本文關(guān)鍵詞：VaR的幾種統(tǒng)計推斷方法的比較

  更多相關(guān)文章： 風(fēng)險價值 期望損失 非參數(shù)估計 極值理論 隨機模擬

【摘要】：世界各國經(jīng)濟的發(fā)展已經(jīng)進入全球化和一體化,全球金融市場在經(jīng)濟全球化的發(fā)展中占有重要地位,在整個全球金融市場的發(fā)展過程中,金融風(fēng)險最受關(guān)注的話題之一。在這種背景下,衡量一個國家金融市場發(fā)展?fàn)顩r好壞的關(guān)鍵點在于它對金融市場風(fēng)險的管控能力強弱。VaR作為近二十年來才發(fā)展起來的新型金融風(fēng)險管理工具備受全球各國金融機構(gòu)、政府等社會各方面的青睞,VaR現(xiàn)已是國際金融市場中風(fēng)險測量的主要手段,也是眾多金融投資領(lǐng)域中風(fēng)險管控的國際性標(biāo)準(zhǔn)之一,而期望損失ES作為VaR的一個很好的補充,也吸引了很多金融學(xué)者對它的深入研究。因此,研究VaR及ES對金融風(fēng)險的測度在理論上和實際生活中都具有重要的意義。風(fēng)險價值VaR和期望損.失ES的計算方法有許多種,目前世界各國金融界測度風(fēng)險價值和期望損失應(yīng)用的主要是歷史模擬法、Monte Carlo方法、非參數(shù)估計法和極值理論方法,這四種VaR及ES的計算方法各有優(yōu)勢,都是在一定前提條件下進行計算的,因為金融市場的發(fā)展瞬息萬變,其中所存在的波動性很大,必須在有效合理的前提條件下進行計算。本文首先簡要的介紹上述四種VaR和ES計算方法及其主要特點,然后選擇兩個白噪聲模型產(chǎn)生足夠的隨機數(shù)據(jù),分別用這四種VaR和ES方法計算,對計算結(jié)果與名義水平進行比較,分析他們的各自的比較結(jié)果,探討存在結(jié)果不同的真正原因,最后通過對股票市場的實際數(shù)據(jù)進行實證分析,說明這四種VaR和ES計算方法使用效果的優(yōu)劣。
【關(guān)鍵詞】：風(fēng)險價值 期望損失 非參數(shù)估計 極值理論 隨機模擬
【學(xué)位授予單位】：廣西師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F224;F830.9
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 緒論7-11
• 1.1 研究背景及選題意義7-8
• 1.2 國內(nèi)外對VaR和ES方法研究現(xiàn)狀綜述8-9
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀8
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀8-9
• 1.3 論文結(jié)構(gòu)安排9-11
• 第二章 VaR及ES的基礎(chǔ)理論11-19
• 2.1 VaR及ES的定義11
• 2.2 VaR與ES的計算方法11-19
• 2.2.1 歷史模擬法11-12
• 2.2.2 Monte Carlo模擬法12-13
• 2.2.3 非參數(shù)估計法13-15
• 2.2.4 極值理論法15-19
• 第三章 模擬研究19-28
• 3.1 模型介紹19-20
• 3.2 VaR與ES的模擬計算20-28
• 3.2.1 隨機數(shù)據(jù)的產(chǎn)生20
• 3.2.2 VaR及ES計算20-26
• 3.2.3 比較結(jié)果與分析26-28
• 第四章 實證分析28-36
• 4.1 金融數(shù)據(jù)的特征分析28
• 4.2 樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析28-33
• 4.2.2 樣本數(shù)據(jù)的選取和基本分析28-29
• 4.2.3 正態(tài)性分析29-31
• 4.2.4 相關(guān)性分析31-33
• 4.3 VaR的計算與結(jié)果分析33-36
• 4.3.1 歷史模擬法33
• 4.3.2 Monte Carlo模擬法33-34
• 4.3.3 非參數(shù)估計法34
• 4.3.4 極值理論法34-35
• 4.3.5 結(jié)果比較與分析35-36
• 總結(jié)語36-38
• 參考文獻38-40
• 附錄40-47
• 致謝47-48

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本文編號：754739