本文關(guān)鍵詞：基于VaR風險測度的投資組合決策，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：均值-方差模型利用收益率的方差作為風險測度。這種方法雖然可以有效的減小組合收益的波動，但方差的最小化不僅會減少收益向下的偏離，同時也會減小收益的向上的偏離，所以同時它也限制了可能的收益。 VaR(Value at Risk, 在險價值)是在市場正常波動情形下對投資可能損失的一種統(tǒng)計測度。在已知投資的未來收益分布的條件下, 在給定置信水平下的投資的未來損失值即為VaR. 以 表示投資的收益, 在公式 中, 即為在置信水平 下處于風險中的價值。 基于VaR的投資組合決策主要有兩個方面的應(yīng)用：均值-VaR模型和帶有VaR限制條件的均值-方差模型。 均值-VaR模型的有效前沿是通過求解均值-方差模型來研究的。在收益率的分布為正態(tài)分布的假設(shè)下, 均值-VaR模型的有效集是均值-方差有效前沿的子集。有關(guān)全局最小VaR的存在性的分析顯示在選擇VaR的置信水平時必須非常小心, 否則模型可能會無解。 帶有VaR限制條件的均值-方差模型有效前沿就是均值-方差有效前沿中位于以 為截距, 以 為斜率的直線的上方的部分。 當借款利率不同于存款利率時, 可以證明, 含有無風險證券的投資組合的有效前沿不再是一條直線。 利用極值理論來研究厚尾分布條件下的VaR 近年來獲得了長足發(fā)展.但VaR無論在理論上還是應(yīng)用上都還存在巨大缺陷, CVaR (Conditional VaR)作為VaR的一種改進成為新的研究熱點。
【關(guān)鍵詞】：風險測度 均值-VaR 厚尾分布 CVaR
【學位授予單位】：天津大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2004
【分類號】：C934
【目錄】：

• 前言:VaR方法的產(chǎn)生背景7-9
• 第一章 VaR風險測度法9-14
• 1.1 傳統(tǒng)風險測度法的不足9-10
• 1.2 VaR的概念10-11
• 1.3 VaR的計算11-14
• 1.3.1 VaR計算的基本思想和步驟11-12
• 1.3.2 歷史模擬法12
• 1.3.3 Monte Carlo模擬法12-13
• 1.3.4 分析方法13-14
• 第二章 基于VaR的組合投資模型14-37
• 2.1 均值-方差模型14-15
• 2.2 均值-VaR模型15-23
• 2.2.1 均值-方差有效前沿15-16
• 2.2.2 均值-VaR有效前沿16-19
• 2.2.3 投資中存在無風險證券的情況19-22
• 2.2.4 實例分析22-23
• 2.3 帶有VaR限制條件的均值-方差模型23-30
• 2.3.1 帶VaR限制條件的均值-方差有效前沿23-28
• 2.3.2 投資中存在無風險證券的情況28-30
• 2.4 借款，貸款利率不相等時的投資組合有效前沿30-37
• 2.4.1 均值-方差模型30-32
• 2.4.2 均值-VaR模型32
• 2.4.3 帶VaR限制條件的均值-方差有效前沿32-36
• 2.4.4 實例分析36-37
• 第三章 厚尾分布條件下的VaR37-48
• 3.1 金融收益分布的厚尾性37
• 3.2 基于GARCH模型的VaR計算37-40
• 3.3 極值理論40-44
• 3.3.1 分塊樣本的極值理論40-42
• 3.3.2 POT模型42-44
• 3.4 Copula函數(shù)和相依性理論44-47
• 3.4.1 Copula函數(shù)的定義44-45
• 3.4.2 Kendall的tau和Spearman的rho45-46
• 3.4.3 尾部相依性46-47
• 3.5 組合極值VaR47-48
• 第四章 VaR方法的不足和改進48-50
• 4.1 風險測度的要求48-49
• 4.2 VaR方法的不足和CVaR49-50
• 參考文獻50-54
• 致 謝54

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