發(fā)布時(shí)間：2021-01-10 11:13

　　風(fēng)險(xiǎn)控制是投資中一個(gè)重要話題,風(fēng)險(xiǎn)管理中對(duì)VaR、CVaR風(fēng)險(xiǎn)度量這兩個(gè)方法的研究相對(duì)比較集中.VaR綜合考慮了預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)的大小及該風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率,通過(guò)事前計(jì)算規(guī)避市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn);CVaR考慮了超過(guò)VaR的尾部風(fēng)險(xiǎn),在優(yōu)化投資組合方面優(yōu)勢(shì)明顯.本文的研究重點(diǎn)是指數(shù)伽馬模型下VaR和CVaR風(fēng)險(xiǎn)度量的貝葉斯估計(jì)的漸近性質(zhì),包括強(qiáng)相合性、漸近正態(tài)性、大偏差原理和中偏差原理.本文主要分為以下幾個(gè)章節(jié):第一章主要介紹課題兩種相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)度量相關(guān)背景及發(fā)展現(xiàn)狀,給出本文主要的研究成果.第二章主要闡述本文相關(guān)的基礎(chǔ)知識(shí).概念和定理主要包括風(fēng)險(xiǎn)度量理論、大偏差和中偏差理論、貝葉斯估計(jì)、中心極限定理和伽馬分布等.第三章和第四章為主要研究結(jié)果.我們考慮了 VaR和CVaR這兩類風(fēng)險(xiǎn)度量的貝葉斯估計(jì)幾個(gè)漸近行為.首先,我們證明了 CVaR風(fēng)險(xiǎn)度量的貝葉斯估計(jì)是CVaR的強(qiáng)相合估計(jì);其次,我們證明了 CVaR風(fēng)險(xiǎn)度量的貝葉斯估計(jì)滿足漸近正態(tài)性;最后,我們考慮了 VaR和CVaR的貝葉斯估計(jì)的大偏差原理和中偏差原理,得到了相關(guān)的漸近行為.第四章主要是對(duì)第三章研究結(jié)論的應(yīng)用及數(shù)值模擬.首先,我們針對(duì)模型中的參數(shù),計(jì)算并模... 

【文章來(lái)源】：揚(yáng)州大學(xué)江蘇省

【文章頁(yè)數(shù)】：43 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 引言
    1.1 選題背景及其意義
    1.2 本文研究?jī)?nèi)容
2 準(zhǔn)備知識(shí)
    2.1 風(fēng)險(xiǎn)度量
    2.2 大偏差、中偏差理論
    2.3 貝葉斯估計(jì)
    2.4 中心極限定理
    2.5 伽馬分布
3 兩種風(fēng)險(xiǎn)度量貝葉斯估計(jì)的極限性質(zhì)
    3.1 CVaR風(fēng)險(xiǎn)度量貝葉斯估計(jì)
    3.2 VaR、CVaR貝葉斯估計(jì)的大偏差原理
    3.3 VaR、CVaR貝葉斯估計(jì)的中偏差原理
4 應(yīng)用與隨機(jī)模擬
    4.1 VaR度量下參數(shù)的置信區(qū)間
    4.2 CVaR度量下參數(shù)的置信區(qū)間
    4.3 中心極限定理模擬
    4.4 中偏差原理模擬
5 總結(jié)與展望
6 參考文獻(xiàn)
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于MCMC參數(shù)估計(jì)的POT極值理論度量影子銀行與A股市場(chǎng)VaR-ES[J]. 李錦成.  中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(05)
[2]指數(shù)-伽馬模型下在險(xiǎn)價(jià)值度量的貝葉斯估計(jì)[J]. 章溢,周東瓊,溫利民.  應(yīng)用概率統(tǒng)計(jì). 2015(01)
[3]淺談歷史模擬法VaR的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)[J]. 李偉杰.  時(shí)代金融. 2009(07)
[4]Bayes風(fēng)險(xiǎn)值[J]. 王乃生,茆詩(shī)松.  數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究. 2004(03)
[5]應(yīng)用極值理論計(jì)算在險(xiǎn)價(jià)值（VaR）——對(duì)恒生指數(shù)的實(shí)證分析[J]. 周開(kāi)國(guó),繆柏其.  預(yù)測(cè). 2002(03)
[6]CVaR與投資組合優(yōu)化統(tǒng)一模型[J]. 陳金龍,張維.  系統(tǒng)工程理論方法應(yīng)用. 2002(01)
[7]基于GARCH和半?yún)?shù)法的VaR模型及其在中國(guó)股市風(fēng)險(xiǎn)分析中的應(yīng)用[J]. 葉青.  統(tǒng)計(jì)研究. 2000(12)
[8]金融風(fēng)險(xiǎn)管理的VAR方法及其應(yīng)用[J]. 鄭文通.  國(guó)際金融研究. 1997(09)
[9]VALUE AT RISK: 銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的新方法[J]. 牛昂.  國(guó)際金融研究. 1997(04)
[10]有限相依隨機(jī)過(guò)程的Cramér定理[J]. 高付清.  湖北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 1991(03)

碩士論文
[1]指數(shù)—伽瑪模型下熵風(fēng)險(xiǎn)度量的貝葉斯估計(jì)的性質(zhì)[D]. 裴玲燕.揚(yáng)州大學(xué) 2017



本文編號(hào)：2968604