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文檔簡介
1、20世紀(jì)90年代初期,G30(GroupofThirty)國際經(jīng)濟(jì)與金融咨詢機(jī)構(gòu)在研究金融衍生品的基礎(chǔ)上發(fā)表了《衍生產(chǎn)品的實踐和原則》的報告,提出了度量市場風(fēng)險的VaR模型,自此VaR方法受到國際金融界的普遍歡迎。但是可以注意到,VaR只是用來說明在給定條件下的最大可能損失,只是單純的一個指標(biāo)值來刻畫風(fēng)險,卻不能提供收益信息,給金融風(fēng)險管理人員提供的信息偏少,風(fēng)險預(yù)警功能顯得過于單薄?,F(xiàn)實經(jīng)濟(jì)中,人們往往需要同時知道:獲取收益的同時,所
2、伴隨的風(fēng)險是多少等信息。
因此,本文將結(jié)合VaR的研究思路和方法,探討并構(gòu)建二重VaR,就是說,將一維的單一風(fēng)險監(jiān)控指標(biāo)VaR拓展為二維的收益-風(fēng)險監(jiān)控指標(biāo)“二重VaR”。
首先,本文研究均值-方差意義下的二重VaR,選取均值和方差作為二重VaR的兩個參數(shù),將(μ,σ2)作為第一個模型。由于VaR的本質(zhì)是數(shù)學(xué)中的分位數(shù),因此這一模型實際上是對(μ,σ2)的聯(lián)合置信域的求解。本文將建立二維似然比方法,并由此推導(dǎo)
3、出(μ,σ2)的含有未知數(shù)的聯(lián)合置信域,再分別用理想點法和面積最小化法對其具體的聯(lián)合置信域進(jìn)行求解,并比較兩種方法的求解效果。并且,對于樣本數(shù)n>45的情況,對模型進(jìn)行修改和完善。同時,由VaR的時間聚合理論,本文將時間因素t這一參數(shù)加入(μ,σ2)模型中,使模型的適用性更強(qiáng)。
其次,本文將(μ,σ2)這一簡單的均值-方差意義下的二重VaR模型進(jìn)行進(jìn)一步的拓展,選?。é?,VaR2)為第二個模型。根據(jù)VaR精度等相關(guān)理論,本
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