本文選題：風險度量 + 風險價值度VaR��； 參考：《山東大學》2014年碩士論文

【摘要】：隨著世界經濟的不斷發(fā)展,經濟全球化與金融一體化趨勢變得越來越明顯,金融技術不斷地進步,世界金融市場與金融環(huán)境發(fā)生了翻天覆地的變化,金融風險不斷增加,金融風險管理便伴隨著金融市場風險的增加應運而生,成為了金融企業(yè)與工商管理機構的主要內容。為了更好地度量風險,經過各國金融界的大量的分析研究,基于市場價值測量法(mark-to-market)的風險價值方法(Value at Risk,簡稱VaR),成為了當前金融界進行風險度量的主要方法。 風險價值方法(VaR方法)是近年來國際上比較流行的一種風險管理工具。它在金融風險的計量、預測和控制等領域已得到十分廣泛的應用。它的核心內容涉及分布的擬合及尾部分布的處理等問題,當然這些問題也是當今國外金融領域研究的最熱門問題之一。傳統(tǒng)的研究認為金融市場的變量的收益率的變化應當服從高斯分布(也就是正態(tài)分布),但是近些年的研究表明傳統(tǒng)的正態(tài)分布模型假設嚴重低估了風險,因為現實中的經濟變量的收益率分布并非是嚴格意義上的正態(tài)分布,變量收益率的分布十分的類似正態(tài)分布,但卻具有厚尾效應,即分布的尾部比正態(tài)分布的尾部更加的肥厚。關于如何處理厚尾效應,不同的人有不同的處理方法,有人采用基于極值理論的廣義帕雷托(Pareto)分布(即冪律分布)來代替正態(tài)分布,有人對傳統(tǒng)的歷史模擬法進行改進來計算VaR,總而言之,目前對VaR值的計算并沒有一套統(tǒng)一的標準方法。 本文中首先會對VaR的起源、定義等相關的背景知識做詳細的介紹,然后給大家介紹一下目前學術界以及應用界進行VaR值計算的常用的主要方法,并且會對這些方法進行詳盡的分析對比,給出每一種方法優(yōu)點與不足,提出關于VaR值計算的改進方案,保證該方法可以準確的計算出組合的風險價值度的大小,進而準確的度量出組合的風險。當然,在對VaR的改進的過程中,不可避免的會涉及到一些其他的數學模型,此時也會對這些模型做出詳細的介紹,以保證文中對VaR值計算方法的改進的嚴謹性與準確性。例如,在對VaR進行更新的過程中會涉及到對標的變量波動率的更新,此時需要引進波動率更新的常用的指數加權移動平均模型(EWMA模型)與廣義自回歸異條件異方差模型(GARCH模型)等數學模型,到時候文中會對相關模型做出詳細的介紹。最后進行實證分析,通過VaR系統(tǒng)或VaR模型來計算投資組合的VaR值,并結合組合的歷史數據來進行回顧測試,對比組合的每天的實際損失是否超出了通過模型計算的得到的VaR值,此時實際損失超出組合的VaR值的情形稱之為例外。假如組合的VaR值的置信度為99%,那么在回顧測試中就需要檢驗例外發(fā)生的天數與檢測的整體天數的比例是否達到1%,如果例外發(fā)生的比例小于等于1%,此時得到結論：VaR模型得到的結果是準確的。當然若例外發(fā)生的比例大于1%,此時文中計算VaR的方法是有問題的,需要調整計算VaR值的方法來提高VaR模型的精確度�；仡櫆y試為VaR系統(tǒng)的重要組成部分之一,在進行回顧測試時可能會遇到一些問題,文中會對遇到的問題做詳細的分析,以確保VaR系統(tǒng)的準確性。
[Abstract]:With the continuous development of world economy, economic globalization and financial integration trend has become more and more obvious, financial technology continues to progress, the change of the world happened to turn the world upside down the financial market and the financial environment, financial risks increase, financial risk management is accompanied by an increased risk of financial market emerged, become the main content of financial institutions and business enterprises management. In order to measure the risk, through the analysis of a large number of financial circles all over the world, the market value measurement method based on the value at risk (mark-to-market) method (Value at Risk, referred to as VaR), has become the main method of the financial risk measurement.
The risk value method (VaR method) is a risk management tool is more popular in recent years in the world. It is in the financial risk measurement, prediction and control in the field has been widely used. Its core content relates to the fitting and the tail of the distribution problems such as distribution, of course, these problems are the most popular problem today study abroad in the financial field. The traditional research that the change of financial market variables yields should obey the Gauss distribution (i.e. normal distribution), but recent studies show that the traditional assumptions of normal distribution model seriously underestimated the risk, because the reality of the economic variables in the distribution of return rate is not normal distribution in the strict sense, similar to normal distribution is the distribution of variable rate of return, but with a thick tail effect, namely the tail of the distribution tail than the normal distribution. The more fat thickness On how to deal with the heavy tail effect, different people have different processing methods, one using generalized Pareto based on extreme value theory (Pareto) distribution (i.e. power-law distribution) instead of the normal distribution, some of the traditional historical simulation method to calculate the VaR, in short, there is not a uniform standard method for calculation of VaR value.
First the origin of VaR in this paper, the definition of the background knowledge related to do a detailed introduction, and then introduce the current academic circles and the application value of VaR methods of calculation, and will carry out a detailed analysis and comparison of these methods, gives each method advantages and disadvantages, put forward a VaR the value calculation of the improved scheme, to ensure that the method can accurately calculate the value of portfolio risk degree, and then measure the portfolio risk. Of course, in the process of improvement of the VaR, inevitably involves some other mathematical models, this will also make a detailed description of these models. In order to ensure the value of the improvement method for preciseness and accuracy of VaR in this paper. For example, in the process of VaR update involves variable underlying rate update, this requires the introduction of fluctuation Exponential weighted rate update moving average model (EWMA model) and generalized autoregressive conditional heteroskedasticity model (ISO GARCH model) and other mathematical model, and this paper will make a detailed introduction to the related model. Finally, the empirical analysis, through the VaR system or VaR model to calculate the VaR value of investment portfolio, and review test combined with historical data, the actual loss of contrast combination of every day is beyond the model calculated by VaR value, then the actual loss exceeds the combined VaR value of the call exception. The VaR value of the combination if confidence is 99%, then the overall review test will need in the days of days with the exception of the test whether the proportion reached 1%, if the exception occurs the proportion of less than or equal to 1%, then get the conclusion: the results of the VaR model is accurate. Of course, if the cases occurred outside The ratio is greater than 1%, the calculation method of VaR at this time is a problem, need to adjust the VaR value calculation method to improve the accuracy of VaR model. The test review is one of the most important part of VaR system, in the review of the test may encounter some problems, this paper will do a detailed analysis of the problems encountered. In order to ensure the accuracy of the VaR system.

【學位授予單位】：山東大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：F224;F830.91

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本文編號：1755835