【摘要】： 受全球經(jīng)濟(jì)一體化、金融創(chuàng)新等因素的影響,金融市場正發(fā)生著重大的變化,人們面臨的風(fēng)險(xiǎn)越來越復(fù)雜,因此研究和發(fā)展風(fēng)險(xiǎn)度量模型成為當(dāng)務(wù)之急。在很長一段時(shí)間,在險(xiǎn)價(jià)值VaR都作為首選來估算風(fēng)險(xiǎn)。它的主要優(yōu)勢是顯示發(fā)生最壞損失時(shí)的最小損失數(shù)和損失發(fā)生的概率。在很大范圍的風(fēng)險(xiǎn)運(yùn)用中,其使用都比較簡便。然而,它卻存在一個(gè)重大缺陷:沒有對(duì)原始損失分布的所有信息進(jìn)行討論,忽略了風(fēng)險(xiǎn)極端尾部事件,即高風(fēng)險(xiǎn)事件。 這些極端尾部風(fēng)險(xiǎn)雖發(fā)生機(jī)會(huì)很少,但是一旦發(fā)生,可能會(huì)對(duì)如資本充足程度、流動(dòng)資金狀況及盈利等主要監(jiān)管及業(yè)務(wù)參數(shù)造成重大影響。所以,對(duì)小概率大數(shù)值的極端尾部風(fēng)險(xiǎn)事件要引起人們的高度重視。人們需對(duì)這些尾部極端事件做出精確的判斷和預(yù)測,這就需要尋求更加適合的模型方法來處理這些極端情況。為了解決這個(gè)問題,出現(xiàn)了各種不同的風(fēng)險(xiǎn)度量,這么多的風(fēng)險(xiǎn)度量方法,到底哪些更合理,什么是標(biāo)準(zhǔn),到現(xiàn)在為止仍沒有得到共識(shí)。顯然這是除了繼續(xù)尋找新風(fēng)險(xiǎn)度量方法之外,需要去做的另外一項(xiàng)重要工作,怎樣對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確的度量擺在了人們的面前。 本文主要研究一類特別的風(fēng)險(xiǎn)度量——函數(shù)型風(fēng)險(xiǎn)度量。這類風(fēng)險(xiǎn)度量的實(shí)質(zhì)就是強(qiáng)調(diào)尾部風(fēng)險(xiǎn),它通過對(duì)分布函數(shù)進(jìn)行修正,給高風(fēng)險(xiǎn)事件更大的權(quán)重,從而投資者對(duì)大的損失有主觀的認(rèn)識(shí)并對(duì)大的風(fēng)險(xiǎn)顯示回避態(tài)度。本文首先介紹當(dāng)前流行的風(fēng)險(xiǎn)度量模型,并從扭曲函數(shù)角度考察風(fēng)險(xiǎn)度量,指出它們和傳統(tǒng)方法的區(qū)別,研究它們的特性,使之能準(zhǔn)確的度量風(fēng)險(xiǎn)。再對(duì)選取不同扭曲函數(shù)得到的各種函數(shù)型風(fēng)險(xiǎn)度量模型做比較,希望找到選取扭曲函數(shù)的依據(jù)。隨后,對(duì)模型中的參數(shù)進(jìn)行分析,使得到的度量值與真實(shí)值更為接近。由于通常的風(fēng)險(xiǎn)分布呈厚尾的形態(tài),為了能夠更好的擬合分布的尾部,使扭曲后得到的分布較為精確的獲得估計(jì)值,我們提出了應(yīng)用扭曲函數(shù)對(duì)分布函數(shù)進(jìn)行估計(jì)的兩種方法——參數(shù)估計(jì)方法和非參數(shù)估計(jì)方法,并對(duì)相應(yīng)情況下的估計(jì)結(jié)果做事后檢驗(yàn),從而對(duì)函數(shù)型風(fēng)險(xiǎn)度量在實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)度量中的運(yùn)用產(chǎn)生一定的指導(dǎo)作用。最后,對(duì)全文進(jìn)行總結(jié),指出研究的不足以及需要進(jìn)一步研究的地方。
【圖文】：

我們對(duì)這些函數(shù)型風(fēng)險(xiǎn)度量進(jìn)行一下比較分析，希望得到選擇風(fēng)險(xiǎn)度量方法的一種參考依據(jù)。為此，，在相同的情況下比較函數(shù)型風(fēng)險(xiǎn)度量，首先假定風(fēng)險(xiǎn)損失服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，這里選擇能使扭曲函數(shù)曲線下側(cè)面積相等的參數(shù)值，如圖4一1所示各種函數(shù)型風(fēng)險(xiǎn)度量在對(duì)損失分布進(jìn)行變換時(shí)，對(duì)不同的損失賦予的權(quán)重都不相同。嘴…湯沖，__叫耘乓叮繆…曹少江臺(tái)拼多準(zhǔn)笙二叉戮’\議\\鬢葺剛翎倒一圖4一1各種函數(shù)型風(fēng)險(xiǎn)度量方法的扭曲生存函數(shù)圖從圖4一1可以看出，各種函數(shù)型風(fēng)險(xiǎn)度量方法的扭曲生存函數(shù)線出現(xiàn)了多次交叉，另外度量某處損失的賦權(quán)順序也沒有規(guī)律。在這里，我們只關(guān)心損失分布的最右端，即高端損失部分。從圖中可以得到各種函數(shù)型風(fēng)險(xiǎn)度量方法對(duì)損失值的賦權(quán)順序由大到小依次為:PH>WT>Lb>DP>ExP>C、恤R>Log>Gini>Sqrt經(jīng)此圖分析可以得到，由PH扭曲函數(shù)得到的修正分布可以更好地?cái)M合厚尾分布，該結(jié)果也可用數(shù)學(xué)分析給出說明。由PH扭曲函數(shù)得到的扭曲生存函數(shù)表達(dá)式為g。(S(x))=(S(x))a=(l一F(x))a

==0·20050藝N(28·08989(x一戈))從2001年1月24日到2006年10月24日的日收益率的直方圖與核密度估計(jì)圖4一3和圖4一4為:烏產(chǎn)寫，于升全不打獷打t澳續(xù)理舞產(chǎn)夢(mèng)瑞圖4一3日收益率分布直方圖圖4一4日收益率核密度估計(jì)圖利用非參數(shù)均值回歸方法，通過表達(dá)式(4一l)和(4一2)可以得到g(x)和h(x)的估計(jì)，它們的估計(jì)圖分別如圖4一5和圖4一6所示:1.一甘子一聊囊率卿彝卿牌~-二.下藻/一，戶豐書篡~//懈一囂氏了壓6O70.右急“0‘4芬。50卜4眾斗〔2寒省奢口，3蘭夕_班。念壓;熙卞漏眾5以7以8幾馬;以布莎哪圖4一5扭曲函數(shù)g(x)估計(jì)圖圖4一6修正函數(shù)h(x)估計(jì)圖從扭曲函數(shù)g(x)估計(jì)圖4一5可以看出，在x非常接近于。的尾部區(qū)域，以x)都要比x值大
【學(xué)位授予單位】：武漢理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號(hào)】：F224;F830.9

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2659748