本文關鍵詞：厚尾分布情形下的信用資產組合風險度量，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：本文研究風險因子多元厚尾分布情形下的信用資產組合風險度量問題.用多元t-Copula分布來描述標的資產收益率分布的厚尾性,同時將三步重要抽樣技術發(fā)展到基多元t-Copula分布的資產組合模型中,拓寬和豐富了信用資產組合風險度量模型.同時,并運用了非線性優(yōu)化技術中的Levenberg-Marquardt算法來解決重要抽樣技術中風險因子期望向量估計.模擬結果表明該算法比普通Monte Carlo模擬法的計算效率更有效,且能很大程度上減少所要估計的損失概率的方差,從而更精確地估計出信用投資組合損失分布的尾部概率或給定置信度下組合VaR值.
【作者單位】： 浙江財經大學金融學院;浙江財經大學財富管理與量化投資協(xié)同創(chuàng)新中心;浙江省政府管制與公共政策研究中心;北京化工大學經濟管理學院;清華大學經濟管理學院;
【關鍵詞】： 資產組合 厚尾分布 結構模型 重要抽樣技術
【基金】：國家自然科學基金資助項目(71171176;71471161;71433001;71631005).本文入選“第十三屆全國青年管理科學與系統(tǒng)科學學術會議(2015年,西安)優(yōu)秀論文
【分類號】：F224;F830
【正文快照】： 0引言對信用資產組合的風險度量研究一直以來都是學界、工業(yè)界關注的重點.目前大多數信用資產組合風險度量模型,如Morgan Chase的Credit-Mertics模型、Mc Kinsey的Credit Portfolio View模型、KMV的Portfolio Manager模型、Credit SuisseFirst Boston的CreditRisk+模型,應用Mo

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本文編號：408289