【摘要】： 金融市場風(fēng)險(xiǎn)是日常金融活動(dòng)中最常遇到的風(fēng)險(xiǎn)。在險(xiǎn)價(jià)值(VaR)已經(jīng)成為市場風(fēng)險(xiǎn)的一種標(biāo)準(zhǔn)度量方法,但是VaR不是一致性風(fēng)險(xiǎn)度量方法,其自身在某些情況下并不滿足次可加性條件。而預(yù)期不足(ES)是一種一致性風(fēng)險(xiǎn)度量方法,可以作為VaR方法的一個(gè)有效的補(bǔ)充。 金融資產(chǎn)間的相依性度量是人們進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理時(shí)的另一個(gè)重要問題。線性相關(guān)性的許多假設(shè)和統(tǒng)計(jì)缺陷,使多個(gè)金融資產(chǎn)間相依性度量遇到了難題。將Copula函數(shù)應(yīng)用于金融領(lǐng)域有效地解決了這個(gè)難題,使金融資產(chǎn)間的相依性研究進(jìn)入了一個(gè)新的階段。本文通過借鑒國外相關(guān)領(lǐng)域中的研究方法,首先以上海和香港證券市場股票指數(shù)的收益率為實(shí)證數(shù)據(jù),分別給出了兩個(gè)市場的在險(xiǎn)價(jià)值(VaR)和預(yù)期不足(ES),對比兩種風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)的差別。然后應(yīng)用五種不同Copula函數(shù)研究上海和香港證券市場股票指數(shù)的收益率聯(lián)合分布,建立時(shí)變相依性Copula模型和不同市場聯(lián)合極端情形下極值Copula模型。通過Monte Carlo模擬方法,計(jì)算投資組合的在險(xiǎn)價(jià)值(VaR)和預(yù)期不足(ES),對股票市場風(fēng)險(xiǎn)度量進(jìn)行了深入的研究,這將對Copula函數(shù)未來在中國金融市場各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用有著積極的探索性意義。
【圖文】：

市場風(fēng)險(xiǎn)度量的在險(xiǎn)價(jià)值(VaR)方法VaR 是金融機(jī)構(gòu)日常風(fēng)險(xiǎn)管理中最常用的一種風(fēng)險(xiǎn)度量方法。VaR 的定義持有期內(nèi)，，在一定置信水平下，所持有的金融資產(chǎn)最大潛在損失。在置信(0,1)下，投資組合的 VaR 由一個(gè)最小的數(shù)值 l 給出，l 滿足未來持有期內(nèi)實(shí) 超過 l 的概率不超過 (1 α)。通過公式表示為：VaR inf{R:(1α)}α= l ∈P(L>l)≤ 通過上面的公式可以看出，VaR 的值就是損失分布的一個(gè)分位數(shù)。在市場中，度量 VaR 的持有期一般為一天或者十天。通過 VaR 的定義我們可以告訴人們在指定置信水平下風(fēng)險(xiǎn)值不會(huì)超過多少，但在這個(gè)置信水平下風(fēng)多嚴(yán)重我們無法了解。通過 VaR 我們可以了解當(dāng)不利情況沒有發(fā)生時(shí)，我損失最大不超過多少；而預(yù)期不足可以告訴我們當(dāng)不利情況真的發(fā)生了，能的預(yù)期損失是多少。

05000100001500020000250003000000-01-042001-01-042002-01-042003-01-042004-01-042005-01-042006-01-042007-01-042008-01-04圖 3.3 香港恒指價(jià)格走勢圖計(jì)算方便和消除量綱的影響，我們采取對數(shù)收益率計(jì)算方法來計(jì)率：1lnln = tttr pp指數(shù)在 t 時(shí)刻的收盤價(jià)格。圖 3.4 為上證和恒生收益率分布散點(diǎn)
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類號(hào)】：F224;F830.91

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 王晨;我國金融市場波動(dòng)的區(qū)制關(guān)聯(lián)性與風(fēng)險(xiǎn)度量研究[D];吉林大學(xué);2010年

本文編號(hào)：2633734