本文選題：外匯期權(quán)　切入點(diǎn)：多元Laplace分布　出處：《系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐》2010年02期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：為了克服多元厚尾分布情形下的非線性VaR數(shù)值計(jì)算的困難,用多元Laplace分布來(lái)描述匯率回報(bào)分布厚尾性,引入風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)轉(zhuǎn)換技術(shù)和關(guān)于多維Laplace多重積分近似計(jì)算的結(jié)果,來(lái)解決多元Laplace分布情形下的反映外匯期權(quán)組合價(jià)值變化的矩母函數(shù)問(wèn)題;進(jìn)一步將重要抽樣技術(shù)發(fā)展到多元Laplace分布情形下的外匯期權(quán)組合非線性VaR模型中,使得該情形下不再是稀有事件Monte Carlo模擬,從而減少M(fèi)onte Carlo模擬計(jì)算工作量,更精確地估計(jì)出組合的損失概率.數(shù)值結(jié)果表明該算法比常用Monte Carlo模擬法的計(jì)算效率更有效,且能很大程度上減少所要估計(jì)的損失概率的方差.
[Abstract]:In order to overcome the difficulty of nonlinear VaR numerical calculation in the case of multivariate thick tail distribution, the multivariate Laplace distribution is used to describe the thick tail of the exchange rate return distribution. The risk function conversion technique and the results of the multi-dimensional Laplace multiple integral approximation calculation are introduced. In order to solve the moment generating function problem which reflects the change of portfolio value of foreign exchange options in the case of multivariate Laplace distribution, the importance sampling technique is further developed into the nonlinear VaR model of foreign exchange option portfolio under the condition of multivariate Laplace distribution. In this case, the Monte Carlo simulation is no longer a rare event, thus reducing the computational workload of the Monte Carlo simulation and estimating the loss probability of the combination more accurately. The numerical results show that the algorithm is more efficient than the common Monte Carlo simulation method. And the variance of the probability of loss can be reduced to a great extent.
【作者單位】： 浙江大學(xué)管理學(xué)院;浙江財(cái)經(jīng)學(xué)院金融學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(70771099) 中國(guó)博士后科學(xué)基金(20070421167)
【分類(lèi)號(hào)】：F830;F224

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1601959