大学管理学院;广东外语外贸大学金融学院;
【基金】：国家自然科学基金重点项目(71231008);国家自然科学基金项目(71371199,71471045) 中国博士后科学基金(2014M562246,2014M560658) 广东省自然科学基金博士启动项目(2014A030310305,2014A030310195) 广东省普通高校特色创新项目(人文社科类) 中国博士后科学基金特别资助项目(2015T80896) 广州市哲学社会科学规划项目(14G42,15Q20)
【分类号】：F224;F832.51

【参考文献】

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1 刘晓倩;周勇;;金融风险管理中ES度量的非参数方法的比较及其应用[J];系统工程理论与实践;2011年04期

2 吴振翔,叶五一,缪柏其;基于Copula的外汇投资组合风险分析[J];中国管理科学;2004年04期

【共引文献】

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2 崔百胜;陈浪南;;基于极值理论和多元时变copula模型的我国外汇储备汇率风险度量[J];国际贸易问题;2011年12期

3 任仙玲;叶明确;张世英;;基于Copula-APD-GARCH模型的投资组合有效前沿分析[J];管理学报;2009年11期

4 苟红军;陈迅;花拥军;;基于GARCH-EVT-COPULA模型的外汇投资组合风险度量研究[J];管理工程学报;2015年01期

5 郑浩;;基于COPULA-EVT的利率衍生品风险管理[J];湖北经济学院学报;2011年03期

6 李占雷;李学师;程洁;;基于Copula的美元、欧元和日元汇率相关性分析[J];河北工程大学学报(自然科学版);2011年01期

7 王沁;易文德;王璐;;乘积阿基米德Copula[J];浙江大学学报(理学版);2010年02期

8 任仙玲;张世英;;基于核估计及多元阿基米德Copula的投资组合风险分析[J];管理科学;2007年05期

9 尹向飞;陈柳钦;;基于Copula的投资组合选择模型研究[J];广东金融学院学报;2009年02期

10 叶五一;缪柏其;;已实现波动与日内价差条件下的CVaR估计[J];管理科学学报;2012年08期

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1 王宗润;吴伟韬;;基于Copula-EVT模型的人民币汇率组合风险测度[A];第三届（2008）中国管理学年会论文集[C];2008年

2 王宗润;吴伟韬;;基于Copula-EVT模型的人民币汇率组合风险测度[A];第三届（2008）中国管理学年会——技术与创新管理分会场论文集[C];2008年

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3 刘琼芳;基于Copula理论的金融时间序列相依性研究[D];重庆大学;2010年

4 柴尚蕾;股指期货与现货市场的相关性及套期保值策略研究[D];大连理工大学;2011年

5 李健伦;保险监管中的法定偿付能力度量问题研究[D];中国科学技术大学;2006年

6 孔繁利;金融市场风险的度量—基于极值理论和Copula的应用研究[D];吉林大学;2006年

7 叶五一;VaR与CVaR的估计方法以及在风险管理中的应用[D];中国科学技术大学;2006年

8 战雪丽;基于Copula理论的多金融资产定价与风险测度[D];天津大学;2007年

9 徐付霞;Copula理论与极值统计的应用[D];天津大学;2008年

10 任仙玲;基于Copula理论的金融市场相依结构研究[D];天津大学;2008年

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2 陈晔;证券投资组合问题研究[D];长沙理工大学;2010年

3 谢莉莉;商业银行市场风险和信用风险整合的Copula方法[D];南京财经大学;2010年

4 谢保华;Copula函数在保险投资组合风险管理中的应用[D];南京财经大学;2010年

5 任克南;我国上市商业银行汇率风险计量研究[D];南京财经大学;2010年

6 徐少丽;基于SV和Copula的投资组合风险度量及最优策略选择[D];南京财经大学;2010年

7 朱志;房地产投资组合优化与决策研究[D];河北工程大学;2010年

8 马野;混合Copula构造及相关性应用[D];长春工业大学;2010年

9 张雨;Archimedean Copulas函数在干旱分析中的应用[D];西北农林科技大学;2010年

10 王超;次贷危机下中美金融市场波动溢出研究[D];山东经济学院;2011年

【二级参考文献】

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5 周志中,郭燕,周志成;影响中国基金短期业绩的市场因子分析[J];预测;2002年02期

6 马超群,李红权,周恩,杨晓光,徐山鹰,张银旗;风险价值方法及其实证研究[J];中国管理科学;2001年05期

7 胡海鹏,方兆本;投资组合VaR及其分解[J];中国管理科学;2003年03期

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3 孙晓冬;赵斐;;VaR与CVaR在投资组合中的应用及对比分析[J];北京市财贸管理干部学院学报;2007年02期

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5 王玉玲;;CVaR方法在投资组合中的应用[J];统计与决策;2008年02期

6 赵丽娟;;VaR的改进方法CVaR在投资组合风险中的应用[J];职业技术;2009年04期

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8 陈婵娟;李筱璇;;如何用CVaR模型监测极端风险[J];当代经济;2010年05期

9 余力;张勇;;应用极值分布理论的VaR和CVaR估计[J];求索;2010年04期

10 郑玉仙;;风险测量的VaR及CVaR方法的对比研究[J];生产力研究;2010年04期

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2 王雨飞;王宇平;;基于遗传算法的CVaR模型[A];第八届中国管理科学学术年会论文集[C];2006年

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4 王秀英;陈爽;;两种离散型随机变量线性投资组合的CVaR[A];中国数学力学物理学高新技术交叉研究学会第十二届学术年会论文集[C];2008年

5 姚海祥;;奇导协方差矩阵和任意收益率分布下均值-CVaR模型的有效边界特征[A];第十届中国管理科学学术年会论文集[C];2008年

6 姚海祥;李仲飞;;不允许买空时基于均值和CVaR的效用最大化模型[A];第十一届中国管理科学学术年会论文集[C];2009年

7 姚海祥;;一般椭球分布下VaR与CVaR投资组合选择模型[A];第十四届中国管理科学学术年会论文集(上册)[C];2012年

8 方毅;张屹山;;CVaR与VaR应用在RAPM进行基金绩效评价的比较研究[A];21世纪数量经济学（第6卷）[C];2005年

9 吴军;汪寿阳;;CVaR与供应链的风险管理[A];中国运筹学会第七届学术交流会论文集（中卷）[C];2004年

10 孟志青;虞晓芬;高辉;蒋敏;;基于条件风险值CVaR模型的房地产组合投资的风险度量与策略[A];第八届中国管理科学学术年会论文集[C];2006年

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1 同济大学经济与管理学院 王树娟;证券投资基金变动投资组合研究[N];证券日报;2004年

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2 朱怀镇;基于CVaR的证券公司资本监管研究[D];厦门大学;2008年

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4 叶五一;VaR与CVaR的估计方法以及在风险管理中的应用[D];中国科学技术大学;2006年

5 王金凤;CVaR在电力市场风险管理中的应用研究[D];上海大学;2012年

6 许丽艳;解随机互补问题的CVaR-SP模型与DRO模型[D];大连理工大学;2015年

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本文编号：1872634