隨著近幾年金融市場(chǎng)的迅猛發(fā)展以及2006年中國(guó)基金業(yè)的快速崛起,巨額的資金流入了基金資產(chǎn)管理公司。然而,接下來(lái)的全球信貸危機(jī)以及商業(yè)銀行、證券公司的倒閉,使得風(fēng)險(xiǎn)管理的重要性被提到了一個(gè)空前的高度。投資者所面臨的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)能否用單一的量化指標(biāo)表示出來(lái)這個(gè)問(wèn)題擺到了人們面前。VaR的出現(xiàn)使得投資組合在一定時(shí)期內(nèi)最大可能損失的定量化成為可能。目前VaR是國(guó)際上流行的風(fēng)險(xiǎn)管理工具,它廣泛地應(yīng)用于各種金融工具的風(fēng)險(xiǎn)管理。本文首先對(duì)國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀作了個(gè)綜述,介紹了證券投資基金的概況和國(guó)內(nèi)外的發(fā)展,在此基礎(chǔ)上分析了投資者購(gòu)買證券投資基金所面臨的風(fēng)險(xiǎn),闡述了風(fēng)險(xiǎn)管理的經(jīng)典理論與現(xiàn)代理論基礎(chǔ)。接下來(lái)本文介紹了VaR方法的定義、計(jì)算和改進(jìn)。其中詳細(xì)介紹了方差-協(xié)方差法、歷史模擬法和蒙特卡洛法。同時(shí),本文創(chuàng)新地應(yīng)用各種優(yōu)先算法對(duì)VaR的傳統(tǒng)算法進(jìn)行了改進(jìn)研究,并對(duì)改進(jìn)后的算法進(jìn)行了比較分析。針對(duì)數(shù)據(jù)處理方式的不同,運(yùn)用Bootstrap方法和隨機(jī)加權(quán)方法進(jìn)行VaR改進(jìn)研究;針對(duì)分布函數(shù)的不同,引入了扭曲函數(shù)修正和厚尾分布修正,使得VaR計(jì)算結(jié)果與實(shí)際情況更加符合。此外,本文還著重研究了VaR方法在我國(guó)證券... 

【文章來(lái)源】：江西理工大學(xué)江西省

【文章頁(yè)數(shù)】：58 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

三只基金業(yè)績(jī)比較

…；P1*(242)，P2*(242)，…，P5*(242) →V*(242)。各基金目前凈值計(jì)算投資組合目前的價(jià)值：P1(1)，P2(1)，…，P5(1)→V(0)。步驟三，用投資組合價(jià)值的模擬值與投資組合目前的價(jià)值比較，得出 242 筆未來(lái)報(bào)酬模擬值：△V*(1)= V*(1)- V(0)；△V*(2)= V*(2)- V(0)；…；△V*(242)= V*(242)- V(0)。步驟四，將未來(lái)報(bào)酬模擬值△V*(t)（其中 t=1,2,…,242），由小到大順序排列。按照 90%的定置信水平找到相應(yīng)的分位點(diǎn) 242×（1-90%）=24.2，從小到大排列的 242 個(gè)未來(lái)報(bào)酬值的第 24 個(gè)即是所求的在 90%的置信水平下的持有基金組合 1 天的風(fēng)險(xiǎn)值 VaR。計(jì)算得出基金組合未來(lái)報(bào)酬模擬值如下圖所示：

V*(t)，t=1,2, …,1000。步驟四，以目前各基金目前的凈值計(jì)算投資組合目前的價(jià)值 V(0)。步驟五，比較步驟二所求出之投資組合未來(lái)價(jià)值的模擬值與目前的價(jià)值的比較，可投資組合 1000 筆未來(lái)報(bào)酬模擬值：△V*(t)，t=1,2, …,1000。步驟六，將所建構(gòu)的未來(lái)報(bào)酬模擬值，由小到大順序排列。按照 95%的定置信水平相應(yīng)的分位點(diǎn) 1000×（1-95%）=50，從小到大排列的 1000 個(gè)未來(lái)報(bào)酬值的第 50 個(gè)即求的在 95%的置信水平下的持有基金組合 1 天的風(fēng)險(xiǎn)值 VaR。計(jì)算得出基金組合未來(lái)報(bào)酬模擬值如下圖所示：

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3590092