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中国管理科学 2013年第4期21卷 17-26页

作者：蒋春福杨宇宽深圳大学数学与计算科学学院广东深圳518060

由于风险价值、条件风险价值等下方风险度量没有考虑尾部数据的变异性,因此在刻画极端金融风险方面存在一定的缺陷。为了更好地控制尾部极端损失的发生概率,我们选择用尾部条件方差来刻画这种极端风险,即超过风险价值的那部分损失的方... 详细信息

由于风险价值、条件风险价值等下方风险度量没有考虑尾部数据的变异性,因此在刻画极端金融风险方面存在一定的缺陷。为了更好地控制尾部极端损失的发生概率,我们选择用尾部条件方差来刻画这种极端风险,即超过风险价值的那部分损失的方差。考虑到混合椭球分布在金融数据建模中的重要性,本文在这类分布下研究了证券组合的尾部条件方差,得到了证券组合尾部条件方差风险的精确表达式,为了验证本文的结果,我们也进行了一些数值计算及在最优投资组合方面的应用研究。

关键词：证券组合风险度量尾部条件方差混合椭球分布

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偏态分布下证券组合的尾部风险研究

偏态分布下证券组合的尾部风险研究

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作者：刘有华深圳大学

学位级别：硕士

风险度量模型的研究一直是一个热门的话题.近几年来,关于这一类方向的研究越来越得到人们的重视.长期以来,尾部风险度量模型比较流行的是风险价值（Va R）和尾部条件期望（TCE）,但是由于这两个模型都有各自优缺点,都不能很完好的度量... 详细信息

风险度量模型的研究一直是一个热门的话题.近几年来,关于这一类方向的研究越来越得到人们的重视.长期以来,尾部风险度量模型比较流行的是风险价值（Va R）和尾部条件期望（TCE）,但是由于这两个模型都有各自优缺点,都不能很完好的度量尾部风险.尾部条件期望虽然解决了Va R所不满足的一致性风险度量标准问题,但是并不能度量尾部风险的变异性,而尾部条件方差模型恰好解决了这个问题.本文在偏正态分布和偏t分布的假设下研究尾部条件期望模型,以及尾部条件方差模型,并给出相应的数值解.在资产组合的尾部风险分析中,尝试对TCE和TCV风险模型进行分解,得出在投资组合里面,单个资产的风险对整个投资组合风险的贡献情况.随后我们考虑TCE和TCV模型的参数灵敏度分析,分别探讨尾部风险模型里的各个参数在模型里面的灵敏度,以更好的从多角度来研究尾部风险.投资者可以通过调整相关的投资组合的模型参数,从而以保证损失风险函数的风险模型值低于一定的预设可控水平.

关键词：偏正态分布尾部条件期望尾部条件方差参数灵敏度

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非对称Laplace分布下证券组合的尾部风险研究

非对称Laplace分布下证券组合的尾部风险研究

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作者：周媚深圳大学

学位级别：硕士

近年来,金融极端事件频繁发生,尾部风险管理越来越受到重视.长期以来,尾部风险测度比较流行的是风险价值(Va R),尾部条件期望(TCE)和条件风险价值(CVa R),这些风险度量能够度量尾部平均损失,但是不能度量尾部风险的变异性,而尾部条件方... 详细信息

近年来,金融极端事件频繁发生,尾部风险管理越来越受到重视.长期以来,尾部风险测度比较流行的是风险价值(Va R),尾部条件期望(TCE)和条件风险价值(CVa R),这些风险度量能够度量尾部平均损失,但是不能度量尾部风险的变异性,而尾部条件方差(TCV)作为一种新的风险度量,能够反映尾部损失的变异性,因此结合Va R、TCE和TCV综合度量尾部风险更为合理充分.大量实证表明金融资产的收益率分布不但呈现尖峰、厚尾及偏态特征,同时还有非对称性.因此,本文在非对称Laplace分布假设下研究了Va R、TCE和TCV等三个风险度量,并推导出相应风险的显式表达,同时也对尾部风险进行了参数灵敏度分析.最后,结合我国股票市场数据进行了一些实证研究,结果表明:在非对称Laplace分布假设条件下得到相关尾部风险和样本经验值比较接近,能较准确的度量尾部风险,结果还表明股票收益率呈现右尾比左尾厚的偏尾特征.

关键词：非对称Laplace分布尾部条件期望尾部条件方差

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非对称Laplace分布的尾部风险分析

非对称Laplace分布的尾部风险分析

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作者：黄晓容深圳大学

学位级别：硕士

随着社会快速发展,经济国际化、全球化,金融事件频频发生。金融风险的度量有十分重要的意义。考虑极端事件,即尾部风险度量变的刻不容缓。我国金融数据有其独特的性质特征,用何种分布进行拟合得到了广泛的讨论和关注。在确定假设分布条... 详细信息

随着社会快速发展,经济国际化、全球化,金融事件频频发生。金融风险的度量有十分重要的意义。考虑极端事件,即尾部风险度量变的刻不容缓。我国金融数据有其独特的性质特征,用何种分布进行拟合得到了广泛的讨论和关注。在确定假设分布条件下,采用何种方式准确地度量风险也是核心关注点。本文就这两个主线问题展开了讨论和分析,并选取我国股市数据进行实证研究,验证所假设的分布和选取的风险度量方式准确有效。首先,在收益率分布方面。考虑我国股票市场收益率数据具有尖峰、厚尾、非对称等特性。对比正态、对称Laplace、非对称Laplace三种分布,采用定性的概率图和定量的K-S检验。得到的结论是拟合收益率数据的效果从高到低依次为非对称Laplace分布、对称Laplace分布、正态分布。并对非对称Laplace分布的参数采用极大似然估计,得出σ、u、λ三个参数的显式表达式。其次,在风险度量方面。在风险价值VaR基础上,回顾尾部条件期望TCE、尾部条件方差TCV,再提出新的尾部方差TV。假设在非对称Laplace分布基础上,按四种度量方式的定义,给出显式表达式。并分析在投资组合中,四种风险度量的计算方式。继续对σ、u、λ三个参数进行灵敏度分析,得到结论为四种度量方式的灵敏度虽略有差异,但整体均较高,可以结合使用测量风险。最后,在实证方面。从Wind数据库选取12只股票,近10年的收盘价转为对数收益率数据。在经过定性和定量分析后,选用非对称Laplace分布作为假设分布。给出了四种风险度量方式VaR、TCE、TCV、TV和三个参数σ、u、λ的实际值和预测值,对比两者结果发现差异较小,再次验证非对称Laplace分布非常适合拟合我国股票市场的收益率数据。

关键词：非对称Laplace分布尾部条件期望尾部条件方差尾部方差

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