本文關(guān)鍵詞：外匯期權(quán)組合風(fēng)險度量方法及實證探究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著金融市場的不斷創(chuàng)新和復(fù)雜化,金融國際化的加深,資本在國際間的流動越來越頻繁,國際金融市場的波動也日益加大,匯率波動性也逐漸增強。為了更加有效的規(guī)避外匯風(fēng)險,一些外匯衍生品應(yīng)運而生,外匯期權(quán)作為衍生品在幾大國有銀行開始推出并且取得巨大的交易量。外匯期權(quán)能夠規(guī)避風(fēng)險,同時作為具有杠桿效應(yīng)的金融衍生品也蘊含著巨大的風(fēng)險,匯率頻繁波動導(dǎo)致外匯期權(quán)組合的價值也在不斷變化,從而就會產(chǎn)生損益,因此我們需要建立風(fēng)險度量模型,來量化外匯風(fēng)險,減少損失。 本文首先介紹了外匯市場理論和我國的匯率改革制度,對外匯風(fēng)險管理理論進行總結(jié)和概括,對國內(nèi)外計算外匯期權(quán)投資組合VaR的文獻進行了論述,緊接著提出了本文的研究思路和大體框架。介紹了外匯期權(quán)的含義,利用外匯期權(quán)的B-S定價公式和敏感性系數(shù)來計算外匯期權(quán)投資組合的VaR從而控制和度量風(fēng)險。第三章重點介紹了計算外匯期權(quán)投資組合VaR的風(fēng)險度量模型：應(yīng)用分塊樣本極大值模型(BMM模型)對外匯收益率序列的尾部進行建模,對模型進行參數(shù)估計；考慮到外匯收益率分布的厚尾特性,本文引入了具有厚尾特征的Laplace分布模型和Logistic分布模型來擬合收益率序列；提出了Delta-Gamma-Theta-Cornish-Fisher模型的外匯期權(quán)風(fēng)險度量方法,利用外匯期權(quán)組合價值變化的前四階矩來匹配外匯期權(quán)組合價值變化的分布,運用矩匹配思想,計算更簡單、方便,并簡要說明了這些模型的一些性質(zhì)、應(yīng)用范圍等。然后我們以外匯匯率對數(shù)收益率序列為研究對象,選取了2010年1月1日至2014年2月19日的美元／人民幣和歐元／人民幣的外匯匯率中間價序列作為樣本數(shù)據(jù)。首先把樣本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成對數(shù)收益率,然后對其進行統(tǒng)計分析,對序列進行相關(guān)性檢驗、平穩(wěn)性檢驗等,用上一章介紹的模型對收益率數(shù)據(jù)序列進行擬合并檢驗,選出擬合程度最好的模型,構(gòu)造兩個歐式外匯期權(quán),運用模擬的方法來計算VaR,再對外匯期權(quán)投資組合利用資產(chǎn)組合管理理論,即收益一定條件下,方差最小化的方法計算投資組合VaR,對美元兌人民幣我們運用BMM模型來計算VaR,歐元兌人民幣我們運用Logistic分布模型來計算其VaR。結(jié)合Cornish-Fisher方法,比較不同模型的優(yōu)劣和在實際中的應(yīng)用,從而為將來的投資者可能從事外匯期權(quán)的投資或者控制風(fēng)險提供一些參考。 本文對外匯期權(quán)VaR風(fēng)險度量模型進行了比較和總結(jié)研究,具有實踐意義,對不同的時間序列,我們需要用不同的模型去擬合,以后會產(chǎn)生更適合外匯匯率數(shù)據(jù)序列的模型,隨著貨幣期權(quán)市場的快速發(fā)展,我國也將會出現(xiàn)外匯期權(quán)風(fēng)險度量的新的方法。外匯期權(quán)風(fēng)險VaR計算是一個很復(fù)雜的內(nèi)容,目前的研究還沒有很深入,隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,會有一些更成熟的理論來運用到不同的模型中,為金融業(yè)投資者提供理論指導(dǎo)和實踐。
【關(guān)鍵詞】：Logistic分布 VaR 擬蒙特卡洛模擬 Laplace分布 Delta-Gamma-Theta模型
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：F830.91;F224
【目錄】：

