發(fā)布時間：2020-10-12 23:13

　　 伴隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化、投資自由化以及金融創(chuàng)新的不斷深入，金融市場的波動性和風(fēng)險也在不斷加劇，對于金融風(fēng)險的管理已經(jīng)成為金融機(jī)構(gòu)和投資者所面臨的最重要問題。VaR(Value at Risk)即風(fēng)險值，作為金融風(fēng)險分析、測度與防范的重要工具，是近年來國際上興起的一種定量度量金融風(fēng)險的管理方法。它是將眾多不可測的主觀因素轉(zhuǎn)化為運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計方法和計量技術(shù)的客觀概率數(shù)值，使隱性風(fēng)險顯性化。VaR的概念雖簡單，然而對它的度量卻是一個具有挑戰(zhàn)性的統(tǒng)計問題。 本文就金融風(fēng)險管理研究的起源、金融風(fēng)險的定義及分類、金融風(fēng)險管理存在的理論基礎(chǔ)以及現(xiàn)代金融風(fēng)險管理的主流模型和方法技術(shù)做出了綜述。在此基礎(chǔ)上，重點研究了證券投資組合選擇與組合評價的理論，并提出了金融風(fēng)險管理研究未來可能的發(fā)展方向。主要研究有： (1) 對目前國內(nèi)外學(xué)術(shù)界對風(fēng)險的定義進(jìn)行了歸納和綜述。歸納出七種學(xué)說觀點，并對各種學(xué)說觀點進(jìn)行了評述和數(shù)量刻畫。目前學(xué)術(shù)界對風(fēng)險的內(nèi)涵沒有統(tǒng)一的定義，針對不同的風(fēng)險源、風(fēng)險管理的不同目標(biāo)，不同的學(xué)者對風(fēng)險的理解和認(rèn)識程度與研究角度的不同，產(chǎn)生了不同的風(fēng)險度量方法。通過對各種學(xué)說的歸納和總結(jié)，反映了人們對風(fēng)險的認(rèn)識不斷深化、不斷完善的遞進(jìn)過程。從現(xiàn)有的風(fēng)險定義出發(fā)，重點分析了證券投資領(lǐng)域投資風(fēng)險的特殊性，探討了證券投資風(fēng)險的本質(zhì)特征。指出用VaR來描述金融市場風(fēng)險將更為全面合理。 (2) 對中國股票市場收益率序列基本性質(zhì)的研究。運(yùn)用SAS和S-plus統(tǒng)計軟件對上海股票市場收益率分布的正態(tài)性、自相關(guān)性、異方差性、獨立同分布性等進(jìn)行了相應(yīng)的統(tǒng)計檢驗。實證分析與檢驗結(jié)果表明，在中國股票市場中，收益率序列具有明顯的非正態(tài)特征，收益率序列獨立同分布的假設(shè)被拒絕。收益率序列呈“尖峰厚尾”分布，且序列之間存在著明顯的自相關(guān)性。 (3) 建立了風(fēng)險值VaR的基本概念和理論分析框架。給出了服從幾何布朗運(yùn)動的股票和期權(quán)的VaR。緊密跟蹤學(xué)科發(fā)展的前沿，對VaR度量的新方法進(jìn)行了研究。針對模型中要求收益分布服從正態(tài)分布的假定，對VaR進(jìn)行了拓展研究，引入了最壞條件VaR(worst-case VaR，WCVaR)的概念，并給出了它的計算公式。為了檢驗度量VaR方法的有效性，引入了Kupirc所給出的后驗檢驗統(tǒng)計量，并采用似然比檢驗的方法，給出了模型有效的拒絕域。 (4) 首次提出了循環(huán)修正的組合評價方法。針對目前多指標(biāo)綜合評價方法很多，各種方法的出發(fā)點不同，解決問題的思路不同，適用的對象不同等，存在著
【學(xué)位單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2005
【中圖分類】：F830.91;F224
【文章目錄】：
獨創(chuàng)性聲明
學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書
摘要
Abstract
目錄
第一章 緒論
    1.1 選題背景
        1.1.1 國際金融環(huán)境的變化
        1.1.2 國內(nèi)金融環(huán)境的變化
        1.1.3 金融風(fēng)險管理發(fā)展的可能性
    1.2 金融風(fēng)險刻畫與VaR的度量
    1.3 VaR研究的現(xiàn)狀
        1.3.1 國外研究現(xiàn)狀
            1.3.1.1 在一般理論和方法方面
            1.3.1.2 在實證分析方面
        1.3.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
        1.3.3 VaR的度量方法
    1.4 金融風(fēng)險管理中存在的問題
    1.5 組合優(yōu)化思想的應(yīng)用
        1.5.1 組合評價
        1.5.2 組合投資
