我國(guó)金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值(VaR)與CVaR的理論研究及應(yīng)用
發(fā)布時(shí)間:2021-10-14 08:37
VaR(Value at Risk)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值方法是上世紀(jì)90年代以后發(fā)展起來的一種新型風(fēng)險(xiǎn)度量和控制的模型,它簡(jiǎn)單易操作,應(yīng)用范圍廣,相比于傳統(tǒng)的金融風(fēng)險(xiǎn)管理模型,具有更高的實(shí)用價(jià)值。期望短缺(Expected Shortfall,簡(jiǎn)稱CVaR)是損失超過VaR的條件均值,也稱條件受險(xiǎn)價(jià)值(CVaR)或尾部VaR,它反映了損失超出VaR的平均水平,是目前市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)估值的新型工具。近年來VaR和CVaR(Expected Shortfall)已經(jīng)成為金融界普遍接受并逐漸廣泛應(yīng)用的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度方法。VaR可以定義為:一定的概率水平下,證券組合在未來特定一段時(shí)間內(nèi)的最大可能損失。VaR的優(yōu)點(diǎn)在于將不同的市場(chǎng)因子、不同市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)集成為一個(gè)數(shù),較準(zhǔn)確度量由不同風(fēng)險(xiǎn)來源及其相互作用而產(chǎn)生的潛在損失,適應(yīng)了金融市場(chǎng)發(fā)展的動(dòng)態(tài)性、復(fù)雜性和整合性的趨勢(shì),但VaR本身仍存在一些不足。一是沒有考慮到尾部風(fēng)險(xiǎn),即損失超過VaR值的風(fēng)險(xiǎn);其次,它不是一致的風(fēng)險(xiǎn)度量工具。Artzner(1997)提出了ES(Expected Shortfall)的概念,CVaR度量損失超過VaR的損失期望值,它是一致的風(fēng)險(xiǎn)度量工具。本...
【文章來源】:暨南大學(xué)廣東省 211工程院校
【文章頁數(shù)】:54 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國(guó)內(nèi)外對(duì)于VaR和CVaR方法研究現(xiàn)狀綜述
1.3 本文的內(nèi)容概要與創(chuàng)新之處
第2章 證券市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)概述
2.1 證券市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的概念
2.2 證券市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的種類
2.2.1 系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)
2.2.2 非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)
2.3 證券市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的特征
2.4 風(fēng)險(xiǎn)度量方法概述
第3章 用VaR和CVaR方法度量金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)
3.1 VaR的定義
3.2 幾種VaR計(jì)算方法的說明與比較
3.3 VaR技術(shù)的改進(jìn)
3.3.1 參數(shù)計(jì)算方法的改進(jìn)
3.3.2 非參數(shù)計(jì)算方法的改進(jìn)
3.4 計(jì)算VaR的典型方法—參數(shù)法
3.4.1 ARCH族模型
3.4.2 計(jì)算VaR的RiskMetrics模型
3.4.3 VaR方法的優(yōu)缺點(diǎn)及CVaR的產(chǎn)生
3.5 CVaR的理論及特征
3.5.1 CVaR的計(jì)算
3.5.2 CVaR計(jì)算的兩類方法:
3.6 本文采用的計(jì)算方法
第4章 用VaR和CVaR度量中國(guó)股市風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)證分析
4.1 樣本數(shù)據(jù)選取與時(shí)段選擇
4.1.1 分析樣本序列的選擇
4.1.2 時(shí)段選擇
4.2 數(shù)據(jù)分布特征分析
4.3 模型估計(jì)
4.3.1 SZCI的GPD模型分析
4.3.2 SZCI的VaR和ES的估計(jì)與檢驗(yàn)
4.3.3 SZ180I的GPD模型分析
4.3.4 對(duì)SZ180I的對(duì)數(shù)日收益率的VaR和ES估計(jì)與檢驗(yàn)
第5章 結(jié)論與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
本文編號(hào):3435820
【文章來源】:暨南大學(xué)廣東省 211工程院校
【文章頁數(shù)】:54 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國(guó)內(nèi)外對(duì)于VaR和CVaR方法研究現(xiàn)狀綜述
1.3 本文的內(nèi)容概要與創(chuàng)新之處
第2章 證券市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)概述
2.1 證券市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的概念
2.2 證券市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的種類
2.2.1 系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)
2.2.2 非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)
2.3 證券市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的特征
2.4 風(fēng)險(xiǎn)度量方法概述
第3章 用VaR和CVaR方法度量金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)
3.1 VaR的定義
3.2 幾種VaR計(jì)算方法的說明與比較
3.3 VaR技術(shù)的改進(jìn)
3.3.1 參數(shù)計(jì)算方法的改進(jìn)
3.3.2 非參數(shù)計(jì)算方法的改進(jìn)
3.4 計(jì)算VaR的典型方法—參數(shù)法
3.4.1 ARCH族模型
3.4.2 計(jì)算VaR的RiskMetrics模型
3.4.3 VaR方法的優(yōu)缺點(diǎn)及CVaR的產(chǎn)生
3.5 CVaR的理論及特征
3.5.1 CVaR的計(jì)算
3.5.2 CVaR計(jì)算的兩類方法:
3.6 本文采用的計(jì)算方法
第4章 用VaR和CVaR度量中國(guó)股市風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)證分析
4.1 樣本數(shù)據(jù)選取與時(shí)段選擇
4.1.1 分析樣本序列的選擇
4.1.2 時(shí)段選擇
4.2 數(shù)據(jù)分布特征分析
4.3 模型估計(jì)
4.3.1 SZCI的GPD模型分析
4.3.2 SZCI的VaR和ES的估計(jì)與檢驗(yàn)
4.3.3 SZ180I的GPD模型分析
4.3.4 對(duì)SZ180I的對(duì)數(shù)日收益率的VaR和ES估計(jì)與檢驗(yàn)
第5章 結(jié)論與展望
參考文獻(xiàn)
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本文編號(hào):3435820
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