本文關(guān)鍵詞：基于投影降維技術(shù)的期權(quán)組合非線性VaR模型　出處：《管理科學(xué)學(xué)報》2012年03期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 期權(quán)組合 非線性VaR 投影降維技術(shù) 快速卷積方法 t分布

【摘要】：高維期權(quán)組合VaR值的計算時間和計算工作量隨著市場風(fēng)險因子維數(shù)的增加而迅速增加.為此,引入投影降維技術(shù),用少數(shù)幾個風(fēng)險因子來解釋高維期權(quán)組合總的風(fēng)險,并結(jié)合快速卷積方法,建立了基于投影降維技術(shù)的市場風(fēng)險因子呈厚尾分布情形下的期權(quán)組合非線性VaR模型,達(dá)到減少計算時間和計算工作量的目的,同時期權(quán)組合價值變化的信息又沒有太大的損失.數(shù)值結(jié)果表明,投影降維技術(shù)能夠達(dá)到與快速卷積方法、Monte-Carlo方法差不多的估算精度,而計算效率明顯優(yōu)于快速卷積方法、Monte-Carlo方法,計算時間和計算工作量明顯減少.
[Abstract]:The calculation time and workload of VaR value of high-dimensional option portfolio increase rapidly with the increase of the dimension of market risk factor. Therefore, the projection dimension reduction technique is introduced. A few risk factors are used to explain the total risk of high-dimensional option portfolio, and the fast convolution method is used. In this paper, a nonlinear VaR model of option combination based on projection dimensionality reduction technique is established, in which the market risk factor is distributed with a thick tail, which can reduce the calculation time and workload. At the same time, the information of option portfolio value change is not much lost. The numerical results show that the projection dimensionality reduction technique can achieve the same accuracy as the fast convolution method and Monte-Carlo method. The computational efficiency is obviously better than that of the fast convolution method and Monte-Carlo method, and the computational time and workload are obviously reduced.
【作者單位】： 浙江大學(xué)管理學(xué)院;浙江財經(jīng)學(xué)院金融學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(70771099;71171176) 浙江省哲學(xué)社會科學(xué)重點研究基地社科規(guī)劃課題重點資助項目(10JDGZ02Z)
【分類號】：F224;F830.9
【正文快照】： 0引言當(dāng)市場風(fēng)險因子數(shù)目很大時,度量期權(quán)組合風(fēng)險的計算時間和計算工作量隨著市場風(fēng)險因子維數(shù)的增加而迅速增加,使得建模和數(shù)值計算十分的困難(Wiberg[1]).這時人們自然想到簡化或減少風(fēng)險因子的維數(shù)而對期權(quán)組合價值變化的內(nèi)容又沒有太大的損失,通過度量低維的與其相似的

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：1369599