本文關(guān)鍵詞：基于精簡Monte Carlo的市場風(fēng)險測量研究及其在中國OTC金融衍生品市場的應(yīng)用

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【摘要】：近年來,中國人民銀行加速推進利率市場化進程和匯率制度改革,國內(nèi)金融產(chǎn)品創(chuàng)新層出不窮,利率互換、貨幣互換等創(chuàng)新利率匯率衍生產(chǎn)品在國內(nèi)市場上規(guī)模不斷擴大,因而對風(fēng)險的準確測量和有效管理提出更高要求。國際市場上各種因風(fēng)險管理控制不善而導(dǎo)致的衍生品交易災(zāi)難頻頻出現(xiàn)：從1995年里森過度投機日經(jīng)指數(shù)和日經(jīng)期貨導(dǎo)致10億美元的虧損——直接導(dǎo)致百年巴林銀行頃刻坍塌、到2008年法國興業(yè)銀行期貨投機事件導(dǎo)致71億虧損、再到2012年摩根大通的“倫敦鯨”事件直接導(dǎo)致58億美元的虧損,無一不是對風(fēng)險的有效測量和管理敲響警鐘。本文結(jié)合國際結(jié)算銀行(Bank for International Settlements)2013年6月的場外衍生品的統(tǒng)計數(shù)據(jù)和《2013年第四季度中國貨幣政策執(zhí)行報告》分析國際和國內(nèi)市場上OTC金融衍生品發(fā)展狀況,基于中國OTC金融衍生品的快速發(fā)展的事實以及風(fēng)險復(fù)雜性的不斷增加,試圖驗證精簡Monte Carlo模擬方法在測量該市場OTC金融衍生品的適用性和有效性。在具體的方法論和理論基礎(chǔ)上,本文在參考國外成熟的研究成果的基礎(chǔ)上利用Hermite插值模型擬合的中國銀行間固定利率國債收益率曲線(Wind)和美國國債收益率(來自美國財政部網(wǎng)站)以及人民幣兌美元匯率中間價(Wind)作為風(fēng)險因子來源,用精簡的Monte Carlo方法測算中國OTC市場的主要的利率匯率衍生品：利率互換和貨幣互換及其組合的VaR風(fēng)險價值。首先,根據(jù)利率映射法把現(xiàn)金流貼現(xiàn)映射到有限的17個關(guān)鍵利率期限上,再利用主成分分析方法把有現(xiàn)金流的風(fēng)險因子簡化成3種主成分因子,然后利用Monte Carlo模擬方法進行隨機模擬,從而在保持較高的計算精度的基礎(chǔ)上大大減少計算量。而后,本文用分析方法(即方差協(xié)方差方法)和傳統(tǒng)蒙特卡洛模擬法等不同的風(fēng)險測量模型測算出來的相應(yīng)組合或產(chǎn)品的風(fēng)險價值(VaR)。最后,本文通過7種檢驗指標——均方根相對偏差(RMSRB)?相對偏差均值(MRB)、二元損失函數(shù)(BLF)、達到既定置信區(qū)間的乘數(shù)(MO）、VaR超出實際損失的比率的均值(AVLR)、未覆蓋損失對風(fēng)險測量偏離比率的均值(AULR)和未覆蓋損失對風(fēng)險測量的最大偏離比率(MLVR),從保守性、準確性和有效性三個維度進行分析比較,并綜合考慮準確性、有效性和在金融實踐中的可行性等角度綜合評價精簡的Monte Carlo模型在測算中國OTC金融衍生品產(chǎn)品市場風(fēng)險適用性。
【關(guān)鍵詞】：OTC金融衍生品 主成分分析 精簡Monte Carlo VaR
【學(xué)位授予單位】：復(fù)旦大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：F832.5
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-8
• 第一章 引言8-20
• 1.1 研究背景8-15
• 1.1.1 利率市場化進程加快8-10
• 1.1.2 匯率形成制度改革和匯率彈性增強10-11
• 1.1.3 國內(nèi)金融產(chǎn)品創(chuàng)新層出不窮11
• 1.1.4 國際OTC金融衍生品市場發(fā)展現(xiàn)狀及其啟示11-13
• 1.1.5 國內(nèi)OTC金融衍生品市場發(fā)展現(xiàn)狀13-15
• 1.2 研究意義15-16
• 1.3 研究思路與論文框架16-18
• 1.3.1 研究思路16-17
• 1.3.2 論文框架17-18
• 1.4 本文的創(chuàng)新和不足18-20
• 1.4.1 本文創(chuàng)新之處18-19
• 1.4.2 本文不足之處19-20
• 第二章 文獻綜述與模型提出20-27
• 2.1 國外研究現(xiàn)狀20-24
• 2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀24-25
• 2.3 提出模型25-27
• 第三章 理論基礎(chǔ)與研究方法27-36
• 3.1 現(xiàn)金流映射法27-28
• 3.2 Hermite插值模型28-30
• 3.3 主成分分析方法30-31
• 3.4 精簡Monte Carlo模型31-33
• 3.5 分析方法33-34
• 3.6 歷史模擬法34-36
• 第四章 VaR模型風(fēng)險預(yù)測結(jié)果的評價指標36-40
• 4.1 保守性指標36-37
• 4.1.1 均方根相對偏差(RMSRB)36
• 4.1.2 相對偏差均值(MRB)36-37
• 4.2 準確性指標37-38
• 4.2.1 二元損失函數(shù)(BLF)37-38
• 4.2.2 達到既定置信區(qū)間的乘數(shù)(MOC)38
• 4.3 有效性指標38-40
• 4.3.1 VaR超出實際損失的比率的均值(AVLR)38-39
• 4.3.2 未覆蓋損失對風(fēng)險測量偏離比率的均值(AULR)39
• 4.3.3 未覆蓋損失對風(fēng)險測量的最大偏離比率(MLVR)39-40
• 第五章 實證研究與分析40-54
• 5.1 數(shù)據(jù)來源與數(shù)據(jù)處理說明40-41
• 5.2 單一利率互換產(chǎn)品的VaR估計分析41-43
• 5.3 單一貨幣互換產(chǎn)品的VaR估計分析43-46
• 5.4 利率互換組合A(支付浮動利率)的VaR估計分析46-48
• 5.5 利率互換組合B(支付固定利率)的VaR估計分析48-51
• 5.6 利率互換和貨幣互換組合的VaR估計分析51-54
• 第六章 結(jié)論與未來研究方向54-56
• 6.1 結(jié)論54-55
• 6.2 建議和未來研究方向55-56
• 參考文獻56-61
• 致謝61-63

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 林宇;譚斌;魏宇;黃登仕;;基于極值理論的滬深股市風(fēng)險傳染性研究[J];管理學(xué)報;2010年09期

2 劉慧媛;鄒捷中;;GARCH模型在股票市場風(fēng)險計量中的應(yīng)用[J];數(shù)學(xué)理論與應(yīng)用;2006年02期

3 肖春來,宋然;VaR理論及其應(yīng)用研究[J];數(shù)理統(tǒng)計與管理;2003年02期

4 朱海霞,潘志斌;基于g-h分布的投資組合VaR方法研究[J];中國管理科學(xué);2005年04期

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本文編號：842094