本文關(guān)鍵詞：VaR,MS和ES的貝葉斯經(jīng)驗(yàn)似然估計(jì)

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【摘要】：市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的度量是非常復(fù)雜的.模型VaR的出現(xiàn),使得量化金融資產(chǎn)組合在一定的持有期內(nèi)的最大可能損失成為可能.但VaR在應(yīng)用中存在不足,為了克服這些不足,后繼出現(xiàn)了CVaR(Conditional Value at risk)和ES(Expected Shortfall),以及最近出現(xiàn)的MS (Median Shortfall). VaR,MS和ES比以往度量方法有更多的優(yōu)點(diǎn),解決了更多問題,在實(shí)際中有廣泛運(yùn)用.另一方面,貝葉斯經(jīng)驗(yàn)似然有效結(jié)合了先驗(yàn)信息和樣本信息,同時(shí)繼承經(jīng)驗(yàn)似然的優(yōu)良性,它是一種非參數(shù)方法,又能利用先驗(yàn)信息.在樣本較少情況下,充分利用歷史信息能有效提高估計(jì)精度.本文采用貝葉斯經(jīng)驗(yàn)似然方法去估計(jì)VaR,MS和ES.先結(jié)合先驗(yàn)信息和經(jīng)驗(yàn)似然得出VaR,MS和ES的后驗(yàn)分布,由此得到、VaR,MS和ES的估計(jì).然后證明了經(jīng)驗(yàn)似然部分最大估計(jì)的相合性,以及后驗(yàn)分布在一定的條件下的漸近正態(tài)性.模擬結(jié)果顯示,在一定的置信水平下,在先驗(yàn)信息比較準(zhǔn)確的情況下,貝葉斯經(jīng)驗(yàn)似然方法與經(jīng)驗(yàn)似然方法的覆蓋率差不多,但置信區(qū)間平均長(zhǎng)度要短.樣本較小時(shí),貝葉斯經(jīng)驗(yàn)似然方法的覆蓋率比經(jīng)驗(yàn)似然方法的覆蓋率高,置信區(qū)間平均長(zhǎng)度也比經(jīng)驗(yàn)似然的置信區(qū)間平均長(zhǎng)度短.在先驗(yàn)信息提取錯(cuò)誤時(shí),貝葉斯經(jīng)驗(yàn)似然方法的覆蓋率較差.本論文特色如下：1.在經(jīng)驗(yàn)似然部分,我們采用Eerson and Owen(2009)的方法,通過(guò)加入兩個(gè)虛擬樣本點(diǎn)解決凸包外無(wú)解問題,同時(shí)能保證樣本均值不變.2.在一定條件下,VaR,MS和ES的后驗(yàn)分布具有漸近正態(tài)性.3.貝葉斯經(jīng)驗(yàn)似然方法有效結(jié)合先驗(yàn)信息和樣本信息,能充分利用已知信息提高估計(jì)精度,特別是在樣本信息較少時(shí),更能凸顯作用.同時(shí),它是一種非參數(shù)方法.貝葉斯經(jīng)驗(yàn)似然方法豐富了VaR,MS和ES的估計(jì)理論,為實(shí)際工作者提供更多選擇工具.
【學(xué)位授予單位】：廣西師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：O212.1

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1276194