本文的研究對(duì)象是運(yùn)用于衍生證券投資組合風(fēng)險(xiǎn)管理中的CVaR。目的是要分析得到的是一個(gè)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(diǎn)介紹的:我們將“成本”也看成是CVaR最優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的一個(gè)附加參量。 在目前各類風(fēng)險(xiǎn)管理實(shí)際操作中,Value at risk(VaR)和Conditional value at risk(CVaR)是最常用的風(fēng)險(xiǎn)度量方法。CVaR與傳統(tǒng)的VaR相比,具有VaR所沒(méi)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(jìn),更受廣大研究與從業(yè)人員的青睞。 研究過(guò)程中會(huì)發(fā)現(xiàn),衍生證券投資組合的CVaR或者VaR最小化問(wèn)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(jià)值delta—gamma近似的CVaR和VaR最小化問(wèn)題就存在無(wú)窮多個(gè)解;或者運(yùn)用Monte Carlo模擬,投資組合的最優(yōu)CVaR問(wèn)題的解普遍具有相對(duì)較多的投資工具總數(shù),導(dǎo)致實(shí)際操作的成本過(guò)高。 加上了相應(yīng)的成比例的“成本”這個(gè)附加參數(shù)后,可以得到一個(gè)更加合理,更加滿意的最優(yōu)CVaR衍生證券投資組合,這個(gè)組合包含相當(dāng)少的投資工具種類,以及相當(dāng)大小的CVaR和VaR值。
【學(xué)位單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)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(duì)于徽小變動(dòng)的敏感反應(yīng)對(duì)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(duì)于不同的微小變動(dòng)，最佳投資組合的不同情景。其中Portfoh。1對(duì)應(yīng)沒(méi)有變動(dòng)的情況，而portfolioZ和Portfoli。3分別對(duì)應(yīng)于0.5%和一5%變動(dòng)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(dāng)風(fēng)險(xiǎn)值相差不到2%時(shí)，最優(yōu)投資組合的投資比例卻相差甚大。為了進(jìn)一步說(shuō)明式(12)最優(yōu)組合解的一些問(wèn)題，我們?cè)僭诳紤]這樣一個(gè)例子。由12種vanilla看漲期權(quán)
【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2838538