• 中文摘要10-12
• ABSTRACT12-14
• 第一章 引言14-20
• §1.1 外匯市場簡介14-15
• §1.2 外匯風(fēng)險管理15-16
• §1.3 研究意義與目的16-17
• §1.4 國內(nèi)外研究文獻綜述17-19
• §1.4.1 國外研究文獻綜述17-18
• §1.4.2 國內(nèi)研究文獻綜述18-19
• §1.5 本文的研究思路與框架19-20
• 第二章 外匯期權(quán)概述及敏感性分析20-25
• §2.1 外匯期權(quán)的定義20-21
• §2.1.1 什么是外匯期權(quán)20
• §2.1.2 影響因素20-21
• §2.1.3 外匯期權(quán)的分類21
• §2.2 外匯期權(quán)的B-S定價模型21-22
• §2.3 外匯期權(quán)敏感性分析22-25
• 第三章 外匯期權(quán)VaR風(fēng)險度量模型25-36
• §3.1 VaR基本介紹25-26
• §3.1.1 VaR的概念25
• §3.1.2 VaR的基本原理25-26
• §3.1.3 VaR的常用計算方法26
• §3.2 BMM模型極值理論26-28
• §3.2.1 模型形式26-27
• §3.2.2 模型參數(shù)估計27-28
• §3.3 Delta-Gamma-Theta模型28-29
• §3.4 Cornish-Fisher方法29-30
• §3.5 擬蒙特卡洛模擬方法30-31
• §3.6 Laplace分布模型31-33
• §3.6.1 Laplace分布的函數(shù)形式和圖像32-33
• §3.6.2 Laplace分布的性質(zhì)33
• §3.7 Logistic分布模型33-35
• §3.8 外匯期權(quán)VaR的計算步驟35-36
• 第四章 數(shù)據(jù)來源及實證研究36-60
• §4.1 匯率回報序列的統(tǒng)計分析36-43
• §4.1.1 數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析36-37
• §4.1.2 正態(tài)性檢驗37-40
• §4.1.3 相關(guān)性檢驗40-43
• §4.1.4 平穩(wěn)性檢驗43
• §4.2 外匯收益率分布的BMM模型參數(shù)估計及分析43-46
• §4.3 Laplace分布模型參數(shù)估計及分析46-50
• §4.4 Logistic分布模型的參數(shù)估計及分析50-54
• §4.5 兩種外匯期權(quán)的VaR計算54-56
• §4.5.1 美元兌人民幣外匯期權(quán)的VaR計算54-55
• §4.5.2 歐元兌人民幣外匯期權(quán)的VaR計算55-56
• §4.6 Delta-Gamma-Theta-Cornish-Fisher模型計算外匯期權(quán)VaR實證分析56-57
• §4.7 外匯期權(quán)投資組合的VaR計算及實證結(jié)果分析57-60
• §4.7.1 外匯期權(quán)投資組合的VaR計算57-58
• §4.7.2 結(jié)果分析58-60
• 第五章 結(jié)論與展望60-62
• §5.1 結(jié)論60-61
• §5.2 進一步的發(fā)展61-62
• 參考文獻62-65
• 致謝65-66
• 學(xué)位論文評閱及答辯情況表66

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 田新時,劉漢中,李耀;基于DeltaGamma正態(tài)模型的VaR計算[J];系統(tǒng)工程;2002年05期

2 鄭文通;金融風(fēng)險管理的VAR方法及其應(yīng)用[J];國際金融研究;1997年09期

3 羅付巖;徐海云;;擬蒙特卡羅模擬方法在金融計算中的應(yīng)用研究[J];數(shù)理統(tǒng)計與管理;2008年04期

4 陳榮達(dá),王韜,陳榮峰;基于Delta-Gamma-Theta-Fourier-Inversion模型的外匯期權(quán)風(fēng)險度量[J];系統(tǒng)工程理論方法應(yīng)用;2005年03期

  本文關(guān)鍵詞：外匯期權(quán)組合風(fēng)險度量方法及實證探究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：347644