譜風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度下滬深300股指期貨尾部風(fēng)險(xiǎn)研究
發(fā)布時(shí)間:2021-03-22 07:20
VaR將損失的可能性與可能的損失程度有機(jī)結(jié)合,以簡(jiǎn)單明了的形式表現(xiàn)金融資產(chǎn)的尾部風(fēng)險(xiǎn)。在其基礎(chǔ)之上產(chǎn)生的ES,克服VaR無(wú)法對(duì)尾部風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行完全測(cè)度以及不符合一致性風(fēng)險(xiǎn)度量的局限性,對(duì)金融資產(chǎn)的尾部風(fēng)險(xiǎn)平均加權(quán),使風(fēng)險(xiǎn)度量手段再上一層。譜風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度將投資者的風(fēng)險(xiǎn)偏好引入至風(fēng)險(xiǎn)度量中,對(duì)尾部風(fēng)險(xiǎn)合理有效的賦予權(quán)重,令譜風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度成為金融資產(chǎn)尾部風(fēng)險(xiǎn)研究的優(yōu)秀工具。針對(duì)金融資產(chǎn)的尖峰厚尾的特性,正態(tài)分布無(wú)法正確擬合此類金融資產(chǎn)的尾部分布,以極值分布為核心的極值理論修正了正態(tài)分布在面對(duì)厚尾特征時(shí)的低效,極大程度的提高了各類風(fēng)險(xiǎn)度量工具對(duì)金融資產(chǎn)尾部風(fēng)險(xiǎn)度量的精確度。在實(shí)證分析中,選擇滬深300股指期貨在2010年4月16日至2020年3月25期間活躍合約的結(jié)算價(jià)為樣本數(shù)據(jù),對(duì)期貨交易中的空頭方和多頭方進(jìn)行分析。通過(guò)正態(tài)性檢驗(yàn),證明滬深300股指期貨收益率率具有尖峰厚尾的特點(diǎn),從而對(duì)樣本尾部數(shù)據(jù)應(yīng)用極值理論進(jìn)行擬合在理論上具有合理性。實(shí)證的結(jié)果表明,基于極值理論的VaR、ES、SRM對(duì)滬深300股指期貨的尾部風(fēng)險(xiǎn)的度量結(jié)果普遍要高于在正態(tài)分布假設(shè)下的情形,直觀反映出正態(tài)分布假設(shè)會(huì)低估尾部風(fēng)險(xiǎn)。譜風(fēng)險(xiǎn)...
【文章來(lái)源】:華中師范大學(xué)湖北省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:52 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖2.1?用圖像表示的VaR??在損失序列的分布為離散型時(shí),7a;?的表達(dá)式為:??
圖2.2?VaR與ES的比較??
度的損失賦以不同大小的權(quán)重,此種更加周全的??考量使尾部損失的權(quán)重更加合理,投資者面對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的情緒受到投資者自身的主觀風(fēng)??險(xiǎn)偏好類型的影響,考慮到不同的風(fēng)險(xiǎn)偏好伴隨著不同效用函數(shù),分析不同風(fēng)險(xiǎn)偏??好的特點(diǎn),結(jié)合對(duì)應(yīng)的效用函數(shù),以此弄清風(fēng)險(xiǎn)偏好對(duì)尾部風(fēng)險(xiǎn)的賦予權(quán)重的影響。??投資者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度大體可以分為三類:風(fēng)險(xiǎn)偏好、風(fēng)險(xiǎn)中性和風(fēng)險(xiǎn)厭惡,這??導(dǎo)致在進(jìn)行投資決策時(shí),面對(duì)同樣的風(fēng)險(xiǎn),不同的態(tài)度所作出的決定是不相同的。??A??U??/??/??/??/??/??w??圖2.3?風(fēng)險(xiǎn)偏好型效用函數(shù)??風(fēng)險(xiǎn)偏好型的投資者在面對(duì)可能造成的等額的損失和收益時(shí),更愿意承擔(dān)發(fā)生??損失的可能性選擇冒險(xiǎn)行為。從圖像中可以看出來(lái)風(fēng)險(xiǎn)偏好型的效用函數(shù)U(W)的??斜率隨著資產(chǎn)W的增加是逐漸上升的,也就是說(shuō)效用U(W)隨著W的增加,增長(zhǎng)的速??度也在上升,邊際效用遞增。從SRM的角度去看,這就意味著在計(jì)算尾部風(fēng)險(xiǎn)時(shí),??隨著末尾分位數(shù)的損失越來(lái)越大,由于風(fēng)險(xiǎn)增大帶來(lái)的邊際效用遞增,越靠后的分??位數(shù)被賦予權(quán)重的速度是逐漸降低的。??12??
