基于g-h模型下的VaR估计及应用

发布时间：2020-10-25 04:50

　　 许多金融机构由于管理不善而导致巨额损失,其主要原因是缺乏有效的风险管理工具,从而不能很好的评估市场风险.因此,进行有效的市场风险评估就显得尤其重要.市场风险的度量工具有许多,VaR是目前金融市场风险管理常用的方法之一,它表示某个金融资产或投资组合在一定持有期和置信水平下的最大可能损失.我们可以根据证券组合价值变化的统计分布图找到与置信度匹配的分位数,即VaR值.通常假定金融资产或投资组合的收益率序列服从正态分布,但是大量实证表明资产收益率是非正态的,而且具有明显的尖峰厚尾特性,极值理论(EVT)能较好的处理尖峰厚尾特性,但这一方法有很多的缺陷,计算方法非常复杂,阀值的选择比较自由,而且这一方法对样本数据容量要求比较大.针对极值理论存在的这些不足,本文采用g—h分布,导出了基于9—h分布下投资组合的VaR计算公式,并且与极值理论下的VaR估计值做了比较,实证分析结果表明基于g—h假设下的VaR方法对收益率数据的风险描述更为准确,计算结果优于极值理论下的VaR估计.
【学位单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2013
【中图分类】：F832.5;O212.1
【文章目录】：
中文摘要
Abstract
第一章 引言
    1.1 研究背景和意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 本文结构安排
第二章 风险价值VaR、不对称现象与厚尾现象
    2.1 风险价值VaR
    2.2 VaR的计算方法
    2.3 峰度和偏度
第三章 基于g-h分布的VaR估计
    3.1 g-h分布
        3.1.1 g-h分布的基本概念
        3.1.2 参数估计
    3.2 g-h分布的一般化形式及统计特性
    3.3 g-hVaR法
    3.4 准确性检验
第四章 实证分析
    4.1 数据描述及其统计特性
    4.2 g-h模型的建立和参数估计
    4.3 VaR的计算
    4.4 回测检验
第五章 结论与展望
    5.1 本文小结
    5.2 问题分析及未来工作
参考文献
在读期间完成的主要论文
致谢

【参考文献】

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本文编号：2855489