本文選題：外匯期權(quán)組合 + Delta-Gamma-Theta模型�。� 參考：《系統(tǒng)管理學(xué)報(bào)》2010年01期

【摘要】：為了克服極小概率事件發(fā)生概率估計(jì)的困難,提出了把重要抽樣技術(shù)發(fā)展到外匯期權(quán)組合非線性VaR模型中,通過改變市場(chǎng)變量回報(bào)分布的期望向量和協(xié)方差矩陣,在相應(yīng)區(qū)域產(chǎn)生更多的樣本,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,而組合的損失概率是計(jì)算組合損失分布的分位點(diǎn)(VaR值)的必備條件。模擬結(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 estimating the probability of occurrence of minimal probability events, an important sampling technique is developed into the nonlinear VaR model of foreign exchange options portfolio. By changing the expected vector and covariance matrix of the return distribution of market variables, we propose a new method for estimating the probability of occurrence probability. More samples are generated in the corresponding region, so that the Monte Carlo simulation is no longer a rare event in this case, thus reducing the workload of Monte Carlo simulation and estimating the loss probability of the combination more accurately. The loss probability of combination is the necessary condition to calculate the value of VaR. The simulation results show that the proposed algorithm is more efficient than the conventional Monte Carlo simulation method and can greatly reduce the variance of the loss probability to be estimated.
【作者單位】： 浙江財(cái)經(jīng)學(xué)院金融學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(70771099) 中國(guó)博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目(20070421167)
【分類號(hào)】：F830;F224

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 陳榮達(dá);基于Delta-Gamma-Theta模型的外匯期權(quán)風(fēng)險(xiǎn)度量[J];系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐;2005年07期

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 彭麗華;跳—擴(kuò)散過程下外匯期權(quán)投資組合VaR研究[D];武漢理工大學(xué);2006年

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 陳榮達(dá);;基于有效Monte Carlo模擬的外匯期權(quán)組合非線性VaR模型[J];運(yùn)籌與管理;2010年01期

2 鄧樂斌;;基于Delta-Gamma-Theta模型的外匯期權(quán)投資組合VaR研究[J];科教文匯(上半月);2006年06期

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本文編號(hào)：2094135