本文關(guān)鍵詞：QMC結(jié)合重要性抽樣在VaR與CVaR數(shù)值模擬中的應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： VaR CVaR 擬蒙特卡洛模擬 重要性抽樣 厚尾分布模型

【摘要】：Value-at-risk(VaR)和Conditional value-at-risk(CVaR)是重要的風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)。本文在分析了它們的基本性質(zhì)后,指出了其數(shù)值模擬的困難點(diǎn)。隨后,引入了重要性抽樣這一方差減小技術(shù),并通過(guò)理論分析證明了這一方法的有效性。在傳統(tǒng)的多元正態(tài)分布模型假設(shè)下,本文進(jìn)行了數(shù)值模擬,表明了擬蒙特卡洛模擬結(jié)合重要性抽樣在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)越性。隨后,本文介紹了比傳統(tǒng)的多元正態(tài)分布模型更加接近真實(shí)金融數(shù)據(jù)的厚尾分布模型。在分析了厚尾分布模型的性質(zhì)后,通過(guò)一些間接的技巧,解決了厚尾分布模型所帶來(lái)的數(shù)值模擬難點(diǎn)。之后,對(duì)實(shí)際的例子進(jìn)行數(shù)值模擬,表明了擬蒙特卡洛模擬結(jié)合重要性抽樣在厚尾分布模型假設(shè)下的優(yōu)越性。最后,本文總結(jié)了擬蒙特卡洛模擬與重要性抽樣方法對(duì)于數(shù)值模擬的效率提升,并展望了其對(duì)之后相關(guān)研究的意義。本文的創(chuàng)新點(diǎn)主要有:在多元正態(tài)分布模型下,結(jié)合擬蒙特卡洛模擬與重要性抽樣方法實(shí)現(xiàn)VaR與CVaR的數(shù)值模擬計(jì)算,并提高了計(jì)算效率;在厚尾分布模型下,結(jié)合擬蒙特卡洛模擬與重要性抽樣方法實(shí)現(xiàn)VaR與CVaR的數(shù)值模擬計(jì)算,并提高了計(jì)算效率;
【學(xué)位授予單位】：清華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：F224

【相似文獻(xiàn)】

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