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VG模型下VaR和CVaR的风险价值与价值评估

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VG模型下VaR和CVaR的风险价值与价值评估
唐红玲
[概述]:
财务风险是指某一期间的金融资产在预期期间内可能会丢失的可能性。
金融风险的广泛存在是现代金融市场的一个重要特征,与金融活动相关的各种经济实体都面临着金融风险。
财务风险管理是那些管理一系列政策和措施来管理财务风险以消除或减轻不利影响的人的行为。
管理市场风险的基础和关键是衡量风险。要准确衡量风险,您需要考虑收益率的整体分布。实际上,财务业绩序列的分布通常表现出更尖锐的尾部和更复杂的形状。
1990年,Madan和Seneta[32]首先提出了VarianceGamma流程(称为VG流程),并使用此流程来描述股票价格波动。
本文中描述的VG过程定义如下:
假设W(t)是标准布朗运动,γ(t; 1,v)是具有均值t和方差vt的独立增量伽马过程。设b(t; c,θ,σ)= c +θt+σW(t)。这里,c,θ,σ(σ0)是常数,称为VarianceGamma过程,称为VG过程。
当θ= 0时,X(t; c,σ,θ,))被称为对称VG过程。
当c =θ= 0时,它是由Madan和Seneta[32]首先提出的VG过程。
1991年,Madan和Milne[41]使用这一过程作为目标收入模型来建立欧洲VG期权定价模型,但它们并没有形成完整的分析形式。[39]根据Madan和Milne的工作完成衍生分析表格。
当c = 0时,它是由Madan,Carr,Chang[33]定义的VG过程,并且在该环境中给出欧洲选项显示价格公式。在这种环境下,金平宇,小凤阳,盛宏利[40]也被发现,线性规划被用来解决最优投资组合。
可以看出,本文介绍的VG过程考虑了位置参数c。这是VG过程的更一般形式。本文件主要研究其在金融市场中的应用。
第3章描述了使用VG分布的绩效分布,分析了单个金融资产的VaR和CVaR,并通过建立市场相关性来计算投资组合的VaR和CVaR。通过多元正态Copula函数对价值的转换实证分析表明,当VG过程未建立时,当未建立四个参数时,金融资产的绩效分布更准确,即四个参数是它表明它是必不可少的。第4章用VarianceGamma过程替换BlackScholes的Brown几何运动模型的布朗运动,并使用概率为固定价格的欧洲购买选项提供价格公式。
[学位授予单位]:广西师范大学[年级]:硕士课程[学校成绩]:2010年[分类编号]:F 224; F 830
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