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Fattailed分布下的VaR和ES模型及其实证研究
中文名称: Fattailed分布下的VaR和ES模型及其实证研究
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论文编号: 3443958收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Empirical Studies of the VaR and ES Models on Fattailed Distribution
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 概率论与数理统计
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 风险测度 VaR技术 极值理论 期望损失ES 金融风险测度 VaR模型 期望损失
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论文简介:近年来国际上金融危机的频频发生,引起了广大学者和金融监管部门对风险测量的高度重视与研究兴趣,同时随着我国金融市场的全面放开,影响金融市场波动性的因素日益增多,金融风险的测度问题也变得越来越重要。目前,金融风险测度的主流方法仍为1993年兴起的风险价值VaR(ValueatRisk)技术,它是指市场在正常波动的情况下,某一资产在一定置信水平下的最大损失。但是VaR存在很多使用条件,而这些条件往往与市场条件不符。本文主要根据我国股市的实际特点,对VaR模型进行了改进:一是考虑基于肥尾(fattailed)分布下的VaR模型,并把GARCH模型、极值理论引入其中,构建动态的VaR模型,解决了VaR使用的市场条件,并达到了预期效果。二是考虑一致性风险测量的标准,引入期望损失ES模型。由于VaR的缺陷——非一致性风险测量指标,以及VaR关心的是损失的频率,而不是损失的大小,而期望损失ES是指超过VaR的损失的均值,它关心的是损失的大小,而不是损失的频率,更重要的是它是一致性风险测度。同时,我们比较了VaR、ES、方差等风险指标的性质,讨论了它们之间的关系,给出了在正态分布下期望损失的两种计算表达式,但对于在其它分布下,ES的计算很困难,我们给出了基于极值理论下的ES模型的估计值。最后我们利用上证综指进行了实证研究,并作了相应的后验测试,测试结果表明:利用R/S统计量来划分金融数据,然后选用相应的模型是可行的,对传统的VaR模型加入极值理论后,模型明显得到改善,解决了在厚尾分布下VaR值对尾部风险低估的问题,这也说明极值理论在风险管理中的重要性;另一方面利用基于极值理论下的ES,可以较好的解决VaR模型在非正态分布下不是一致性风险测度的问题。
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