本文關(guān)鍵詞：風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR的計(jì)算方法研究　出處：《重慶大學(xué)》2013年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：近幾十年來，在經(jīng)濟(jì)與金融逐步的全球化、一體化、現(xiàn)代金融理論以及金融與信息技術(shù)的創(chuàng)新等等諸多方面因素的影響下，隨著全球金融市場迅猛發(fā)展的同時(shí)來臨的還有市場所呈現(xiàn)出的前所未有的波動(dòng)性，因此，金融風(fēng)險(xiǎn)引起了全球工商企業(yè)、金融機(jī)構(gòu)等社會(huì)各方面以及學(xué)術(shù)界的密切關(guān)注。在這種背景下，風(fēng)險(xiǎn)管理能力也順勢成為經(jīng)營管理的核心能力之一。作為風(fēng)險(xiǎn)管理工具的VaR(Value atRisk)是一種有效的金融風(fēng)險(xiǎn)測量手段，它最初主要用于市場風(fēng)險(xiǎn)的度量，后來逐步在國際上得到了廣泛的應(yīng)用和重視,并漸漸成為了金融市場風(fēng)險(xiǎn)度量的主流方法和眾多投資領(lǐng)域中風(fēng)險(xiǎn)管理的國際標(biāo)準(zhǔn)。所以，研究如何能夠更加準(zhǔn)確的計(jì)算VaR不僅在理論上，更在實(shí)際生活中都具有十分重要的意義。 風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的傳統(tǒng)計(jì)算方法中往往在理論上假設(shè)其滿足一些如正態(tài)分布一類的橢圓型分布，沒有充分考慮到金融資產(chǎn)中極常出現(xiàn)的“厚尾”現(xiàn)象，所以在對分布尾部的極值擬合方面效果不佳，以致影響金融危機(jī)等極端條件下的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測效果�；谏鲜銮闆r，論文提出了一種新的基于G-H分布的VaR計(jì)算模型，，并采用隨機(jī)模擬的方法來擬合模型中的重要參數(shù)，最后通過對股票市場的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，證明了該方法對VaR的擬合效果優(yōu)于歷史模擬法和正態(tài)分布法，并且在計(jì)算步驟與方法上面比目前使用的較多的極值理論法更為靈活和準(zhǔn)確。 本論文完成的主要工作及研究成果如下： ①充分學(xué)習(xí)了計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR的基本理論和相關(guān)模型，較全面地綜述了國內(nèi)外相關(guān)研究的現(xiàn)有情況，為綜合研究風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR計(jì)算的方法奠定了基礎(chǔ)。 ②系統(tǒng)地總結(jié)了風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR計(jì)算中的極端值擬合方法，學(xué)習(xí)了處理金融風(fēng)險(xiǎn)中對極端情況進(jìn)行預(yù)測的國際前沿技術(shù)，為在對“厚尾”分布下的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR計(jì)算方法的研究奠定了理論基礎(chǔ)。 ③針對風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR的一般計(jì)算模型中沒有充分考慮到對金融資產(chǎn)中極常出現(xiàn)的“厚尾”情況以致影響極端條件下風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測效果的問題，通過對各項(xiàng)相關(guān)數(shù)學(xué)擬合模型的學(xué)習(xí)和分析，建立了一種使用G-H分布對歷史數(shù)據(jù)分布進(jìn)行擬合的算法。 ④針對G-H分布模型中傳統(tǒng)參數(shù)擬合方法中難以做到使擬合所得到的四階矩同時(shí)與目標(biāo)分布一致的問題，通過對參數(shù)擬合思想、傳統(tǒng)參數(shù)擬合算法的學(xué)習(xí)和分析，提出了一種基于隨機(jī)模擬的參數(shù)擬合方法，能夠做到在操作性簡潔、方便的前提下保證模型的四個(gè)重要參數(shù)同時(shí)逼近歷史數(shù)據(jù)的四階矩，有效提高了模型的擬合優(yōu)度，從而提高了預(yù)測VaR的準(zhǔn)確率。 從某證券公司網(wǎng)站提供的上證指數(shù)日收盤數(shù)中選擇了一組樣本數(shù)據(jù)，利用新的方法進(jìn)行擬合模擬。結(jié)果顯示：新的VaR計(jì)算方法不僅在置信度取值較高的情況下擬合效果優(yōu)于傳統(tǒng)的VaR計(jì)算方法，并且在操作性上較目前較為廣泛應(yīng)用的EVT方法更加簡潔靈活。
[Abstract]:With the rapid development of global financial markets and the unprecedented volatility of the market , the risk management ability has become one of the core competencies of the management . In the traditional calculation method of risk value , it is often theoretically assumed that it satisfies some elliptic distribution such as normal distribution , which does not take fully into account the phenomenon of " thick tail " appearing in the financial assets , so as to affect the risk prediction effect under extreme conditions such as financial crisis . Based on the above , this paper proposes a new VaR calculation model based on G - H distribution , and proves that the fitting effect of this method to VaR is better than that of historical simulation method and normal distribution method . The main work and research results completed in this paper are as follows : ( 1 ) The basic theory and relevant models for calculating the VaR of risk value are fully studied , and the current situation of relevant research at home and abroad is comprehensively reviewed , which lays a foundation for the comprehensive study of VaR calculation method . In this paper , the extreme value fitting method in VaR calculation is systematically summarized , and the international forward technology for forecasting extreme cases in financial risk is studied , which lays a theoretical foundation for the study of VaR calculation method under " thick - tail " distribution . ( 3 ) In the general calculation model of VaR , the problem of " thick tail " in financial assets is not fully taken into account so as to affect the risk prediction effect under extreme conditions . Through the study and analysis of relevant mathematical fitting models , a new algorithm for fitting historical data distribution using G - H distribution is established . ( 4 ) For the traditional parameter fitting method in the G - H distribution model , it is difficult to make the fourth - order moment obtained by the fitting be consistent with the target distribution . Through the learning and analysis of the parameter fitting idea and the traditional parameter fitting algorithm , a parameter fitting method based on the stochastic simulation is put forward , which can ensure that the four important parameters of the model simultaneously approximate the fourth - order moment of the historical data under the premise of simple operation and convenience , thereby effectively improving the goodness of fit of the model so as to improve the accuracy of predicting VaR . The results show that the new VaR calculation method is superior to the traditional VaR calculation method under the condition that the confidence value is high , and is more concise and more flexible in operation than the widely used EVTs method .

【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：F830.91;F224;O211.67

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1398074