本文的研究對象是運用于衍生證券投資組合風險管理中的CVaR。目的是要分析得到的是一個具有最佳CVaR的投資組合。為了找到更令人滿意,更合理的最佳組合,也是本文要重點介紹的:我們將“成本”也看成是CVaR最優(yōu)化目標函數(shù)的一個附加參量。 在目前各類風險管理實際操作中,Value at risk(VaR)和Conditional value at risk(CVaR)是最常用的風險度量方法。CVaR與傳統(tǒng)的VaR相比,具有VaR所沒有的一些好特性與好品質(zhì)(如一致性等),作為VaR的發(fā)展與改進,更受廣大研究與從業(yè)人員的青睞。 研究過程中會發(fā)現(xiàn),衍生證券投資組合的CVaR或者VaR最小化問題的解普遍具有不穩(wěn)定,不合理的表現(xiàn)。比如基于衍生證券價值delta—gamma近似的CVaR和VaR最小化問題就存在無窮多個解;或者運用Monte Carlo模擬,投資組合的最優(yōu)CVaR問題的解普遍具有相對較多的投資工具總數(shù),導致實際操作的成本過高。 加上了相應(yīng)的成比例的“成本”這個附加參數(shù)后,可以得到一個更加合理,更加滿意的最優(yōu)CVaR衍生證券投資組合,這個組合包含相當少的投資工具種類,以及相當大小的CVaR和VaR值。
【學位單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2006
【中圖分類】：F830.91;F224
【部分圖文】：

圖1:最優(yōu)投資組合對于徽小變動的敏感反應(yīng)對于1美元的投資金額，在上面條件情況下，最優(yōu)的投資組合的VaR~.000412，cvaR二.000421。圖1表明的是，對于不同的微小變動，最佳投資組合的不同情景。其中Portfoh。1對應(yīng)沒有變動的情況，而portfolioZ和Portfoli。3分別對應(yīng)于0.5%和一5%變動的情況。這樣情況下，新的vaR和cvaR分別等于:vaR=.000416、evaR==0.00423和vaR=0.00407、evaR=0.00414。從圖中可以看出，當風險值相差不到2%時，最優(yōu)投資組合的投資比例卻相差甚大。為了進一步說明式(12)最優(yōu)組合解的一些問題，我們再在考慮這樣一個例子。由12種vanilla看漲期權(quán)
【共引文獻】

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本文編號：2838538