    1.6 本文主要工作
第二章 證券投資風(fēng)險的概念
    2.1 引言
    2.2 風(fēng)險的綜述與分類
        2.2.1 風(fēng)險的綜述及評價
        2.2.2 風(fēng)險的來源與分類
    2.3 證券投資風(fēng)險的概念
        2.3.1 證券投資的定義
        2.3.2 證券投資的本質(zhì)屬性
        2.3.3 證券投資風(fēng)險的特征
    2.4 本章小結(jié)
第三章 金融市場風(fēng)險管理基本理論
    3.1 引言
    3.2 金融資產(chǎn)收益率的定義
        3.2.1 任一時點的收益率
            3.2.1.1 簡單收益率
            3.2.1.2 對數(shù)收益率
        3.2.2 金融資產(chǎn)收益率常用的分布
            3.2.2.1 正態(tài)分布
            3.2.2.2 t分布
            3.2.2.3 混合正態(tài)分布
            3.2.2.4 極值分布(Gumbel分布)
        3.2.3 幾種典型的隨機(jī)過程
            3.2.3.1 隨機(jī)過程定義與性質(zhì)
            3.2.3.2 幾種典型隨機(jī)過程定義
            3.2.3.3 金融資產(chǎn)收益率建模中常見的幾種隨機(jī)過程
    3.3 證券市場價格的波動性和相關(guān)性的估計和預(yù)測
        3.3.1 證券市場的價格波動性及相關(guān)性
        3.3.2 常用的波動性和相關(guān)性估計模型
            3.3.2.1 移動平均方法
            3.3.2.2 ARCH類模型方法
    3.4 實證研究
        3.4.1 樣本數(shù)據(jù)的選取
        3.4.2 收益分布的正態(tài)性檢驗
        3.4.3 收益序列的相關(guān)性檢驗
    3.5 本章小結(jié)
第四章 風(fēng)險值VaR及其度量方法
    4.1 引言
    4.2 VaR(Value at Risk)的產(chǎn)生背景與概念
        4.2.1 VaR的產(chǎn)生背景
        4.2.2 VaR的概念
    4.3 風(fēng)險值VaR的度量方法
        4.3.1 非參數(shù)方法
            4.3.1.1 VaR度量的歷史模擬法
            4.3.1.2 VaR度量的Monte Carlo模擬法
        4.3.2 參數(shù)方法
            4.3.2.1 一般分布下VaR的度量
            4.3.2.2 正態(tài)分布下的VaR度量
            4.3.2.3 服從幾何布朗運(yùn)動的股票或期權(quán)的VaR計算
            4.3.2.4 參數(shù)方法中的Dalta-Normal逼近法
            4.3.2.5 參數(shù)方法中的Delta-Gamma逼近法
        4.3.3 VaR新的度量方法
            4.3.3.1 基于GARCH模型的VaR的度量方法
            4.3.3.2 半?yún)?shù)方法
            4.3.3.3 極值方法
    4.4 VaR的拓展研究
        4.4.1 資產(chǎn)組合的VaR
        4.4.2 最壞情況下的VaR(worst-case VaR)
    4.5 VaR度量有效性的后驗檢驗
        4.5.1 后驗檢驗Kupiec方法的基本思想
        4.5.2 后驗檢驗的似然比檢驗方法
    4.6 實證研究
        4.6.1 數(shù)據(jù)的選取
        4.6.2 自相關(guān)性假設(shè)檢驗
        4.6.3 異方差性假設(shè)檢驗
        4.6.4 GARCH模型的參數(shù)估計
        4.6.5 基于GARCH模型的VaR
        4.6.6 后驗檢驗
    4.7 本章小結(jié)
第五章 組合思想在綜合評價中的應(yīng)用
    5.1 引言
    5.2 幾種常見的綜合評價方法
        5.2.1 綜合評價方法的研究現(xiàn)狀
        5.2.2 評價指標(biāo)的選取
        5.2.3 無量綱化方法
            5.2.3.1 直線型無量綱化方法
            5.2.3.2 曲線型無量綱化方法
            5.2.3.3 逆指標(biāo)和適度指標(biāo)的處理
            5.2.3.4 定性指標(biāo)的量化方法
        5.2.4 幾種綜合評價方法
