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基于Bayes方法的VaR分位点的估计与检验

作　者: 冯闫
导　师: 马维军
学　校: 黑龙江大学
专　业: 应用数学
关键词: Bayes方法 V aR 风险观测数据
分类号: F832.51
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 25次
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内容摘要

V aR(V alue at Risk),即风险价值法,具体地说是指在一定概率水平下(置信度),金融资产或者投资组合在未来特定一段时间内的最大损失. V aR方法的基本思想是利用资产组合收益的历史数据来预测未来的情况,而离现在较久远的历史数据与当前金融市场的相关性很低,早期的数据只能来说明历史的问题,不能反映当前的情况,而基于经典统计学的方法过分依赖于历史数据,这使得估计的V aR的精确度和有效性降低.本文建立了基于Bayes方法的V aR模型来估计金融市场的风险值,可以使投资者根据观测数据和历史信息对风险模型进行调整,使得预测的风险值能够更准确的反映出当前市场的风险情况,以便做出正确的投资决策,避免不必要的损失.

全文目录

中文摘要  3-4
Abstract  4-7
符号说明  7-8
第1章绪论  8-15
  1.1 V aR 的概述  8-14
    1.1.1 V aR 的概念  8-10
    1.1.2 V aR 产生的背景  10-11
    1.1.3 V aR 的特点  11
    1.1.4 V aR 的应用  11-12
    1.1.5 V aR 的局限性  12-13
    1.1.6 用V aR 度量金融市场风险的管理  13-14
  1.2 本章小结  14-15
第2章 VaR 的计算方法  15-23
  2.1 V aR 的传统计算方法  15-17
  2.2 V aR 的具体计算方法  17-18
  2.3 利用Bayes 方法对V aR 的估计  18-21
    2.3.1 Bayes 方法的基本思想  18
    2.3.2 相关的定理与证明  18-19
    2.3.3 基于Bayes 方法的模型假设  19-20
    2.3.4 模型中的参数估计  20-21
  2.4 利用Bootstrape 方法对V aR 的估计  21-22
    2.4.1 Bootstrape 方法的基本思想  21-22
  2.5 利用JAB 方法对 V aR 的估计  22
    2.5.1 JAB 方法的基本思想  22
  2.6 本章小结  22-23
第3章用V aR 度量中国证券市场的实证分析  23-35
  3.1 数据的选取  23
  3.2 实证分析  23-26
    3.2.1 基于Bayes 方法的数值计算  23-25
    3.2.2 基于Bootstrape 方法的数值计算  25
    3.2.3 基于JAB 方法的数值计算  25
    3.2.4 基于上述三种方法的数值计算结果总结  25-26
  3.3 V aR 模型有效性的检验  26-28
  3.4 V aR 模型的误差分析  28-29
  3.5 Bayes 方法、Bootstrape 方法与 V aR 加权样本分位数估计之间的对比  29-34
    3.5.1 利用Bayes 方法  30-31
    3.5.2 利用Bootstrape 方法  31
    3.5.3 基于以上三种方法的数值计算结果总结  31-33
    3.5.4 V aR 模型的有效性检验  33-34
  3.6 本章小结  34-35
结论  35-36
参考文献  36-41
致谢  41

基于Bayes方法的VaR分位点的估计与检验

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