基于含跳-Vasicek模型的VaR风险度量及其敏感性分析

发布时间：2017-09-01 17:09

  本文关键词：基于含跳-Vasicek模型的VaR风险度量及其敏感性分析

  更多相关文章： 风险度量 VaR 随机利率 Vasicek模型 跳—扩散过程

【摘要】：VaR作为金融风险度量工具第一次在G30国际经济与金融咨询机构发表的报告《衍生产品的实践和原则》一文中被提出。VaR,简言之,是指在一定的持有期及一定的置信度内,某风险资产所面临的潜在最大损失金额。关于VaR的估值,近年来一个较为热点的研究方向是利用市场利率对风险资产进行折现,进而间接地给出该风险资产的VaR计量。譬如,Na Song等人(2012)考虑市场利率满足Merton、Vasicek、CIR等扩散模型,研究了不同利率模型下的风险度量VaR估值和风险特征等问题。由于现实金融市场往往受到突发事件(金融政策调整、政治动荡等)的影响,市场利率可能产生跳跃现象。因此,考量市场随机利率服从含跳—扩散过程的Vasicek模型并进而研究VaR的估值问题,具有理论和现实的双重意义。首先,本文基于Na Song等人(2012)的工作基础上,假设市场随机利率满足跳—扩散Vasicek模型,通过一系列繁难的计算,给出了风险资产预期损失的均值和方差,并在给定的置信度水平下,计算出了风险资产的风险度量值VaR；其次,利用MATLAB算法,详细研究了风险度量值VaR关于相关参数敏感性问题。利用MATLAB算法,给出服从含跳—Vasicek模型下随机利率关于不同参数的敏感性分析,进而分析了风险度量值VaR关于各相关参数的敏感性问题；最后,本文还将含跳—Vasicek模型下的VaR和改进前的Vasicek模型的VaR值进行了数值对比,数值算例表明基于含跳过程的Vasicek模型下的VaR风险度量决策更具有稳健性。本文所得结果可视为Na Song等人(2012)工作的一个自然推广。
【关键词】：风险度量 VaR 随机利率 Vasicek模型 跳—扩散过程
【学位授予单位】：南京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F831.5;F224
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-8
• 1 绪论8-12
• 1.1 选题背景与研究意义8
• 1.2 研究现状8-11
• 1.2.1 关于VaR的研究现状8-9
• 1.2.2 关于随机利率的研究现状9-11
• 1.2.3 随机理论背景下的风险度量11
• 1.3 本文内容11
• 1.4 本文创新点11-12
• 2 预备知识12-20
• 2.1 VaR的风险度量及其相关性质12-15
• 2.2 布朗运动和泊松过程15-17
• 2.3 Vasicek模型及其相关性质17-20
• 3 基于跳—Vasicek模型的VaR风险度量20-34
• 3.1 跳—Vasicek模型的构建20-22
• 3.2 跳—Vasicek模型的基本性质22-30
• 3.3 基于跳—Vasicek模型的VaR估值30-34
• 4 VaR值的敏感性分析34-46
• 4.1 跳—扩散Vasicek随机利率模型之参数的敏感性分析34-41
• 4.2 VaR风险度量关于参数的敏感性分析41-44
• 4.3 跳—扩散Vasicek模型与经典Vasicek模型的VaR值的对比44-46
• 5 结论46-47
• 致谢47-48
• 参考文献48-51
• 附录51-55

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 王春峰,万海辉,李刚;基于MCMC的金融市场风险VaR的估计[J];管理科学学报;2000年02期

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 张思思;VaR的二重理论及其应用研究[D];南京理工大学;2013年

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本文编号：773334