本文關(guān)鍵詞：基于含跳-Vasicek模型的VaR風(fēng)險度量及其敏感性分析

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【摘要】：VaR作為金融風(fēng)險度量工具第一次在G30國際經(jīng)濟(jì)與金融咨詢機(jī)構(gòu)發(fā)表的報告《衍生產(chǎn)品的實踐和原則》一文中被提出。VaR,簡言之,是指在一定的持有期及一定的置信度內(nèi),某風(fēng)險資產(chǎn)所面臨的潛在最大損失金額。關(guān)于VaR的估值,近年來一個較為熱點的研究方向是利用市場利率對風(fēng)險資產(chǎn)進(jìn)行折現(xiàn),進(jìn)而間接地給出該風(fēng)險資產(chǎn)的VaR計量。譬如,Na Song等人(2012)考慮市場利率滿足Merton、Vasicek、CIR等擴(kuò)散模型,研究了不同利率模型下的風(fēng)險度量VaR估值和風(fēng)險特征等問題。由于現(xiàn)實金融市場往往受到突發(fā)事件(金融政策調(diào)整、政治動蕩等)的影響,市場利率可能產(chǎn)生跳躍現(xiàn)象。因此,考量市場隨機(jī)利率服從含跳—擴(kuò)散過程的Vasicek模型并進(jìn)而研究VaR的估值問題,具有理論和現(xiàn)實的雙重意義。首先,本文基于Na Song等人(2012)的工作基礎(chǔ)上,假設(shè)市場隨機(jī)利率滿足跳—擴(kuò)散Vasicek模型,通過一系列繁難的計算,給出了風(fēng)險資產(chǎn)預(yù)期損失的均值和方差,并在給定的置信度水平下,計算出了風(fēng)險資產(chǎn)的風(fēng)險度量值VaR；其次,利用MATLAB算法,詳細(xì)研究了風(fēng)險度量值VaR關(guān)于相關(guān)參數(shù)敏感性問題。利用MATLAB算法,給出服從含跳—Vasicek模型下隨機(jī)利率關(guān)于不同參數(shù)的敏感性分析,進(jìn)而分析了風(fēng)險度量值VaR關(guān)于各相關(guān)參數(shù)的敏感性問題；最后,本文還將含跳—Vasicek模型下的VaR和改進(jìn)前的Vasicek模型的VaR值進(jìn)行了數(shù)值對比,數(shù)值算例表明基于含跳過程的Vasicek模型下的VaR風(fēng)險度量決策更具有穩(wěn)健性。本文所得結(jié)果可視為Na Song等人(2012)工作的一個自然推廣。
【關(guān)鍵詞】：風(fēng)險度量 VaR 隨機(jī)利率 Vasicek模型 跳—擴(kuò)散過程
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F831.5;F224
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-8
• 1 緒論8-12
• 1.1 選題背景與研究意義8
• 1.2 研究現(xiàn)狀8-11
• 1.2.1 關(guān)于VaR的研究現(xiàn)狀8-9
• 1.2.2 關(guān)于隨機(jī)利率的研究現(xiàn)狀9-11
• 1.2.3 隨機(jī)理論背景下的風(fēng)險度量11
• 1.3 本文內(nèi)容11
• 1.4 本文創(chuàng)新點11-12
• 2 預(yù)備知識12-20
• 2.1 VaR的風(fēng)險度量及其相關(guān)性質(zhì)12-15
• 2.2 布朗運動和泊松過程15-17
• 2.3 Vasicek模型及其相關(guān)性質(zhì)17-20
• 3 基于跳—Vasicek模型的VaR風(fēng)險度量20-34
• 3.1 跳—Vasicek模型的構(gòu)建20-22
• 3.2 跳—Vasicek模型的基本性質(zhì)22-30
• 3.3 基于跳—Vasicek模型的VaR估值30-34
• 4 VaR值的敏感性分析34-46
• 4.1 跳—擴(kuò)散Vasicek隨機(jī)利率模型之參數(shù)的敏感性分析34-41
• 4.2 VaR風(fēng)險度量關(guān)于參數(shù)的敏感性分析41-44
• 4.3 跳—擴(kuò)散Vasicek模型與經(jīng)典Vasicek模型的VaR值的對比44-46
• 5 結(jié)論46-47
• 致謝47-48
• 參考文獻(xiàn)48-51
• 附錄51-55

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 王春峰,萬海輝,李剛;基于MCMC的金融市場風(fēng)險VaR的估計[J];管理科學(xué)學(xué)報;2000年02期

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 張思思;VaR的二重理論及其應(yīng)用研究[D];南京理工大學(xué);2013年

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本文編號：773334