在险价值度量方法及其应用

发布时间：2017-07-30 15:32

  本文关键词：在险价值度量方法及其应用

  更多相关文章： VaR计算 极值理论 分位数回归 正态分布

【摘要】：传统的风险度量方法的局限性较为明显,比如灵敏度分析仅反映市场因子与价格之间的线性关系,忽略了非市场因子的影响。不能反映比如期权类非线性金融工具的情形。波动性研究也只是描述收益偏离程度,而未能反映出偏离的方向以及损失的具体的水平。随着科学技术的飞跃发展,风险度量也产生了许多新的方法(比如VaR方法,EM方法等),其中在险价值(Value at Risk)VaR方法作为一种新兴的风险度量工具,从诞生的一开始就受到广泛关注与应用,现在已经是国内外主要的研究方法,不少大型的银行和企业都利用VaR作为风险评估的标志,本文也将讨论它的几种计算方法。那么VaR应该怎么进行计算?传统的VaR计算方法存在不少的问题,比如:收益率分布的问题,传统的VaR计算默认收益率服从正态分布,然而正态分布显然不能很好的反映收益率尖峰厚尾分布的特点;再如:计算在险价值的时候笼统地运用所有的数据进行拟合计算,这样显然工作量过于繁重,而且度量结果不够准确等。针对VaR计算存在的一些问题,本文主要运用极值理论方法和分位数回归的方法对VaR进行估计。选取了上证指数、深证成指、日经225、标普500四种指数的收盘价进行研究。分别利用极值理论、分位数回归方法以及传统正态分布方法对VaR进行估计,从而得出在不同的市场中哪种VaR估计方法更为合适、有效。研究发现上证市场更适合使用分位数回归进行估计,而深证市场、日经和标普市场更适合使用极值理论方法进行估计。并且我们可以发现日经和标普市场比我们国内的市场更加成熟,受当期收益的影响更小。这也说明我国国内市场还存在很多投机现象,以及较多股民选择进行短线投资等问题。
【关键词】：VaR计算 极值理论 分位数回归 正态分布
【学位授予单位】：苏州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F224;F832.51
【目录】：

• 中文摘要4-6
• Abstract6-10
• 第一章 序论10-14
• 1.1 研究的背景及其意义10-11
• 1.1.1 研究的背景10
• 1.1.2 研究的意义10-11
• 1.2 文献综述11-12
• 1.2.1 国内外的研究现状11-12
• 1.3 本文的研究对象与步骤12-14
• 第二章 VaR在险价值概述及其计算方法14-16
• 2.1 在险价值的定义14-15
• 2.2 在险价值VaR的优点15-16
• 第三章 VaR的计算方法及正态分布下的计算16-19
• 3.1 简单分布下的VaR计算16
• 3.2 正态分布下的VaR计算16-17
• 3.3 其他情况下VaR的讨论17-19
• 第四章 利用极值理论计算VaR19-28
• 4.1 极值理论19-21
• 4.1.1 极值理论介绍19-20
• 4.1.2 极值理论下VaR的表达式20-21
• 4.2 极值理论计算VaR的实证分析21-28
• 4.2.1 样本数据的选取21
• 4.2.2 样本数据的描述性统计21-22
• 4.2.3 样本数据的平稳性22-24
• 4.2.4 极值VaR的计算24-28
• 第五章 利用分位数回归计算VaR28-33
• 5.1 分位数回归理论介绍28-29
• 5.2 分位数回归计算VaR的实证分析29-33
• 第六章 结论与说明33-35
• 6.1 结果与分析33-34
• 6.2 后续工作与研究34-35
• 参考文献35-36
• 致谢36-37

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本文编号：594967