NOD序列的大样本性质及风险测度

发布时间：2017-09-06 14:14

  本文关键词：NOD序列的大样本性质及风险测度

  更多相关文章： NOD序列 小波估计 固定设计回归模型 Bahadur表示 强相合性渐近正态性 极值理论 VaR估计 CVaR

【摘要】：近几年.学者们在NOD序列不等式研究方面取得了一定的成果,例如：Ber-nstein不等式、Rosenthall型不等式等,这些理论的发展促进了NOD序列在统计领域的应用.在统计领域,研究一个序列的大样本性质是热门的一个话题,例如PA序列,NA序列等大样本性质已有大量成果,但就NOD序列而言,其大样本性质的研究成果却很少.随着金融市场的日益复杂,风险的评价和测量得到了学者的高度关注.风险大小是在投资决策中首要考虑因素,如何科学有效的度量行业风险是一个亟待攻克的解题.二十世纪90年代以来,极值理论己逐步在金融风险管理领域得到应用.现有的研究成果并没有系统比较各种度量风险方法的利弊,不正确的度量方法可能导致金融决策的失误.本硕士论文具体研究分为四章：第一章是序言部分,着重介绍NOD序列大样本性质研究背景以及风险度量的发展.第二章主要研究NOD下VaR样本分位数估计的强相合性及其Bahadur表示.利用NOD样本的性质和相关不等式,研究了在NOD序列下,风险度量VaR非参数估计量的性质.证明了VaR样本分位数估计的强相合性,同时也给出了VaR样本分位数估计的Bahadur表示.第三章主要研究NOD序列回归函数小波估计的渐近正态性.文章对于非参数固定设计回归模型Yi=g(xi)+εi,iin,其中{xi}为固定设计点,g(x)是回归函数,{εi}为NOD序列随机误差,在合适的条件下,研究了未知回归函数g(x)的小波估计的渐近正态性.第四章主要研究了CVaR度量在极值理论中应用,近半个世纪以来,随着经济的全球化和多元化,金融风险的度量逐渐受到金融界以及经济学者的关注.90年代后,新型风险管理工具VaR(在险价值)测量方法逐步发展起来.以它能够科学、准确、综合的度量风险值而倍受国际金融界的青睐,但在极端事件发生期,VaR的度量准确性不如CVaR(条件在险价值)
【关键词】：NOD序列 小波估计 固定设计回归模型 Bahadur表示 强相合性渐近正态性 极值理论 VaR估计 CVaR
【学位授予单位】：广西师范学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：O211.67
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-13
• 1.1 相关研究背景及意义9-10
• 1.2 研究现状10-12
• 1.3 论文的研究内容和创新点12-13
• 第二章 NOD下VaR样本分位数估计的强相合性及其Bahadur表示13-19
• 2.1 引言及预备知识13-14
• 2.2 引理14-16
• 2.3 主要结果及证明16-19
• 第三章 NOD序列回归函数小波估计的渐近性质19-26
• 3.1 引言及预备知识19-20
• 3.2 引理20-21
• 3.3 主要结论与证明21-26
• 第四章 CVaR度量在极值理论中的应用26-32
• 4.1 引言及预备知识26-27
• 4.2 极值理论27-29
• 4.3 实证分析29-32
• 4.4 总结32
• 结论与展望32-33
• 参考文献33-39
• 攻读学位期间主要研究成果39-40
• 致谢40

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本文编号：803600