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金融市场风险价值（VaR）的若干新方法及其应用

作　者: 唐林俊
导　师: 杨虎
学　校: 重庆大学
专　业: 运筹学与控制论
关键词: 风险价值 (VaR) Lalace分布 极值分布 核密度估计
分类号: F224
类　型: 硕士论文
年　份: 2003年
下　载: 377次
引　用: 3次
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内容摘要


风险价值方法或称VaR ( Value at Risk ) 方法是近年来国际上比较流行的一种风险管理工具。它在金融风险的计量、预测和控制领域已得到广泛的应用和重视。它的核心内容涉及分布的拟合及尾部分布的处理，这些问题也是当今国外金融领域研究的一个热门问题，不同的人有不同的处理方法，目前还没有一个比较公认的处理方法。本文从中国股票市场的对数收益率数据出发，结合中国股票市场收益率的基本特征，对中国股市VaR方法作了进一步研究，包括风险计量及预测问题，在研究过程中得到了下面的一些新的方法和结果。论文第三章，深入地研究了Laplace分布的一些性质，系统的研究了中国股票市场的分布特征，并对Laplace分布的应用作了实证分析，发现Laplace分布在金融领域具有重要的应用价值。论文第四章，通过研究极值II型分布，从顺序统计量的角度出发，研究极值分布的尾部展开的一些性质，提出了一种估计极值分布参数的方法，完善了极值理论的参数估计问题，结合实际应用提出了Laplace极值混合分布和一种估计VaR的新方法。文中最后一部分，从风险价值预测的角度出发，建立了基于VaR预测的概念和模型，提出了一种适合估计金融时间序列分布的核密度函数，并采用加权法推广了时间序列核密度估计模型

全文目录


中文摘要  4-5
英文摘要  5-8
1 绪论  8-12
  1．1 风险价值发展概述  8-9
  1．2 风险价值研究的问题  9-10
  1．3 风险价值研究的意义  10-11
  1．4 本文的主要研究工作  11-12
2 预备知识  12-20
  2．1 金融风险及风险价值  12-16
    2．1．1 VaR的定义  12-13
    2．1．2 VaR的概率推导  13
    2．1．3 VaR需要解决的问题  13-14
    2．1．4 投资组合的VaR  14-15
    2．1．5 VaR与传统的风险区别  15-16
  2．2 矩阵基本知识  16-20
    2．2．1 矩阵分块及行列式  17-18
    2．2．2 矩阵的分解  18
    2．2．3 矩阵特征值及相关不等式  18-20
3 Laplace分布性质研究及应用  20-30
  3．1 Laplace分布函数的性质  20-25
    3．1．1 Laplace常用性质  21-23
    3．1．2 Laplace分布与正态分布的区别  23-25
  3．2 Laplace分布的实证分析  25-29
    3．2．1 数据来源及一些基本统计指标  25-27
    3．2．2 Laplace分布在股票市场收益分布的应用  27-29
  3．3 本章小结  29-30
4 Laplace极值混合分布与VaR的估计  30-40
  4．1 极值分布及参数估计  30-36
    4．1．1 极值分布及厚尾理论  30-34
    4．1．2 极值分布参数的线性最小二乘估计  34
    4．1．3 极值分布参数的一种改良最小二乘参数估计方法  34-36
  4．2 基于Laplace分布和极值分布的新分布  36-37
  4．3 混合分布用于VaR的实证分析  37-40
5 核密度估计在预测风险价值中的应用  40-49
  5．1 核密度估计  40-42
    5．1．1 核密度估计的定义  40-41
    5．1．2 Laplace核的应用及性质  41-42
    5．1．3 核密度估计的窗宽及阶数  42
  5．2 单变量核密度估计模型  42-44
  5．3 单变量核密度估计模型的应用  44-46
  5．4 实证结果的比较分析  46-48
  5．5 本章小结  48-49
6 结论  49-50
致谢  50-51
参考文献  51-53
附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录  53

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中图分类: > 经济 > 经济计划与管理 > 经济计算、经济数学方法 > 经济数学方法
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