發(fā)布時間：2018-02-24 18:30

  本文關(guān)鍵詞： VaR CVaR SRM 熵風(fēng)險度量 偏差估計 漸近行為　出處：《揚州大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：在金融全球化的背景下,金融風(fēng)險已成為國內(nèi)外金融機構(gòu)和監(jiān)管部門共同關(guān)注的對象,金融風(fēng)險管理技術(shù)也越來越受到人們的重視,而風(fēng)險度量是金融風(fēng)險管理的核心內(nèi)容,因此對風(fēng)險度量理論的研究具有重要的意義。到目前為止,國內(nèi)外專家和學(xué)者們已經(jīng)提出了VaR、CVaR、SRM、EVaR和熵風(fēng)險度量等風(fēng)險度量方法,為風(fēng)險管理提供了可靠的理論支持,而近年來,將信息熵與風(fēng)險度量理論相結(jié)合已經(jīng)成為研究的熱點。本文主要研究了復(fù)合泊松過程關(guān)于參數(shù)依賴于時間的凸熵風(fēng)險度量和一致熵風(fēng)險度量的偏差估計和漸近行為。本文的結(jié)構(gòu)如下：第一章簡要介紹了本課題的研究意義,并詳細分析了風(fēng)險度量理論的研究現(xiàn)狀,引出本文的主要研究內(nèi)容。第二章回顧了一些相關(guān)的基本理論知識。首先給出了大偏差原理、Varadhan定理和Gartner-Ellis定理,其次給出了復(fù)合泊松過程的定義和主要性質(zhì),并對一些性質(zhì)作了必要的補充和證明,包括復(fù)合泊松過程的數(shù)學(xué)期望、方差以及指數(shù)矩等。第三章,首先對風(fēng)險度量、凸風(fēng)險度量和一致風(fēng)險度量這幾類風(fēng)險度量進行了系統(tǒng)的總結(jié)和對比分析,然后介紹了VaR、CVaR、SRM和熵風(fēng)險度量等幾種常見的風(fēng)險度量方法的定義、性質(zhì)以及它們之間的關(guān)系,并以指數(shù)風(fēng)險譜和幾何風(fēng)險譜為例,給出了關(guān)于譜風(fēng)險度量的風(fēng)險譜函數(shù)的構(gòu)造方法。第四章是本文的主要研究內(nèi)容。本文研究了復(fù)合泊松過程關(guān)于參數(shù)依賴于時間的凸熵風(fēng)險度量和一致熵風(fēng)險度量的偏差估計和漸近行為。首先給出凸熵風(fēng)險度量在幾種依賴于時間的參數(shù)下的一些偏差估計,以及通過大偏差理論得到了凸熵風(fēng)險度量的一個漸近行為；其次還得到了一致熵風(fēng)險度量的兩個漸近行為。第五章,對整篇文章進行了總結(jié)和提出將來的工作。
[Abstract]:Under the background of financial globalization, financial risk has become the common concern of domestic and foreign financial institutions and regulators, and the technology of financial risk management has been paid more and more attention, and risk measurement is the core content of financial risk management. So it is of great significance to study the theory of risk measurement. Up to now, experts and scholars at home and abroad have put forward the risk measurement methods such as VaRCvar RNSRM VaR and entropy risk measurement, which provide reliable theoretical support for risk management, but in recent years, The combination of information entropy and risk measurement theory has become a hot topic in this paper. In this paper, we mainly study the deviation estimation and asymptotic behavior of the compound Poisson process on the parameter dependent convex entropy risk measurement and uniform entropy risk measurement. The structure of this paper is as follows: the first chapter briefly introduces the significance of this research. The present situation of risk measurement theory is analyzed in detail, and the main contents of this paper are introduced. In chapter 2, some basic theoretical knowledge is reviewed. Firstly, the large deviation theorem and Gartner-Ellis theorem are given. Secondly, the definition and main properties of compound Poisson process are given, and some properties are necessary to be supplemented and proved, including mathematical expectation, variance and exponential moment of compound Poisson process. Convex risk measurement and consistent risk measurement are systematically summarized and compared. Then, the definitions, properties and relationships of several common risk measurement methods, such as VaRN CVaRN SRM and entropy risk measurement, are introduced. Taking exponential risk spectrum and geometric risk spectrum as examples, In this paper, the method of constructing risk spectrum function about spectral risk measurement is given. Chapter 4th is the main content of this paper. In this paper, we study the convex entropy risk measure and uniform entropy risk degree of parametric dependent convex entropy in compound Poisson process. First, some deviation estimates of convex entropy risk measurement under several time-dependent parameters are given. An asymptotic behavior of convex entropy risk measurement is obtained by large deviation theory, and then two asymptotic behaviors of uniform entropy risk measurement are obtained. Chapter 5th summarizes the whole paper and puts forward the future work.
【學(xué)位授予單位】：揚州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F830.9;F224

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本文編號：1531280