發(fā)布時(shí)間：2018-02-10 01:41

  本文關(guān)鍵詞： 投資組合 在險(xiǎn)價(jià)值 非參數(shù)核估計(jì)　出處：《中國(guó)管理科學(xué)》2017年05期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：本文運(yùn)用非參數(shù)核估計(jì)方法對(duì)資產(chǎn)組合的在險(xiǎn)價(jià)值(Value at Risk,VaR)進(jìn)行估計(jì),得到VaR的非參數(shù)核估計(jì)公式,并基于VaR的非參數(shù)核估計(jì)公式建立投資組合選擇模型。理論上該模型的目標(biāo)函數(shù)具有良好的光滑性,便于優(yōu)化問(wèn)題求解。Monte Carlo模擬結(jié)果表明該模型具有大樣本性質(zhì),估計(jì)誤差會(huì)隨著樣本容量的增大而下降,且該模型在非對(duì)稱(chēng)和厚尾分布下的表現(xiàn)優(yōu)于當(dāng)前文獻(xiàn)中常用的經(jīng)驗(yàn)分布法和Cornish-Fisher展開(kāi)法�；谖覈�(guó)上證50指數(shù)及其成份股實(shí)際數(shù)據(jù)的實(shí)證結(jié)果說(shuō)明該模型是有效的。
[Abstract]:In this paper, the nonparametric kernel estimation method is used to estimate the value at risk of a portfolio of assets, and the nonparametric kernel estimation formula of VaR is obtained. A portfolio selection model is established based on VaR's nonparametric kernel estimation formula. Theoretically, the objective function of the model has good smoothness, which is easy to solve. Monte Carlo simulation results show that the model has a large sample property. The estimation error decreases as the size of the sample increases. The performance of the model under asymmetric and thick tail distribution is better than that of empirical distribution method and Cornish-Fisher expansion method commonly used in current literature. The empirical results based on the 50 index of Shanghai Stock Exchange and its constituent stocks show that the model is effective.
【作者單位】： 廣東財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院;中山大學(xué)管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71231008,71603058,71573056) 教育部人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目(16YJC790033) 廣東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2016A030313656,2015A030313629,2014A030310305) 廣東省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目(GD15YYJ06,GD15XYJ03) 廣州市哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目(15Q20) 廣州市社會(huì)科學(xué)界聯(lián)合會(huì)2016年“羊城青年學(xué)人”研究項(xiàng)目(16QNXR08)
【分類(lèi)號(hào)】：F224;F830.9

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本文編號(hào)：1499359