（管理科学与工程专业论文）基于gh分布的var方法研究.pdf

卜海交通大学博 ：学位论文 本文的主要研究工作及成果可归纳如下： 1 第一章在系统地阐述v a r 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。 2 第二章重点研究了 c a r 的历史演变，详细地介绍了v a r 的概念、计算原理、优缺点、替代 方法和应用，分析了v a r 的参数选择及其影响因素，深入讨论了v a r 的计算方法。通过对现有 c a r 计算方法的比较。指出了各种计算方法( 参数法、非参数法和半参数法) 的不足，及如何根据不 同的实际需要选择不同的计算方法。 3 第三章围绕投资组合或金融资产回报的厚尾现象和不对称现象，分别从文献、概念和测 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v a r 计算的影 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g a r c h 模型，为接下来的研究做出了理论上的铺垫。 4 第四章构造了基于g - h 分布的v a r 计算方法体系，提出了基于g - h 分布的蒙特卡洛模拟法， g - hm c 法；提出了基于g - h 分布的v a r 参数方法，即根据g - h 分布可以对整个分布、分布左侧以及 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g - hv a r 参数模型。实证研究表明，在较低置信水平( 9 5 ) 下，g - hv a r i i i 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( 9 7 5 、9 9 、9 9 5 、9 9 9 ) 下，g - hv a r i i i 表现的最为出色。这说明g - hv a r i i i 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，g - hv a ri 、g - hv a r i i 和g - hm c 在各个 置信水平上表现的都比较准确，而g - hv a 对u 更适合在中高置信水平下度量风险。 5 第五章构建了v a r 方法评价的基本框架，运用多种统计方法对v a r 方法进行了保守性、准 确性和有效性评价。本章详细介绍了v a r 的评价方法：用于保守性评价的均值相对误差和均值平 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y g - hv a r 法的表现， 并将之与两种非参数计算方法( 历史模拟法、基于正态分布假设的蒙特卡洛模拟法) 、四种参数 方法或模型( g a r c h 模型、l g a r c h 模型、r i s k m e t r i e 方法、d e l t a - n o r m a l 方法) 以及半参数方 法的极值理论方法进行了比较研究。结果表明：1 ) 随着置信水平的增加，基于g - h 分布的四种v a r 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m c - n o r m a l 、d e l t a - n o r m a l 、g a r c h 、 l g a r c h 与r i s k m e t r i c 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v a r 计算方法则恰恰相反。2 ) 失败检验法和损失函数法的准确性的评价结果基 本一致。在中低置信水平下，历史模拟法、g - hv a ri 和g - h v a r i i 准确的度量了风险；g - hv a r i i i 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，g - hv a r i l i 方法准确地度 量了风险；极值理论方法、g - hv a ri 、g - hv a r i i 与g hm c 法显的过于保守，高估了风险；历史 模拟法低估了风险；m c - n o r m a l 、d e l t a n o 咖a i 、r i s m e t r i c 和g a r c h 类方法明显的低估了风险。 3 ) 在中低置信水平下，各v a r 方法的有效性差异不大。在9 5 置信水平下，g - hv a ri 、g - hv a r i i 、g - hm c 、历史模拟法和g a r c h 类方法较为有效，其它方法有效性较差。在9 7 5 置信水平 - - f ：海交通大学博f j 学位论文 下，g a r c h 类方法和历史模拟法最为有效。在较高的置信水平下，各v a r 方法的有效性有较大 的差异。在9 9 和9 9 5 置信水平下，基于g - h 分布的四种方法、极值理论方法和历史模拟法较 为有效，而g a r c h 类方法最为保守。在9 9 9 置信水平下，g - hv a r i u 表现的最为有效，四种g - h v a r 方法都比较保守，高估了风险。其中极值理论方法最为保守。 6 第六章详细地阐述了边际v a r 、成分v a r 和增量v a r 的概念、含义和相互关系，提出使 用g - hv a r 方法计算投资组合v a r ，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v a r 分解方法，对边际v a r 、成分v a r 和增量v a r 进行了 估计计算，分解了基于g - h v a r 方法计算出的投资组合v a r 。结果表明：全局最小二乘法、非对称 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v a r 附近取线性近似的分解方法。