本文關(guān)鍵詞：基于混合正態(tài)分布的VaR計(jì)算，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著我國資本市場(chǎng)的不斷發(fā)展,股票投資已經(jīng)成為人們重要的投資手段,高收益往往伴隨著高風(fēng)險(xiǎn)。本文從風(fēng)險(xiǎn)控制角度出發(fā),引入在險(xiǎn)價(jià)值概念,介紹了傳統(tǒng)的在險(xiǎn)價(jià)值的計(jì)算方法:歷史模擬法,參數(shù)法,蒙特卡羅法,現(xiàn)有的VaR估計(jì)方法通常受到單一分布的限制,比如正態(tài)分布,t分布等,在估計(jì)損失風(fēng)險(xiǎn)時(shí)具有局限性,故引入混合正態(tài)分布模型,混合正態(tài)分布相比于單一分布能夠更靈活更準(zhǔn)確地?cái)M合金融收益率序列,從而更準(zhǔn)確地刻畫金融收益率序列的厚尾和非對(duì)稱的性質(zhì)。通過構(gòu)造實(shí)例對(duì)模型有了初步了解后,進(jìn)行混合正態(tài)分布的參數(shù)估計(jì),分別使用了極大似然估計(jì)法,EM算法對(duì)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。最后進(jìn)行實(shí)證分析,從上證、深證,創(chuàng)業(yè)板挑選了6只股票,選取就近的200個(gè)交易日的收益率進(jìn)行實(shí)證分析,并將6只股票以不同權(quán)重組合,使用混合正態(tài)分布對(duì)不同權(quán)重組合下的收益率序列進(jìn)行擬合,根據(jù)AIC準(zhǔn)則選擇最優(yōu)模型,并計(jì)算最優(yōu)模型下投資組合在險(xiǎn)價(jià)值,以VaR最小為優(yōu),選出風(fēng)險(xiǎn)最小的投資組合。
【關(guān)鍵詞】：VaR 有限混合分布模型 混合正態(tài)分布 極大似然估計(jì) EM算法
【學(xué)位授予單位】：蘇州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F224;F832.51
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 第一章 緒論7-12
• 1.1 選題背景及意義7-8
• 1.2 文獻(xiàn)綜述8-10
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀8-9
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3 文章框架結(jié)構(gòu)10-11
• 1.4 本文的創(chuàng)新之處11-12
• 第二章 在險(xiǎn)價(jià)值12-16
• 2.1 VaR的定義12
• 2.2 VaR的計(jì)算方法12-14
• 2.2.1 參數(shù)法12-13
• 2.2.2 歷史模擬法13
• 2.2.3 蒙特卡羅模擬法13-14
• 2.3 VaR的優(yōu)點(diǎn)與局限性14-16
• 第三章 有限混合模型16-28
• 3.1 有限混合模型簡介16
• 3.2 混合正態(tài)分布16-17
• 3.3 混合正態(tài)分布的性質(zhì)17-21
• 3.3.1 混合正態(tài)分布的各階矩及峰度偏度17-18
• 3.3.2 兩成分異方差混合的實(shí)例分析18-19
• 3.3.3 兩成分同方差混合的實(shí)例分析19-21
• 3.4 混合正態(tài)分布的參數(shù)估計(jì)21-25
• 3.4.1 一元正態(tài)分布極大似然估計(jì)21-22
• 3.4.2 一元混合正態(tài)分布的極大似然估計(jì)22-24
• 3.4.3 EM算法的基本原理24-25
• 3.5 混合數(shù)的確定25-26
• 3.6 混合正態(tài)分布下VaR的計(jì)算26-28
• 第四章 實(shí)證分析28-35
• 4.1 數(shù)據(jù)的選取以及正態(tài)性檢驗(yàn)28-30
• 4.2 權(quán)重的設(shè)定和組合收益率序列的確定30
• 4.3 混合正態(tài)分布模擬30-33
• 4.3.1 數(shù)據(jù)的正態(tài)性檢驗(yàn)31
• 4.3.2 混合成分為異方差的正態(tài)分布混合31-32
• 4.3.3 假定混合成分為同方差的正態(tài)分布混合32-33
• 4.4 混合正態(tài)分布下VaR的計(jì)算33-34
• 4.5 風(fēng)險(xiǎn)最小投資組合的確定34-35
• 第五章 結(jié)論與展望35-36
• 參考文獻(xiàn)36-38
• 致謝38-39

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