本文關(guān)鍵詞：基于極值理論的VaR測度及實證研究

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【摘要】：在金融市場中,極端的價格運(yùn)動雖然少見,但很重要。1987年華爾街股市崩盤,1998年亞洲金融危機(jī),2008年次貸危機(jī)以及2011年歐洲債務(wù)危機(jī)使得金融市場的波動日益加劇,一些黑天鵝事件頻繁發(fā)生,眾多公司因此而破產(chǎn),這已經(jīng)引起了實際應(yīng)用者和研究者的廣泛關(guān)注,有些人甚至呼吁政府加強(qiáng)對衍生品市場的監(jiān)管。近年來,隨著創(chuàng)業(yè)板登陸A股市場以及股指期貨的推出,我國股市表面上很大的日價格波動進(jìn)一步產(chǎn)生了關(guān)于市場風(fēng)險以及金融機(jī)構(gòu)保證金設(shè)置的討論。因此,風(fēng)險價值逐漸成為在風(fēng)險管理中廣泛使用的度量標(biāo)準(zhǔn)。 本文主要討論極值理論的VaR計算方法以及這方法背后的統(tǒng)計理論,由于單純的VaR風(fēng)險度量方法存在著不滿足一致性風(fēng)險度量的缺陷,本文又引入了一致性風(fēng)險度量方法ES和反映投資者風(fēng)險規(guī)避特征的風(fēng)險譜函數(shù)SRM, ES方法更好地的捕捉了金融數(shù)據(jù)的尾部分布,彌補(bǔ)了VaR的某些不足,而SRM方法則考慮到了投資者的風(fēng)險偏好,能夠更全面的估計風(fēng)險價值,從而使模型更加客觀的反映實際情況。然后本文系統(tǒng)地闡述了極值理論,包括基于廣義極值分布和廣義帕累托分布的BMM模型與POT模型。特別是,第五章對時間序列相關(guān)性的分析,脫離了傳統(tǒng)極值理論的序列獨立性假設(shè),通過引入極值指標(biāo)建立平穩(wěn)時間序列的極值理論模型,繼而從一個更寬泛的角度對風(fēng)險價值進(jìn)行了解釋。 本文以我國滬深A(yù)股市場為研究對象,選取滬深300指數(shù)日收盤價為原始數(shù)據(jù),將極值理論應(yīng)用于風(fēng)險價值的計算,并將應(yīng)用結(jié)果與傳統(tǒng)極值理論的結(jié)果進(jìn)行了比較分析,最后得出結(jié)論,改進(jìn)后的模型能更加準(zhǔn)確地刻畫實際市場數(shù)據(jù)的極端波動情況,彌補(bǔ)了傳統(tǒng)極值理論低估VaR的不足。 本文旨在運(yùn)用極值理論等相關(guān)知識提高風(fēng)險價值的適用性和估計的精確度,相信本文對金融機(jī)構(gòu)應(yīng)用VaR和ES控制市場風(fēng)險具有重要的參考價值和指導(dǎo)意義。
【關(guān)鍵詞】：極值理論 極值分布 帕累托分布 極值指標(biāo) 風(fēng)險價值 預(yù)期不足
【學(xué)位授予單位】：浙江工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：F224;F831.51
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 緒論8-12
• 1.1 選題的背景8
• 1.2 研究意義8
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜述8-11
• 1.3.1 國外研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀10-11
• 1.4 論文的主要內(nèi)容及創(chuàng)新11-12
• 第二章 風(fēng)險價值12-16
• 2.1 引言12
• 2.2 VaR的定義及表示12-13
• 2.3 ES方法13-14
• 2.4 譜風(fēng)險測度14-16
• 第三章 極值理論16-22
• 3.1 廣義極值分布16-19
• 3.1.1 區(qū)間極值模型16-18
• 3.1.2 極大似然估計18-19
• 3.2 廣義帕累托分布19-22
• 3.2.1 統(tǒng)計理論與數(shù)學(xué)模型19-20
• 3.2.2 超越均值函數(shù)20-22
• 第四章 VaR的極值方法22-25
• 4.1 基于廣義極值分布的VaR測度22-23
• 4.2 基于廣義帕累托分布的VaR測度23-24
• 4.3 基于廣義帕累托分布的ES測度24-25
• 第五章 極值理論的改進(jìn)25-30
• 5.1 平穩(wěn)時間序列的極值理論建模25-27
• 5.2 模型參數(shù)估計方法27-28
• 5.3 極值指標(biāo)估計方法28-29
• 5.4 平穩(wěn)時間序列的VaR測度29-30
• 第六章 實證研究30-43
• 6.1 樣本的基本統(tǒng)計分析30-34
• 6.1.1 樣本的選取及數(shù)據(jù)來源30-31
• 6.1.2 對數(shù)收益率分布的正態(tài)性檢驗31-33
• 6.1.3 序列相關(guān)性檢驗33-34
• 6.2 應(yīng)用GEV計算VaR34-38
• 6.2.1 參數(shù)估計34-36
• 6.2.2 模型殘差檢驗36-37
• 6.2.3 VaR計算結(jié)果37-38
• 6.3 應(yīng)用GPD計算VaR38-42
• 6.3.1 門限估計38-39
• 6.3.2 GPD模型檢驗39-40
• 6.3.3 VaR和ES計算結(jié)果40-41
• 6.3.4 溢出檢驗41-42
• 6.4 應(yīng)用極值指標(biāo)計算VaR42-43
• 第七章 總結(jié)與展望43-44
• 參考文獻(xiàn)44-47
• 致謝47-48
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文48

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本文編號：554837