文档介绍：模拟法低估了风险;.咖、虶类方法明显的低估了风险。本文的主要研究工作及成果可归纳如下:谝徽略谙低车夭鯲理论研究现状的基础上,分析了研究中存在的不足,在此基础上提出了本文所要解决的问题。诙轮氐阊芯苛睦费荼洌晗傅亟樯芰薞的概念、计算原理、优缺点、替代方法和应用,分析了牟问≡窦捌溆跋煲蛩兀钊胩致哿薞的计算方法。通过对现有计算方法的比较。指出了各种计算方法问ā⒎遣问ê桶氩问的不足,及如何根据不同的实际需要选择不同的计算方法。谌挛仆蹲首楹匣蚪鹑谧什乇ǖ暮裎蚕窒蠛筒欢猿葡窒螅直鸫游南住⒏拍詈筒量等方面对其进行了详细地介绍:从组合同报分布和波动性两个角度讨论了两者对扑愕挠响。本章综述了描述厚尾现象和不对称现象的各种统计分布,指出了它们特性及优缺点,讨论具有厚尾性和不对称性的P停=酉吕吹难芯孔龀隽死砺凵系钠痰妗谒恼鹿乖炝嘶趃分布的扑惴椒ㄌ逑担岢隽嘶趃分布的蒙特卡洛模拟法,法;提出了基于植嫉腣参数方法,即根据植伎梢远哉龇植肌⒎植甲蟛嘁约分布的左尾部分分别建模的统计特性,提出了基于金融资产或投资组合损益、损失以及极端损失的三个问P汀J抵ぱ芯勘砻鳎诮系椭眯潘%拢琯明显低估了风险,而遭到拒绝,其它三种方法都比较准确。在中高置信水平%、%、.ァ%表现的最为出色。这说明方法对极端市场条件下的风险度量更为准确,而其它三种方法明显有些保守,高估了风险。总体上看,蚲在各个置信水平上表现的都比较准确,而对屎显谥懈咧眯潘较露攘糠缦铡谖逭鹿菇薞方法评价的基本框架,运用多种统计方法对椒ń辛吮J匦浴⒆确性和有效性评价。本章详细介绍了钠兰鄯椒ǎ河糜诒J匦云兰鄣木迪喽晕蟛詈途灯方根相对误差、用于准确性评价的失败检验法和损失函数检验法、用于有效性评价的标准覆盖乘子法和分布预测检验法,比较了各种评价方法的优缺点,指出了其各自的适用范围,试图为我国金融市场风险管理的规范化发展提供理论和经验参考。在此基础上,评价ǖ谋硐郑并将之与两种非参数计算方法纺D夥ā⒒谡植技偕璧拿商乜迥D夥、四种参数方法或模型模型、模型、方法、方法约鞍氩问法的极值理论方法进行了比较研究。结果表明:随着置信水平的增加,基于植嫉乃闹諺计算方法、历史模拟法和极值理论方法的保守性不断增强:而、与方法的均值相对误差则逐渐的减少,保守性不断减弱。这表明前六种方法在较高置信水平下得到了较高的风险度量,减少了投资者在极端市场条件下的损失,但增加了风险成本,而后五种扑惴椒ㄔ蚯∏∠喾础О芗煅榉ê退鹗Шǖ淖既沸缘钠兰劢峁本一致。在中低置信水平下,历史模拟法、蚲既返亩攘苛朔缦眨籫方法的低估了风险:其它七种方法高估了风险。在较高的置信水平下,方法准确地度量了风险;极值理论方法、,高估了风险;历史在中低置信水平下,各椒ǖ挠行圆钜觳淮蟆Tブ眯潘较拢琯、历史模拟法和喾椒ń衔S行В渌椒ㄓ行越喜睢T%置信水平卜海交通大学博貉宦畚下,、
⒒趃分布的扑惴椒ㄒ籫下,喾椒ê屠纺D夥ㄗ钗S行АT诮细叩闹眯潘较拢鱒方法的有效性有较大的差异。在%、极值理论方法和历史模拟法较为有效,而喾椒ㄗ钗1J亍T%置信水平下,硐值淖钗S行В闹謌椒ǘ急冉媳J兀吖懒朔缦铡F渲屑道砺鄯椒ㄗ钗1J亍诹孪晗傅夭隽吮呒蔞、成分驮隽縑的概念、含义和相互关系,提出使用椒ḿ扑阃蹲首楹蟅,提出了全局最小二乘法、非对称响应模型估计法、局部线形近似估计法和理性近似估计法四种投资组合纸夥椒ǎ员呒蔞、成分驮隽縱进行了估计计算,分解了基于方法计算出的投资组合=峁砻鳎喝ň肿钚《朔ā⒎嵌猿响应模型估计法分别使用了组合同报的损益数据、损失数据,对组合中各资产回报和组合回报间的关系取一阶线性近似,计算简单、便捷。相比之下,非对称响应模型估计法只需对同报的损失数据进行建模,对数据的要求更少,应用范围更广,当组合回报不对称现象明显时,该方法表现的更为出色。局部线性近似估计法是一种在组合浇∠咝越频姆纸夥椒āV恍枰猇附近少量的回报数据,适合包括极值理论方法在内的所有扑惴椒ü兰瞥龅耐蹲首楹蟅的分解。可同时处理组合回报具有的不对称现象和厚尾现象,但也较为复杂。通过对投资组合解为投资者和金融监管方提供了更多有关组合市场风险的信息,使资产组合管理者能更全面地了解投资组合风险的内在结构,调整组合资产和优化资本配置。谄哒露匀慕辛俗芙幔⒍越窈蟮难芯孔龀隽苏雇本文主要创新点有:ǖ睦砺鄯治隹蚣堋L岢龌趃分布的蒙特卡洛模拟方法:法;提出了基于植嫉腣参数计算方法,即根据植伎啥苑植肌分布左侧和分布左尾部分别建模的统计特性,提出基于金融资产或投资组合回报损益、损失或收益、极端损失的三个参数模型。岢鍪褂胓ǘ攘渴谐》缦铡7直鹩τ没诨乇ㄋ鹨妗⑺鹗Щ蚴找妗⒓ǘ怂鹗У膅问P鸵约盎趃分布的蒙特卡洛模拟方法法对金融资产和投资组合的市场风险进行了度量。岢隽巳ň肿钚《朔ā⒎嵌猿葡煊δP汀⒕植肯咝喂兰品ê屠硇越乒兰