基于极值理论的VaR测度及实证研究

发布时间：2017-07-17 22:09

  本文关键词：基于极值理论的VaR测度及实证研究

  更多相关文章： 极值理论 极值分布 帕累托分布 极值指标 风险价值 预期不足

【摘要】：在金融市场中,极端的价格运动虽然少见,但很重要。1987年华尔街股市崩盘,1998年亚洲金融危机,2008年次贷危机以及2011年欧洲债务危机使得金融市场的波动日益加剧,一些黑天鹅事件频繁发生,众多公司因此而破产,这已经引起了实际应用者和研究者的广泛关注,有些人甚至呼吁政府加强对衍生品市场的监管。近年来,随着创业板登陆A股市场以及股指期货的推出,我国股市表面上很大的日价格波动进一步产生了关于市场风险以及金融机构保证金设置的讨论。因此,风险价值逐渐成为在风险管理中广泛使用的度量标准。 本文主要讨论极值理论的VaR计算方法以及这方法背后的统计理论,由于单纯的VaR风险度量方法存在着不满足一致性风险度量的缺陷,本文又引入了一致性风险度量方法ES和反映投资者风险规避特征的风险谱函数SRM, ES方法更好地的捕捉了金融数据的尾部分布,弥补了VaR的某些不足,而SRM方法则考虑到了投资者的风险偏好,能够更全面的估计风险价值,从而使模型更加客观的反映实际情况。然后本文系统地阐述了极值理论,包括基于广义极值分布和广义帕累托分布的BMM模型与POT模型。特别是,第五章对时间序列相关性的分析,脱离了传统极值理论的序列独立性假设,通过引入极值指标建立平稳时间序列的极值理论模型,继而从一个更宽泛的角度对风险价值进行了解释。 本文以我国沪深A股市场为研究对象,选取沪深300指数日收盘价为原始数据,将极值理论应用于风险价值的计算,并将应用结果与传统极值理论的结果进行了比较分析,最后得出结论,改进后的模型能更加准确地刻画实际市场数据的极端波动情况,弥补了传统极值理论低估VaR的不足。 本文旨在运用极值理论等相关知识提高风险价值的适用性和估计的精确度,相信本文对金融机构应用VaR和ES控制市场风险具有重要的参考价值和指导意义。
【关键词】：极值理论 极值分布 帕累托分布 极值指标 风险价值 预期不足
【学位授予单位】：浙江工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：F224;F831.51
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 绪论8-12
• 1.1 选题的背景8
• 1.2 研究意义8
• 1.3 国内外研究现状综述8-11
• 1.3.1 国外研究现状9-10
• 1.3.2 国内研究现状10-11
• 1.4 论文的主要内容及创新11-12
• 第二章 风险价值12-16
• 2.1 引言12
• 2.2 VaR的定义及表示12-13
• 2.3 ES方法13-14
• 2.4 谱风险测度14-16
• 第三章 极值理论16-22
• 3.1 广义极值分布16-19
• 3.1.1 区间极值模型16-18
• 3.1.2 极大似然估计18-19
• 3.2 广义帕累托分布19-22
• 3.2.1 统计理论与数学模型19-20
• 3.2.2 超越均值函数20-22
• 第四章 VaR的极值方法22-25
• 4.1 基于广义极值分布的VaR测度22-23
• 4.2 基于广义帕累托分布的VaR测度23-24
• 4.3 基于广义帕累托分布的ES测度24-25
• 第五章 极值理论的改进25-30
• 5.1 平稳时间序列的极值理论建模25-27
• 5.2 模型参数估计方法27-28
• 5.3 极值指标估计方法28-29
• 5.4 平稳时间序列的VaR测度29-30
• 第六章 实证研究30-43
• 6.1 样本的基本统计分析30-34
• 6.1.1 样本的选取及数据来源30-31
• 6.1.2 对数收益率分布的正态性检验31-33
• 6.1.3 序列相关性检验33-34
• 6.2 应用GEV计算VaR34-38
• 6.2.1 参数估计34-36
• 6.2.2 模型残差检验36-37
• 6.2.3 VaR计算结果37-38
• 6.3 应用GPD计算VaR38-42
• 6.3.1 门限估计38-39
• 6.3.2 GPD模型检验39-40
• 6.3.3 VaR和ES计算结果40-41
• 6.3.4 溢出检验41-42
• 6.4 应用极值指标计算VaR42-43
• 第七章 总结与展望43-44
• 参考文献44-47
• 致谢47-48
• 攻读学位期间发表的学术论文48

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本文编号：554837