只需要v a r 附 近少量的回报数据，适合包括极值理论方法在内的所有v a r 计算方法估计出的投资组合v a r 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v a r 分 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。 7 第七章对全文进行了总结，并对今后的研究做出了展望。 本文主要创新点有： 1 建立基于g - h 分布的v a r 计算方法一g - h v a r 法的理论分析框架。提出基于g - h 分布的蒙特 卡洛模拟方法：g - hm c 法；提出了基于g - h 分布的v a r 参数计算方法，即根据g - h 分布可对分布、 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g - h v a r 参数模型。 2 提出使用g - hv a r 法度量市场风险。分别应用基于回报损益、损失或收益、极端损失的g - h v a r 参数模型以及基于g - h 分布的蒙特卡洛模拟方法g - hm c 法对金融资产和投资组合的市场风险 进行了度量。 3 提出了全局最小二乘法、非对称响应模型、局部线形估计法和理性近似估计法四种方法 分解投资组合v a r 。使用全局最小二乘法、非对称响应模型和局部线形估计法对投资组合g - hv a r 进行分解研究。 4 构建了v a r 计算方法的评价体系，即保守性评价、准确性评价和有效性评价。使用多种统 计方法对g - hv a r 法及其它v a r 方法进行了评价研究，并将g - hv a r 方法与各种v a r 方法进行了比 较。结果表明：g - hv a r 法是一种准确、有效且较为保守的v a r 方法。 关键词：g - h 分布，v a r ，g - hv a r ，投资组合v a r 分解，v a r 方法评价 i i i - l ：海交通大学博 ：学位论文 as t u d yo nv a l u e a 1 l r i s kb a s e do ng hd i s t r i b u t i o n a b s t r a c t v a v a l u e a t r i s k ，i st h em a i n s t r e a mm e t h o df o rr i s km a n a g e m e n ta n dr e g u l a t o r yi nt h ef i n a n c i a l m a r k e t i th a sb e e nu s e dt om e a s u r et h ep o s s i b l el o s so fap o r t f o l i oo raf i n a n c i a la s s e tw i t hag i v e n d u r a t i o na n dc o n f i d e n c el e v e l v a b a s e do nt h ep o s s i b i l i t ya n ds t a t i s t i ct h e o r y , c a l lp r e c i s e l ym e a s u r e t h ef i n a n c i a la s s e to rp o r t f o l i o sr i s ka n do v e r c o m et h ed i s a d v a n t a g e so ft h ec u r r e n tr i s km e a s u r e su s e d o n l ya st h es p e c i a lf i n a n c i a lt o o l so ri nt h ec e r t a i na r e a s s ov a rh a sb e e nr e c o g n i z e da n ds u p p o s e db y t h ei n t e m a t i o n a if i u a n c i a la r e a s o m ei n s t i t u t i o n s ，s u c ha sg 3 0a n db i s ，h a v er e c o m m e n d e dv a r 弱 t h em o s tp o w e r f u lm a r k e tr i s km e a s u r e n o w , t h ef a m o u sb a n k sa n dc o r p o r a t i o n s f i u a n c i a li n s t i t u t i o n s a n dr e g u l a t o r i e sh a v eu s e d 场尺m e a s u r e b u tv 狼t h e o r yi sn o tp e r f e c t i th a ss o m ed i s a d v a n t a g e sa sf o l l o w e d ：f i r s t l y , d i f f e r e n tv a r m e t h o dc a ng e td i f f e r e n tv a rv a l u e t h e r es t i l lh a v e n tas i m p l ea n dp r e c i s ev a rm e t h o du n t i l in o w s e c o n d l y , a l t h o u g ht h et r a d i t i o n a lv a rm e t h o d sh a v es t u d i e dt h ef a t - 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