【摘要】： 作為當(dāng)前金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)度量和管理的重要工具,風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR以一種最簡(jiǎn)潔的形式將已知資產(chǎn)組合潛在的損失和發(fā)生的概率結(jié)合成為一個(gè)單一的數(shù)值來(lái)描述資產(chǎn)組合的風(fēng)險(xiǎn)大小,在風(fēng)險(xiǎn)的管理與控制中體現(xiàn)出了其特有的優(yōu)越性,從而得到了廣泛的應(yīng)用。盡管如此,VaR還是有許多不盡如人意的地方。VaR風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值在實(shí)際操作中仍然存在有一定的理論局限性,主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：(1)VaR不具有風(fēng)險(xiǎn)度量方法所應(yīng)具有的次可加性；(2)以VaR為目標(biāo)函數(shù)的規(guī)劃問(wèn)題一般不是凸規(guī)劃,其局部最優(yōu)解不一定是全局最優(yōu)解；(3)VaR只提供某一置信水平下資產(chǎn)損失的最大期望值,卻不能體現(xiàn)一旦超過(guò)這一數(shù)值的可能損失程度；(4)缺乏對(duì)尾部信息的描述。 目前解決VaR的估計(jì)問(wèn)題的方法包括數(shù)值逼近,極值理論和蒙特卡洛模擬方法,然而這些方法一般依賴于標(biāo)的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因子的改變服從正態(tài)(高斯)分布的假設(shè),但是經(jīng)驗(yàn)表明市場(chǎng)數(shù)據(jù)相比于正態(tài)分布的假設(shè),具有“尖峰厚尾”的特點(diǎn),因而這種現(xiàn)象將直接導(dǎo)致“極端事件”的可能性被低估。本文采用非參數(shù)核密度估計(jì)的方法,可以比較精確的反映金融數(shù)據(jù)“尖峰厚尾”的這種特點(diǎn)。 譜風(fēng)險(xiǎn)量度將資產(chǎn)組合損益分布的具體形狀和投資者的主觀風(fēng)險(xiǎn)厭惡相結(jié)合,是一致風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度,并且具有凸性(即有限個(gè)譜風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度的凸組合仍然是一個(gè)譜風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度),因此為合理有效地度量金融風(fēng)險(xiǎn)提供了一種可能的選擇。 本文在介紹風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的定義、優(yōu)越性及理論局限性的基礎(chǔ)上,通過(guò)介紹一致性風(fēng)險(xiǎn)量度框架和譜風(fēng)險(xiǎn)量度的形成,將譜風(fēng)險(xiǎn)量度技術(shù)和核密度估計(jì)方法,引入到金融市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)量度中,并依據(jù)大數(shù)定律和蒙特卡洛模擬方法,對(duì)復(fù)雜密度函數(shù)的分位點(diǎn)進(jìn)行估計(jì),結(jié)合了金融風(fēng)險(xiǎn)譜的一些基本特征及其譜風(fēng)險(xiǎn)量度的離散化形式的近似性,從而獲得了譜風(fēng)險(xiǎn)量度的分析和計(jì)算的實(shí)用方法。同時(shí),核密度估計(jì)與譜風(fēng)險(xiǎn)度量的結(jié)合是本文的創(chuàng)新點(diǎn)之一。 另外,本文在進(jìn)行計(jì)算程序的編制過(guò)程中,為MATLAB建立了與EXCEL的API接口,并使用VBA實(shí)時(shí)創(chuàng)建M文件運(yùn)行文件夾內(nèi)原始數(shù)據(jù)文件索引對(duì)數(shù)據(jù)池內(nèi)的數(shù)據(jù)文件進(jìn)行批處理,自動(dòng)導(dǎo)入數(shù)據(jù)導(dǎo)出結(jié)果。并且使用了模塊化編程處理的方法,使本文的計(jì)算程序靈活性和通用性得到很大程度上的提高。 因此,用譜風(fēng)險(xiǎn)量度度量金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)并進(jìn)行投資組合最優(yōu)化問(wèn)題既有實(shí)際意義,又有理論價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：北京化工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號(hào)】：F224;F830.9
【圖文】：

—原函數(shù)—核密度估計(jì)函數(shù)圖2一2交叉核實(shí)法估計(jì)效果圖可以看出，由于交叉核實(shí)法使在內(nèi)點(diǎn)的平方擬合誤差達(dá)到最小，使這點(diǎn)的估計(jì)效果明顯改善了，從圖形上來(lái)看，方差和偏差都可以達(dá)到令人滿意的結(jié)果。2.5多元密度函數(shù)的核估計(jì)設(shè)p維隨機(jī)向量x的密度函數(shù)f(x)=f(xl，…，x，)未知，xl，xZ，…，x。是他的一個(gè)獨(dú)立分布的樣本

03圖2一3模擬數(shù)據(jù)點(diǎn)分布圖我選取二元標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布來(lái)產(chǎn)生模擬數(shù)據(jù)，上圖藍(lán)色的點(diǎn)顯示模擬數(shù)據(jù)服從二元標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。使用上述方法來(lái)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行密度函數(shù)的估計(jì)，在這里的核函數(shù)我并沒(méi)有選擇上文中常用的多元核，而是使用多元高斯核，也就是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)核1_____{1[(:一。，)，Zr(x一。，)(，一。2).(

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本文編號(hào)：2721894