金融市場運作是一個復雜的系統(tǒng)工程。在金融市場中,風險是客觀存在的。隨著金融市場和金融交易的規(guī)模、動態(tài)性和復雜性的增加,金融理論和金融工程的發(fā)展,金融市場風險測量技術也變得更為綜合復雜。本文主要研究金融市場風險度量的各種方法,并加以綜合比較,以確定適應不同金融機制下的風險度量方法。 本文首先研究金融風險度量方法產(chǎn)生的背景及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,對金融風險度量的不同界定及金融風險的分類,然后介紹了金融市場風險的度量演變,著重介紹了度量金融風險的波動性方法,Var方法,CVar方法,信息熵等方法,并對這四種方法進行綜合比較,得出： (1)方差計算簡便,易于使用,而且已經(jīng)有了相當成熟,但不適合用來描述小概率事件發(fā)生所導致的巨大損失,而金融市場中的“稀少事件”產(chǎn)生的極端風險才是金融風險的真正所在。 (2)Var方法把對預期的未來損失的大小和該損失發(fā)生的可能性結(jié)合起來,不僅讓投資者知道發(fā)生損失的規(guī)模,而且知道其發(fā)生的可能性通過調(diào)節(jié)置信水平,可以得到不同置信水平上的Var值,這不僅使管理者能更清楚地了解到金融機構(gòu)在不同可能程度上的風險狀況,也方便了不同的管理需要,適用于綜合衡量包括利率風險、匯率風險、股票風險以及商品價格。但Var方法尾部風險測量的不充分性和不一定滿足凸性,故在基于Var對證券組合進行優(yōu)化時,可能存在多個局部極值,對整體優(yōu)化,在數(shù)學上難以實現(xiàn)。 (3) CVar模型在一定程度上克服了Var模型的缺點,不僅考慮了超過Var值的頻率,而且考慮了超過Var值損失的條件期望,有效的改善了Var模型在處理損失分布的后尾現(xiàn)象時存在的問題。 (4)信息熵方法對于固定的風險偏好系數(shù),其風險的走勢比較平穩(wěn)；對于不同的風險偏好系數(shù),其風險的差異較大。相對于方差而言,信息熵數(shù)據(jù)較大,更能體現(xiàn)波動性,與CVar方法相比較而言,信息熵數(shù)據(jù)相對較小,其波動幅度略小,作為風險的度量指標具有更大的優(yōu)勢。 最后,采用實證分析的方法,選取了云南白藥,萬科A,模塑科技,白云機場四只股票,進行了分析與計算,計算結(jié)果驗證了綜合比較研究的結(jié)論。
【學位單位】：武漢理工大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2010
【中圖分類】：F224;F830.9
【部分圖文】：

5%和99%i信水平下的Var值

武漢理工大學碩士學位論文卻是正的，這意味著一旦這個小概率事件發(fā)生，那么平均收益就為負，這說明仍然潛在的損失，即存在風險，所以CVa;方法比冷尹方法更接近于投資者規(guī)避風險的心4.4用信息嫡度量方法計算實例利用附錄一的數(shù)據(jù)，得到云南白藥2008年收益率的直方圖如下:

圖4.5云南白藥2008年收益率直方圖再由3.3.5的公式(3.13):域x)一樹、(0)+(l一人)s、(0)，對于不同的風險偏好系數(shù)，計算出云南白藥2008年各個季度的風險值，如圖4.6.圖4.6云南白藥2008年各個季度的風險值
【引證文獻】

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1 劉麗婷;基于ARCH族模型的我國匯率風險度量實證研究[D];東北財經(jīng)大學;2011年

本文編號：2883964