伴隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化、投資自由化以及金融創(chuàng)新的不斷深入，金融市場(chǎng)的波動(dòng)性和風(fēng)險(xiǎn)也在不斷加劇，對(duì)于金融風(fēng)險(xiǎn)的管理已經(jīng)成為金融機(jī)構(gòu)和投資者所面臨的最重要問(wèn)題。VaR(Value at Risk)即風(fēng)險(xiǎn)值，作為金融風(fēng)險(xiǎn)分析、測(cè)度與防范的重要工具，是近年來(lái)國(guó)際上興起的一種定量度量金融風(fēng)險(xiǎn)的管理方法。它是將眾多不可測(cè)的主觀因素轉(zhuǎn)化為運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法和計(jì)量技術(shù)的客觀概率數(shù)值，使隱性風(fēng)險(xiǎn)顯性化。VaR的概念雖簡(jiǎn)單，然而對(duì)它的度量卻是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的統(tǒng)計(jì)問(wèn)題。 本文就金融風(fēng)險(xiǎn)管理研究的起源、金融風(fēng)險(xiǎn)的定義及分類、金融風(fēng)險(xiǎn)管理存在的理論基礎(chǔ)以及現(xiàn)代金融風(fēng)險(xiǎn)管理的主流模型和方法技術(shù)做出了綜述。在此基礎(chǔ)上，重點(diǎn)研究了證券投資組合選擇與組合評(píng)價(jià)的理論，并提出了金融風(fēng)險(xiǎn)管理研究未來(lái)可能的發(fā)展方向。主要研究有： (1) 對(duì)目前國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的定義進(jìn)行了歸納和綜述。歸納出七種學(xué)說(shuō)觀點(diǎn)，并對(duì)各種學(xué)說(shuō)觀點(diǎn)進(jìn)行了評(píng)述和數(shù)量刻畫(huà)。目前學(xué)術(shù)界對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)涵沒(méi)有統(tǒng)一的定義，針對(duì)不同的風(fēng)險(xiǎn)源、風(fēng)險(xiǎn)管理的不同目標(biāo)，不同的學(xué)者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的理解和認(rèn)識(shí)程度與研究角度的不同，產(chǎn)生了不同的風(fēng)險(xiǎn)度量方法。通過(guò)對(duì)各種學(xué)說(shuō)的歸納和總結(jié)，反映了人們對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)識(shí)不斷深化、不斷完善的遞進(jìn)過(guò)程。從現(xiàn)有的風(fēng)險(xiǎn)定義出發(fā)，重點(diǎn)分析了證券投資領(lǐng)域投資風(fēng)險(xiǎn)的特殊性，探討了證券投資風(fēng)險(xiǎn)的本質(zhì)特征。指出用VaR來(lái)描述金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)將更為全面合理。 (2) 對(duì)中國(guó)股票市場(chǎng)收益率序列基本性質(zhì)的研究。運(yùn)用SAS和S-plus統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)上海股票市場(chǎng)收益率分布的正態(tài)性、自相關(guān)性、異方差性、獨(dú)立同分布性等進(jìn)行了相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。實(shí)證分析與檢驗(yàn)結(jié)果表明，在中國(guó)股票市場(chǎng)中，收益率序列具有明顯的非正態(tài)特征，收益率序列獨(dú)立同分布的假設(shè)被拒絕。收益率序列呈“尖峰厚尾”分布，且序列之間存在著明顯的自相關(guān)性。 (3) 建立了風(fēng)險(xiǎn)值VaR的基本概念和理論分析框架。給出了服從幾何布朗運(yùn)動(dòng)的股票和期權(quán)的VaR。緊密跟蹤學(xué)科發(fā)展的前沿，對(duì)VaR度量的新方法進(jìn)行了研究。針對(duì)模型中要求收益分布服從正態(tài)分布的假定，對(duì)VaR進(jìn)行了拓展研究，引入了最壞條件VaR(worst-case VaR，WCVaR)的概念，并給出了它的計(jì)算公式。為了檢驗(yàn)度量VaR方法的有效性，引入了Kupirc所給出的后驗(yàn)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，并采用似然比檢驗(yàn)的方法，給出了模型有效的拒絕域。 (4) 首次提出了循環(huán)修正的組合評(píng)價(jià)方法。針對(duì)目前多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)方法很多，各種方法的出發(fā)點(diǎn)不同，解決問(wèn)題的思路不同，適用的對(duì)象不同等，存在著
【學(xué)位單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2005
【中圖分類】：F830.91;F224
【文章目錄】：
獨(dú)創(chuàng)性聲明
學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書(shū)
摘要
Abstract
目錄
第一章 緒論
    1.1 選題背景
        1.1.1 國(guó)際金融環(huán)境的變化
        1.1.2 國(guó)內(nèi)金融環(huán)境的變化
        1.1.3 金融風(fēng)險(xiǎn)管理發(fā)展的可能性
    1.2 金融風(fēng)險(xiǎn)刻畫(huà)與VaR的度量
    1.3 VaR研究的現(xiàn)狀
        1.3.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀
            1.3.1.1 在一般理論和方法方面
            1.3.1.2 在實(shí)證分析方面
        1.3.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀
        1.3.3 VaR的度量方法
    1.4 金融風(fēng)險(xiǎn)管理中存在的問(wèn)題
    1.5 組合優(yōu)化思想的應(yīng)用
        1.5.1 組合評(píng)價(jià)
        1.5.2 組合投資
    1.6 本文主要工作
第二章 證券投資風(fēng)險(xiǎn)的概念
    2.1 引言
    2.2 風(fēng)險(xiǎn)的綜述與分類
        2.2.1 風(fēng)險(xiǎn)的綜述及評(píng)價(jià)
        2.2.2 風(fēng)險(xiǎn)的來(lái)源與分類
    2.3 證券投資風(fēng)險(xiǎn)的概念
        2.3.1 證券投資的定義
        2.3.2 證券投資的本質(zhì)屬性
        2.3.3 證券投資風(fēng)險(xiǎn)的特征
    2.4 本章小結(jié)
第三章 金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理基本理論
    3.1 引言
    3.2 金融資產(chǎn)收益率的定義
        3.2.1 任一時(shí)點(diǎn)的收益率
            3.2.1.1 簡(jiǎn)單收益率
            3.2.1.2 對(duì)數(shù)收益率
        3.2.2 金融資產(chǎn)收益率常用的分布
            3.2.2.1 正態(tài)分布
            3.2.2.2 t分布
            3.2.2.3 混合正態(tài)分布
            3.2.2.4 極值分布(Gumbel分布)
        3.2.3 幾種典型的隨機(jī)過(guò)程
            3.2.3.1 隨機(jī)過(guò)程定義與性質(zhì)
            3.2.3.2 幾種典型隨機(jī)過(guò)程定義
            3.2.3.3 金融資產(chǎn)收益率建模中常見(jiàn)的幾種隨機(jī)過(guò)程