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于冪風(fēng)險(xiǎn)譜和蒙特卡洛模擬的貸款優(yōu)化配置模型[J]. 遲國(guó)泰,張亞京,丁士杰. 中國(guó)管理科學(xué). 2019(09)
[2]黃金市場(chǎng)與股票市場(chǎng)的尾部風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)性研究——基于MVMQ-CAViaR模型的實(shí)證分析[J]. 何紅霞,武志勝,呂洋. 當(dāng)代金融研究. 2019(04)
[3]極端金融風(fēng)險(xiǎn)的有效測(cè)度與非線性傳染[J]. 楊子暉,陳雨恬,陳里璇. 經(jīng)濟(jì)研究. 2019(05)
[4]波動(dòng)預(yù)測(cè)建模與尾部風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量方法[J]. 陳聲利,李一軍,關(guān)濤. 管理科學(xué). 2018(06)
[5]我國(guó)A股市場(chǎng)尾部風(fēng)險(xiǎn)的宏觀度量及其資產(chǎn)定價(jià)[J]. 胡志軍. 金融學(xué)季刊. 2018(03)
[6]基于雙曲型譜風(fēng)險(xiǎn)度量的大用戶購(gòu)電策略[J]. 魯皓,林蔭華. 運(yùn)籌與管理. 2018(04)
[7]期望損失的后驗(yàn)分析[J]. 杜在超,Juan Carlos Escanciano. 財(cái)經(jīng)研究. 2017(12)
[8]基于SV-POT-TDRM的滬深300股指期貨尾部風(fēng)險(xiǎn)研究[J]. 秦學(xué)志,郭明,宋宇. 系統(tǒng)管理學(xué)報(bào). 2017(05)
[9]基于CAViaR和GARCH模型的滬深300股指期貨動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度[J]. 曾裕峰,張晗. 系統(tǒng)工程. 2017(03)
[10]基于HARA效用函數(shù)最優(yōu)投資問(wèn)題的顯示解[J]. 黃冬冬,陳傳鐘. 統(tǒng)計(jì)與決策. 2017(05)
博士論文
[1]股指期貨波動(dòng)性及尾部風(fēng)險(xiǎn)研究[D]. 陳聲利.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2018
[2]風(fēng)險(xiǎn)承受者視角下的下邊風(fēng)險(xiǎn)管理[D]. 周春陽(yáng).上海交通大學(xué) 2009
碩士論文
[1]我國(guó)股指期貨的動(dòng)態(tài)保證金設(shè)定水平研究[D]. 梁超凡.山東大學(xué) 2017
[2]基于指數(shù)譜風(fēng)險(xiǎn)控制的“存量+增量”貸款組合優(yōu)化模型[D]. 王基凡.大連理工大學(xué) 2016
[3]基于風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度的譜風(fēng)險(xiǎn)度量研究[D]. 黃敏.重慶大學(xué) 2015
[4]譜風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度及其有效前沿[D]. 李小平.華中科技大學(xué) 2006
本文編號(hào):3093870
【文章來(lái)源】:華中師范大學(xué)湖北省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:52 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖2.1?用圖像表示的VaR??在損失序列的分布為離散型時(shí),7a;?的表達(dá)式為:??
圖2.2?VaR與ES的比較??
