本文關(guān)鍵詞：基于動態(tài)極值風(fēng)險管理模型的VaR估計　出處：《南京財經(jīng)大學(xué)》2013年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：金融市場匯率、利率波動的加劇以及極端金融事件的發(fā)生使得金融風(fēng)險管理越來越重要。而VaR和CVaR已經(jīng)成為最廣泛認(rèn)可的風(fēng)險度量工具，現(xiàn)已被大量應(yīng)用于金融風(fēng)險管理的研究中。傳統(tǒng)上，VaR的計算方法一般都要對金融收益服從哪些類型的分布進(jìn)行假設(shè)，，在這個基礎(chǔ)上才能得到給定置信水平下的在險價值，然而這種假設(shè)的隨意性通常會導(dǎo)致傳統(tǒng)的VaR方法低估風(fēng)險，并大大增加計算VaR值的模型風(fēng)險。 為此，極值理論（EVT）引起了廣泛的重視，它是一種基于統(tǒng)計學(xué)的參數(shù)估計方法，近幾年逐漸被應(yīng)用于金融極端風(fēng)險的度量中。它克服了傳統(tǒng)的VaR方法事先假設(shè)出總體分布函數(shù)的缺陷，僅以樣本數(shù)據(jù)為研究對象，建立極值分布的模型，是一種尾部分布，并且只要在一特定的尾部概率下，就可以計算市場極端波動情況下的超額損失值，即風(fēng)險價值VaR。因此，極值理論具有超越樣本估計的能力，解決了金融資產(chǎn)回報數(shù)據(jù)的“厚尾”問題，能更準(zhǔn)確地估計市場風(fēng)險。 金融資產(chǎn)回報數(shù)據(jù)的分布除了具有波動聚集性和厚尾性特征，其波動條件異方差性也對在險價值（VaR）產(chǎn)生了一定的影響，而目前在金融時間序列分析中運用比較廣泛的是GARCH族模型，它可以較好的捕捉波動率的時變過程。本文在極值理論的風(fēng)險測量的計算公式中考慮了波動性，將極值理論與異方差模型結(jié)合起來，構(gòu)建動態(tài)極值風(fēng)險管理模型，估計回報分布的條件尾部分位數(shù)，同時刻畫損失的厚尾性和隨機(jī)波動性，并得到動態(tài)的VaR值。 本文首先介紹了國內(nèi)外基于VaR的估計方法的研究背景及風(fēng)險價值理論，其次概述了單純極值理論方法，主要闡述了BMM模型及POT模型理論。最后將極值理論引入到GARCH族模型中，構(gòu)建動態(tài)極值風(fēng)險管理模型，通過把動態(tài)模型應(yīng)用于上市銀行對數(shù)收益率序列的實證檢驗，可以看到傳統(tǒng)的靜態(tài)模型已不能度量劇烈波動時期的損失，而介紹的動態(tài)極值風(fēng)險管理模型依然具有較高的精度。首先用GARCH族模型擬合收益率序列，提取殘差序列，再將極值理論運用到殘差序列上，得到漸近服從的帕累托分布，利用極大似然估計方法估計參數(shù)值，進(jìn)而計算出風(fēng)險價值。
[Abstract]:At the same time , VaR and CVaR have become the most widely accepted risk measurement tools . VaR and CVaR have become the most widely accepted risk measurement tools . At the same time , VaR and CVaR have become the most widely accepted risk measurement tools . Therefore , the extreme value theory has the ability to surpass the sample estimate and solve the problem of " thick tail " of the return data of financial assets , which can estimate the market risk more accurately . In addition to the volatility clustering and the thick - tail characteristics , the distribution of the volatility of the financial assets has a certain influence on the VaR , which combines the extreme theory with the heteroscedasticity model to construct the dynamic extreme risk management model , estimates the number of conditional tail bits of the return distribution , and also describes the thickness - tail and stochastic volatility of the loss , and obtains the dynamic VaR . This paper first introduces the research background and risk value theory of VaR based estimation method at home and abroad , and then summarizes the method of simple extreme value theory , and then summarizes the BMM model and POT model theory .

【學(xué)位授予單位】：南京財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：F224;F832.51

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1403248