發(fā)布時間：2023-12-10 12:51

　　摘要:在經(jīng)濟的快速發(fā)展中,金融市場起著很重要的作用,從而成為經(jīng)濟管理者與學者的研究重點.金融市場的重大風險會給經(jīng)濟帶來重大的后續(xù)影響.因此,金融市場的風險管理自然就成為政府管理者與廣大金融投資者和學術界普遍研究的重點.VaR風險管理模型作為一種符合未來風險管理發(fā)展方向的綜合性風險度量方法,近年來得到了世界范圍內商業(yè)銀行、投資銀行、基金管理公司及金融監(jiān)管機構的普遍認可和支持,目前該模型已逐漸發(fā)展成為現(xiàn)代國際金融界風險度量與管理的主流方法. 本文首先分析了金融風險管理方法的演變過程,并在此基礎上詳細闡述了VaR風險管理模型的產生背景及國內外對此方向的研究成果.其次結合國內外的研究成果,將六中常用模型即:歷史模擬法、Risk Metrics方法、蒙特卡羅模擬法、GARCH模型、BMM模型、POT模型的計算原理及其評估方法進行了比較研究,重點解決以下問題: 1各種模型的具體計算步驟與優(yōu)劣評估; 2參數(shù)模型的參數(shù)準確性估計; 3不同模型檢驗方法的優(yōu)劣比較. 最后將VaR技術應用到投資決策和組合績效評價中,利用RAROC值作為基金選股標準,同時分析了利用RAROC指標進行投資組合績效評估.

【文章頁數(shù)】：50 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 金融風險管理概述
    1.2 VaR 的產生背景
    1.3 VaR 研究綜述
        1.3.1 國外研究綜述
        1.3.2 國內研究綜述
    1.4 本文的研究意義與研究內容
    小結
第二章 VaR 的基本理論與估計方法
    2.1 VaR 的基本理論
        2.1.1 VaR 的定義
        2.1.2 VaR 的參數(shù)選擇
        2.1.3 VaR 的計算
        2.1.4 VaR 的應用
        2.1.5 VaR 的優(yōu)點和缺陷
    2.2 VaR 的估計方法
        2.2.1 非參數(shù)方法
        2.2.2 參數(shù)方法
    小結
第三章 基于 EVT 的 VaR 研究
    3.1 BMM 模型
        3.1.1 BMM 模型介紹
        3.1.2 次序統(tǒng)計量
        3.1.3 極值分布
        3.1.4 Fisher-Tippett 定理
    3.2 POT 模型
        3.2.1 POT 模型介紹
        3.2.2 （Pickands-Balkama-de Haan）定理
        3.2.3 基于廣義帕累托分布的尾部擬合與分位數(shù)估計
    小結
第四章 VaR 模型的準確性檢驗
    4.1 失敗檢驗法
        4.1.1 失敗頻率檢驗法
        4.1.2 第一次失敗時間檢驗法
    4.2 區(qū)間檢驗法
    4.3 損失函數(shù)法
    4.4 風險軌跡檢驗法
    小結
第五章 VaR 技術在投資組合中的應用
    5.1 組合VaR 的求解
    5.2 組合VaR 的風險構成
        5.2.1 邊際 VaR
        5.2.2 成分 VaR
        5.2.3 增量VaR
    5.3 VaR 技術在投資決策和組合績效評價方面的應用
    小結
全文總結與展望
    1 全文總結
    2 今后進一步研究的方向和展望
參考文獻
致謝
攻讀碩士期間發(fā)表的學術論文及其它成果



本文編號：3872447