基于核密度估計的金融市場譜風險度量.pdf

1、作為當前金融機構進行風險度量和管理的重要工具，風險價值VaR以一種最簡潔的形式將己知資產組合潛在的損失和發(fā)生的概率結合成為一個單一的數(shù)值來描述資產組合的風險大小，在風險的管理與控制中體現(xiàn)出了其特有的優(yōu)越性，從而得到了廣泛的應用。盡管如此，VaR還是有許多不盡如人意的地方。VaR風險價值在實際操作中仍然存在有一定的理論局限性，主要表現(xiàn)在以下幾個方面：(1)VaR不具有風險度量方法所應具有的次可加性；(2)以VaR為目標函數(shù)的規(guī)劃問題一般不

2、是凸規(guī)劃，其局部最優(yōu)解不一定是全局最優(yōu)解；(3)VaR只提供某一置信水平下資產損失的最大期望值，卻不能體現(xiàn)一旦超過這一數(shù)值的可能損失程度；(4)缺乏對尾部信息的描述。
　　 目前解決VaR的估計問題的方法包括數(shù)值逼近，極值理論和蒙特卡洛模擬方法，然而這些方法一般依賴于標的市場風險因子的改變服從正態(tài)(高斯)分布的假設，但是經驗表明市場數(shù)據相比于正態(tài)分布的假設，具有“尖峰厚尾”的特點，因而這種現(xiàn)象將直接導致“極端事件”的可能性被低估

3、。本文采用非參數(shù)核密度估計的方法，可以比較精確的反映金融數(shù)據“尖峰厚尾”的這種特點。
　　 譜風險量度將資產組合損益分布的具體形狀和投資者的主觀風險厭惡相結合，是一致風險測度，并且具有凸性(即有限個譜風險測度的凸組合仍然是一個譜風險測度)，因此為合理有效地度量金融風險提供了一種可能的選擇。
　　 本文在介紹風險價值的定義、優(yōu)越性及理論局限性的基礎上，通過介紹一致性風險量度框架和譜風險量度的形成，將譜風險量度技術和核密度估

4、計方法，引入到金融市場的風險量度中，并依據大數(shù)定律和蒙特卡洛模擬方法，對復雜密度函數(shù)的分位點進行估計，結合了金融風險譜的一些基本特征及其譜風險量度的離散化形式的近似性，從而獲得了譜風險量度的分析和計算的實用方法。同時，核密度估計與譜風險度量的結合是本文的創(chuàng)新點之一。
　　 另外，本文在進行計算程序的編制過程中，為MATLAB建立了與EXCEL的API接口，并使用VBA實時創(chuàng)建M文件運行文件夾內原始數(shù)據文件索引對數(shù)據池內的數(shù)據文件