基于統(tǒng)計量的ES核估計.pdf

1、在經(jīng)濟、金融風險管理領(lǐng)域，VaR(Value at Risk)作為風險度量工具，發(fā)揮了很重要的作用。近幾年來，基于VaR和ES的實證分析研究工作已有一些學(xué)者做了不少工作，如：徐緒松分別在正態(tài)分布和非正態(tài)分布條件下，對VaR和ES的凸性、次可加性和有效性進行實證分析，并進行比較。陳守東討論了基于極值分布理論的VaR和ES。區(qū)詩德運用非參數(shù)估計方法對VaR和ES度量優(yōu)劣進行了比較分析，結(jié)果表明了非參數(shù)估計分析方法具有很好的實效性。本文采用具

2、體數(shù)據(jù)(上證指數(shù)2001.1.2-2006.12.29年日收盤價)，運用非參數(shù)估計方法，計算了基于次序統(tǒng)計量的ES核估計和兩步ES核估計的值，結(jié)果表明了二者的估計值相差不大。另一方面，計算了基于次序統(tǒng)計量的的ES值和VaR值，結(jié)果說明在我國股票市場上運用ES核估計進行風險度量確實比VaR核估計有更好的效果。 全文共為五章： 第一章，介紹了VaR的一些相關(guān)知識，給出了VaR和ES的理論模型以及ES的研究狀況。 第二

3、章，給出了α-混合的概念，四個基本假設(shè)條件，并給出了本文的主要結(jié)論以及定理證明過程中所需要用到的幾個引理。引理中有些是前人的工作，也有一些是我們在前人工作基礎(chǔ)上，做了進一步的證明。 第三章，是本文的主要證明過程，證明了基于次序統(tǒng)計量ES核估計的Bahadur表示，并推導(dǎo)了基于次序統(tǒng)計量ES核估計的均值、方差和均方誤差，并證明了此估計的漸進正態(tài)性。在這些證明的過程中，考慮了重對數(shù)律對收斂速度的影響。 第四章，本章是對