度的損失賦以不同大小的權(quán)重,此種更加周全的??考量使尾部損失的權(quán)重更加合理,投資者面對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的情緒受到投資者自身的主觀風(fēng)??險(xiǎn)偏好類型的影響,考慮到不同的風(fēng)險(xiǎn)偏好伴隨著不同效用函數(shù),分析不同風(fēng)險(xiǎn)偏??好的特點(diǎn),結(jié)合對(duì)應(yīng)的效用函數(shù),以此弄清風(fēng)險(xiǎn)偏好對(duì)尾部風(fēng)險(xiǎn)的賦予權(quán)重的影響。??投資者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度大體可以分為三類:風(fēng)險(xiǎn)偏好、風(fēng)險(xiǎn)中性和風(fēng)險(xiǎn)厭惡,這??導(dǎo)致在進(jìn)行投資決策時(shí),面對(duì)同樣的風(fēng)險(xiǎn),不同的態(tài)度所作出的決定是不相同的。??A??U??/??/??/??/??/??w??圖2.3?風(fēng)險(xiǎn)偏好型效用函數(shù)??風(fēng)險(xiǎn)偏好型的投資者在面對(duì)可能造成的等額的損失和收益時(shí),更愿意承擔(dān)發(fā)生??損失的可能性選擇冒險(xiǎn)行為。從圖像中可以看出來(lái)風(fēng)險(xiǎn)偏好型的效用函數(shù)U(W)的??斜率隨著資產(chǎn)W的增加是逐漸上升的,也就是說(shuō)效用U(W)隨著W的增加,增長(zhǎng)的速??度也在上升,邊際效用遞增。從SRM的角度去看,這就意味著在計(jì)算尾部風(fēng)險(xiǎn)時(shí),??隨著末尾分位數(shù)的損失越來(lái)越大,由于風(fēng)險(xiǎn)增大帶來(lái)的邊際效用遞增,越靠后的分??位數(shù)被賦予權(quán)重的速度是逐漸降低的。??12??
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于冪風(fēng)險(xiǎn)譜和蒙特卡洛模擬的貸款優(yōu)化配置模型[J]. 遲國(guó)泰,張亞京,丁士杰. 中國(guó)管理科學(xué). 2019(09)
[2]黃金市場(chǎng)與股票市場(chǎng)的尾部風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)性研究——基于MVMQ-CAViaR模型的實(shí)證分析[J]. 何紅霞,武志勝,呂洋. 當(dāng)代金融研究. 2019(04)
[3]極端金融風(fēng)險(xiǎn)的有效測(cè)度與非線性傳染[J]. 楊子暉,陳雨恬,陳里璇. 經(jīng)濟(jì)研究. 2019(05)
[4]波動(dòng)預(yù)測(cè)建模與尾部風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量方法[J]. 陳聲利,李一軍,關(guān)濤. 管理科學(xué). 2018(06)
[5]我國(guó)A股市場(chǎng)尾部風(fēng)險(xiǎn)的宏觀度量及其資產(chǎn)定價(jià)[J]. 胡志軍. 金融學(xué)季刊. 2018(03)
[6]基于雙曲型譜風(fēng)險(xiǎn)度量的大用戶購(gòu)電策略[J]. 魯皓,林蔭華. 運(yùn)籌與管理. 2018(04)
[7]期望損失的后驗(yàn)分析[J]. 杜在超,Juan Carlos Escanciano. 財(cái)經(jīng)研究. 2017(12)
[8]基于SV-POT-TDRM的滬深300股指期貨尾部風(fēng)險(xiǎn)研究[J]. 秦學(xué)志,郭明,宋宇. 系統(tǒng)管理學(xué)報(bào). 2017(05)
[9]基于CAViaR和GARCH模型的滬深300股指期貨動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度[J]. 曾裕峰,張晗. 系統(tǒng)工程. 2017(03)
[10]基于HARA效用函數(shù)最優(yōu)投資問(wèn)題的顯示解[J]. 黃冬冬,陳傳鐘. 統(tǒng)計(jì)與決策. 2017(05)
博士論文
[1]股指期貨波動(dòng)性及尾部風(fēng)險(xiǎn)研究[D]. 陳聲利.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2018
[2]風(fēng)險(xiǎn)承受者視角下的下邊風(fēng)險(xiǎn)管理[D]. 周春陽(yáng).上海交通大學(xué) 2009
碩士論文
[1]我國(guó)股指期貨的動(dòng)態(tài)保證金設(shè)定水平研究[D]. 梁超凡.山東大學(xué) 2017
[2]基于指數(shù)譜風(fēng)險(xiǎn)控制的“存量+增量”貸款組合優(yōu)化模型[D]. 王基凡.大連理工大學(xué) 2016
[3]基于風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度的譜風(fēng)險(xiǎn)度量研究[D]. 黃敏.重慶大學(xué) 2015
[4]譜風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度及其有效前沿[D]. 李小平.華中科技大學(xué) 2006
本文編號(hào):3093870
本文鏈接:http://sikaile.net/guanlilunwen/bankxd/3093870.html
最近更新
教材專著