    3.3 證券市場(chǎng)價(jià)格的波動(dòng)性和相關(guān)性的估計(jì)和預(yù)測(cè)
        3.3.1 證券市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)性及相關(guān)性
        3.3.2 常用的波動(dòng)性和相關(guān)性估計(jì)模型
            3.3.2.1 移動(dòng)平均方法
            3.3.2.2 ARCH類模型方法
    3.4 實(shí)證研究
        3.4.1 樣本數(shù)據(jù)的選取
        3.4.2 收益分布的正態(tài)性檢驗(yàn)
        3.4.3 收益序列的相關(guān)性檢驗(yàn)
    3.5 本章小結(jié)
第四章 風(fēng)險(xiǎn)值VaR及其度量方法
    4.1 引言
    4.2 VaR(Value at Risk)的產(chǎn)生背景與概念
        4.2.1 VaR的產(chǎn)生背景
        4.2.2 VaR的概念
    4.3 風(fēng)險(xiǎn)值VaR的度量方法
        4.3.1 非參數(shù)方法
            4.3.1.1 VaR度量的歷史模擬法
            4.3.1.2 VaR度量的Monte Carlo模擬法
        4.3.2 參數(shù)方法
            4.3.2.1 一般分布下VaR的度量
            4.3.2.2 正態(tài)分布下的VaR度量
            4.3.2.3 服從幾何布朗運(yùn)動(dòng)的股票或期權(quán)的VaR計(jì)算
            4.3.2.4 參數(shù)方法中的Dalta-Normal逼近法
            4.3.2.5 參數(shù)方法中的Delta-Gamma逼近法
        4.3.3 VaR新的度量方法
            4.3.3.1 基于GARCH模型的VaR的度量方法
            4.3.3.2 半?yún)?shù)方法
            4.3.3.3 極值方法
    4.4 VaR的拓展研究
        4.4.1 資產(chǎn)組合的VaR
        4.4.2 最壞情況下的VaR(worst-case VaR)
    4.5 VaR度量有效性的后驗(yàn)檢驗(yàn)
        4.5.1 后驗(yàn)檢驗(yàn)Kupiec方法的基本思想
        4.5.2 后驗(yàn)檢驗(yàn)的似然比檢驗(yàn)方法
    4.6 實(shí)證研究
        4.6.1 數(shù)據(jù)的選取
        4.6.2 自相關(guān)性假設(shè)檢驗(yàn)
        4.6.3 異方差性假設(shè)檢驗(yàn)
        4.6.4 GARCH模型的參數(shù)估計(jì)
        4.6.5 基于GARCH模型的VaR
        4.6.6 后驗(yàn)檢驗(yàn)
    4.7 本章小結(jié)
第五章 組合思想在綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用
    5.1 引言
    5.2 幾種常見(jiàn)的綜合評(píng)價(jià)方法
        5.2.1 綜合評(píng)價(jià)方法的研究現(xiàn)狀
        5.2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取
        5.2.3 無(wú)量綱化方法
            5.2.3.1 直線型無(wú)量綱化方法
            5.2.3.2 曲線型無(wú)量綱化方法
            5.2.3.3 逆指標(biāo)和適度指標(biāo)的處理
            5.2.3.4 定性指標(biāo)的量化方法
        5.2.4 幾種綜合評(píng)價(jià)方法
            5.2.4.1 方差法
            5.2.4.2 變異系數(shù)法
            5.2.4.3 復(fù)相關(guān)系數(shù)法
            5.2.4.4 TOPSIS方法
            5.2.4.5 主成分分析法
            5.2.4.6 因子分析法
    5.3 組合評(píng)價(jià)方法
        5.3.1 綜合評(píng)價(jià)中組合評(píng)價(jià)法的提出
        5.3.2 組合評(píng)價(jià)方法
            5.3.2.1 對(duì)單一評(píng)價(jià)法的權(quán)數(shù)進(jìn)行組合(組合賦權(quán)法)
            5.3.2.2 對(duì)單一評(píng)價(jià)法的排序結(jié)果進(jìn)行組合
            5.3.2.3 對(duì)幾種單一評(píng)價(jià)法的綜合評(píng)價(jià)值進(jìn)行組合
        5.3.3 非參數(shù)檢驗(yàn)
            5.3.3.1 Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)法
            5.3.3.2 Kendall τ檢驗(yàn)法
    5.4 循環(huán)修正的組合評(píng)價(jià)方法
    5.5 實(shí)證研究
        5.5.1 循環(huán)修正的組合評(píng)價(jià)方法在遼寧省主要地區(qū)綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力評(píng)價(jià)中應(yīng)用
            5.5.1.1 指標(biāo)體系的構(gòu)建
            5.5.1.2 單項(xiàng)綜合評(píng)價(jià)模型的建立
            5.5.1.3 四種單一綜合評(píng)價(jià)方法一致性檢驗(yàn)
            5.5.1.4 循環(huán)修正組合評(píng)價(jià)法
            5.5.1.5 模型與結(jié)果分析
        5.5.2 滬深股市中主營(yíng)業(yè)務(wù)是電力的上市公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)
            5.5.2.1 樣本數(shù)據(jù)的選取與指標(biāo)的篩選
            5.5.2.2 幾種綜合評(píng)價(jià)模型的建立
            5.5.2.3 三種綜合評(píng)價(jià)方法一致性的檢驗(yàn)
            5.5.2.4 建立模糊組合評(píng)價(jià)模型
            5.5.2.5 模型與結(jié)果分析
    5.6 本章小結(jié)
第六章 組合思想在證券投資中的應(yīng)用
    6.1 引言
    6.2 現(xiàn)代投資組合理論概述
    6.3 組合理論模型
        6.3.1 收益率
        6.3.2 風(fēng)險(xiǎn)
    6.4 組合分析
        6.4.1 證券組合效用函數(shù)
        6.4.2 有效邊界(有效集)
    6.5 Markowitz的均值-方差模型
        6.5.1 模型的前提假設(shè)
        6.5.2 允許賣空情況下的建模與求解
        6.5.3 不允許賣空情況下的建模與求解
    6.6 “收益-風(fēng)險(xiǎn)”框架下投資組合理論的拓展研究
        6.6.1 部分典型的投資組合選擇模型
        6.6.2 基于WCVaR的證券投資組合選擇模型
    6.7 基于模糊決策的投資組合選擇模型
        6.7.1 模糊決策理論與極大化決策原則
        6.7.2 模糊投資組合選擇模型的建立
            6.7.2.1 梯形滿意程度模型
            6.7.2.2 非線性滿意程度模型
        6.7.3 基于WCVaR的模糊證券投資組合選擇模型
    6.8 應(yīng)用實(shí)例
    6.9 本章小結(jié)
結(jié)論與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者在攻讀博士學(xué)位期間所作的工作
科研項(xiàng)目及獲獎(jiǎng)情況

