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基于EVT的证券公司市场风险管理的VaR与CVaR研究

作　者: 邓兰松
导　师: 郑丕谔
学　校: 天津大学
专　业: 管理科学与工程
关键词: 风险管理 风险价值(VaR) 条件风险价值(CVaR) 极值理论 广义自回归条件异方差(GARCH)模型 数据挖掘
分类号: F224
类　型: 博士论文
年　份: 2004年
下　载: 1422次
引　用: 12次
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内容摘要


论文归纳了风险收益与风险管理的基本理论,对证券公司经营业务的风险分析与风险管理进行了研究,并运用极值理论与GARCH模型对金融市场风险价值VaR与CVaR进行了实证计算,最后设计了基于多智能体技术的客户数据挖掘系统作为证券公司客户关系管理的基础。各章节的主要研究内容简述如下。第一章首先介绍了论文的研究背景,然后对国内外相关研究领域的研究现状进行了综述,针对目前研究现状中的主要问题,概括了本文论文的主要研究内容与创新之处。在第二章,根据证券公司在其业务经营过程中面临着各种各样的风险,分别对证券公司承销业务、经纪业务、自营业务与并购业务的风险来源与风险因素进行分析。第三章介绍了风险与收益理论中的有效市场假设、资产组合理论、资本资产定价模型(CAPM),套利定价理论。对市场风险管理的方法进行研究,并对各种有关的风险度量理论的优缺点进行了较为深入的分析,介绍了风险管理的VaR体系。第四章介绍了极值理论的定义与表达式、极值理论的统计推断以及极值理论的超阈值模型,并对风险度量的新方法——CVaR进行了介绍,最后基于极值理论对证券指数的VaR与CVaR进行了实证研究。在第五章,将极值模型推广为平稳收益率序列,引入极值指标消除极值数据间的局部相关性,并应用改进的极值模型对证券指数进行了实证计算。第六章运用GARCH模型分析收益率序列的波动聚集现象,对其中的随机项分别采用正态分布、t分布和广义Pareto分布进行拟合,通过对证券指数的VaR实证计算发现GARCH-GPD模型在VaR计算研究中能够得到更好的结果。在第七章针对现有数据挖掘技术在证券公司客户关系管理应用中存在的困难,设计了基于多智能体技术的客户数据挖掘系统作为证券公司客户关系管理的基础,并对该系统的结构和运行进行了分析。论文最后是全文的总结并提出了进一步研究兴趣。

全文目录


第一章 绪论  8-18
  1．1 论文的研究背景  8-14
    1．1．1 金融风险简介  8-9
    1．1．2 证券公司风险管理概述  9-12
    1．1．3 金融市场风险的度量与管理方法  12-14
  1．2 国内外研究现状及存在问题  14-16
    1．2．1 国内外研究现状  14-16
    1．2．2 目前研究存在的问题  16
  1．3 本论文的创新之处  16-18
第二章 证券公司经营业务的风险分析与管理  18-39
  2．1 证券承销业务风险管理  18-21
    2．1．1 证券承销业务的风险来源  18-19
    2．1．2 证券承销业务的风险因素分析  19-20
    2．1．3 证券承销业务的风险管理  20-21
  2．2 证券经纪业务风险管理  21-24
    2．2．1 证券经纪业务的风险来源  21-23
    2．2．2 证券经纪业务的风险管理  23-24
  2．3 证券自营业务风险管理  24-29
    2．3．1 证券自营业务的特点  24
    2．3．2 证券自营业务的风险来源  24-26
    2．3．3 证券自营业务的风险管理  26-29
  2．4 证券公司并购业务风险管理  29-38
    2．4．1 证券公司的并购业务  29-30
    2．4．2 并购业务的风险来源  30-32
    2．4．3 并购业务的风险管理  32-38
  2．5 本章小结  38-39
第三章 风险收益与风险管理理论  39-61
  3．1 风险收益理论  39-49
    3．1．1 有效市场假设  39-40
    3．1．2 资产组合理论  40-45
    3．1．3 资本资产定价模型  45-47
    3．1．4 套利定价理论  47-49
  3．2 风险管理理论  49-60
    3．2．1 市场风险量化管理的发展  50
    3．2．2 市场风险综合衡量的现代方法——VaR  50-56
    3．2．3 VaR 模型的补充和检验方法体系  56-60
  3．3 本章小结  60-61
第四章 基于极值理论的 VaR与 CVaR研究  61-78
  4．1 极值理论介绍  61-72
    4．1．1 极值的定义和表达式  61-64
    4．1．2 极值理论的统计推断  64-67
    4．1．3 极值阈值方法  67-72
  4．2 CVaR 介绍  72-74
  4．3 基于极值理论的证券市场VaR 和CVaR 的实证研究  74-77
  4．4 本章小结  77-78
第五章 平稳收益率序列的 VaR 研究  78-86
  5．1 平稳时间序列的极值模型  78-81
  5．2 平稳收益率序列的证券市场VaR 实证研究  81-85
  5．3 本章小结  85-86
第六章 基于 GARCH模型的极值 VaR计算研究  86-93
  6．1 GARCH 模型在VaR 研究中的应用  86-89
    6．1．1 GARCH 模型介绍  86-88
    6．1．2 GARCH 模型在VaR 计算中的应用  88-89
  6．2 基于GARCH 模型的证券市场极值VaR 实证研究  89-92
  6．3 本章小结  92-93
第七章 基于数据挖掘技术的证券公司客户关系管理  93-102
  7．1 CRM 的概念及特征  93-94
  7．2 数据挖掘技术在CRM 中的主要应用  94-96
  7．3 应用现有数据挖掘技术存在的困难  96
  7．4 基于多智能体技术的客户数据挖掘  96-101
    7．4．1 多智能体技术简介  96-98
    7．4．2 系统结构的描述  98-99
    7．4．3 系统运行的描述  99-101
  7．5 本章小结  101-102
第八章 总结与展望  102-105
  8．1 全文工作的总结  102-103
  8．2 展望  103-105
参考文献  105-112
发表论文和参加科研情况说明  112-113
致谢  113

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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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