            5.2.4.1 方差法
            5.2.4.2 變異系數(shù)法
            5.2.4.3 復(fù)相關(guān)系數(shù)法
            5.2.4.4 TOPSIS方法
            5.2.4.5 主成分分析法
            5.2.4.6 因子分析法
    5.3 組合評價方法
        5.3.1 綜合評價中組合評價法的提出
        5.3.2 組合評價方法
            5.3.2.1 對單一評價法的權(quán)數(shù)進(jìn)行組合(組合賦權(quán)法)
            5.3.2.2 對單一評價法的排序結(jié)果進(jìn)行組合
            5.3.2.3 對幾種單一評價法的綜合評價值進(jìn)行組合
        5.3.3 非參數(shù)檢驗
            5.3.3.1 Spearman等級相關(guān)系數(shù)檢驗法
            5.3.3.2 Kendall τ檢驗法
    5.4 循環(huán)修正的組合評價方法
    5.5 實證研究
        5.5.1 循環(huán)修正的組合評價方法在遼寧省主要地區(qū)綜合經(jīng)濟(jì)實力評價中應(yīng)用
            5.5.1.1 指標(biāo)體系的構(gòu)建
            5.5.1.2 單項綜合評價模型的建立
            5.5.1.3 四種單一綜合評價方法一致性檢驗
            5.5.1.4 循環(huán)修正組合評價法
            5.5.1.5 模型與結(jié)果分析
        5.5.2 滬深股市中主營業(yè)務(wù)是電力的上市公司經(jīng)營績效評價
            5.5.2.1 樣本數(shù)據(jù)的選取與指標(biāo)的篩選
            5.5.2.2 幾種綜合評價模型的建立
            5.5.2.3 三種綜合評價方法一致性的檢驗
            5.5.2.4 建立模糊組合評價模型
            5.5.2.5 模型與結(jié)果分析
    5.6 本章小結(jié)
第六章 組合思想在證券投資中的應(yīng)用
    6.1 引言
    6.2 現(xiàn)代投資組合理論概述
    6.3 組合理論模型
        6.3.1 收益率
        6.3.2 風(fēng)險
    6.4 組合分析
        6.4.1 證券組合效用函數(shù)
        6.4.2 有效邊界(有效集)
    6.5 Markowitz的均值-方差模型
        6.5.1 模型的前提假設(shè)
        6.5.2 允許賣空情況下的建模與求解
        6.5.3 不允許賣空情況下的建模與求解
    6.6 “收益-風(fēng)險”框架下投資組合理論的拓展研究
        6.6.1 部分典型的投資組合選擇模型
        6.6.2 基于WCVaR的證券投資組合選擇模型
    6.7 基于模糊決策的投資組合選擇模型
        6.7.1 模糊決策理論與極大化決策原則
        6.7.2 模糊投資組合選擇模型的建立
            6.7.2.1 梯形滿意程度模型
            6.7.2.2 非線性滿意程度模型
        6.7.3 基于WCVaR的模糊證券投資組合選擇模型
    6.8 應(yīng)用實例
    6.9 本章小結(jié)
結(jié)論與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者在攻讀博士學(xué)位期間所作的工作
科研項目及獲獎情況

【引證文獻(xiàn)】

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2 李醫(yī)群;在線第三方支付市場交易效率與風(fēng)險度量研究[D];東華大學(xué);2011年

3 耿國靖;中國創(chuàng)業(yè)板市場風(fēng)險測度理論與方法研究[D];遼寧大學(xué);2011年

4 王小平;商業(yè)銀行高端個人客戶群資產(chǎn)配置研究[D];東華大學(xué);2011年

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3 張金利;模糊動態(tài)投資組合模型研究[D];天津大學(xué);2007年

4 楊文軍;南寧市城市風(fēng)貌規(guī)劃現(xiàn)狀評價研究[D];中南大學(xué);2010年

5 袁康安;我國開放式基金風(fēng)險管理的實證分析[D];華南理工大學(xué);2010年

6 葉賽;基于雙幣種期權(quán)對沖的VaR風(fēng)險管理[D];湖南大學(xué);2010年

本文編號：2838411