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)博士學(xué)位論文 前4條

1 孫力勇;電力市場(chǎng)環(huán)境下發(fā)電公司的短期經(jīng)濟(jì)運(yùn)行研究[D];上海交通大學(xué);2007年

2 李醫(yī)群;在線第三方支付市場(chǎng)交易效率與風(fēng)險(xiǎn)度量研究[D];東華大學(xué);2011年

3 耿國(guó)靖;中國(guó)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度理論與方法研究[D];遼寧大學(xué);2011年

4 王小平;商業(yè)銀行高端個(gè)人客戶群資產(chǎn)配置研究[D];東華大學(xué);2011年

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1 余小東;基于VaR風(fēng)險(xiǎn)控制的組合效用最大化研究[D];江西財(cái)經(jīng)大學(xué);2010年

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3 張金利;模糊動(dòng)態(tài)投資組合模型研究[D];天津大學(xué);2007年

4 楊文軍;南寧市城市風(fēng)貌規(guī)劃現(xiàn)狀評(píng)價(jià)研究[D];中南大學(xué);2010年

5 袁康安;我國(guó)開(kāi)放式基金風(fēng)險(xiǎn)管理的實(shí)證分析[D];華南理工大學(xué);2010年

6 葉賽;基于雙幣種期權(quán)對(duì)沖的VaR風(fēng)險(xiǎn)管理[D];湖南大學(xué);2010年

本文編號(hào)：2838411