金融市场风险的度量—基于极值理论和Copula的应用研究

论文摘要

本文以现代金融理论和金融工程方法为基础，系统地介绍了利用极值理论(EVT)和Copula度量金融市场风险的问题，主要围绕风险价值(VaR)度量金融市场的风险，并给出作为VaR度量手段的一个补充—预期不足(ES)，依赖EVT和Copula理论给出了不同的风险度量模型，以加深对市场风险的理解和认识。此外，本文还将基于EVT和Copula的度量方法应用到我国证券市场，通过大量的实证分析解决现实经济中存在的问题，并将实证分析与模型检验相结合，进一步评估了风险度量模型的有效性。最后，将多变量EVT和Copula结合起来，利用二元POT模型和Logistic模型，得到上海和深圳股市联合分布的尾部估计并进行相关性研究。

论文目录

• 前言
• 第1章 金融市场风险度量的历史回顾
• §1.1 金融风险、金融市场风险与风险管理
• §1.2 风险度量技术
• §1.3 VaR与ES方法
• §1.4 风险度量研究的最新进展
• 第2章 金融市场风险度量文献综述和评论
• §2.1 金融市场风险度量的理论文献评述
• §2.2 金融市场风险度量的实证文献评述
• §2.3 金融市场风险度量方法的比较
• 第3章 金融市场风险度量的EVT方法
• §3.1 极值理论
• §3.2 VaR和ES风险测度模型
• §3.3 VaR和ES模型市场风险度量的检验
• §3.4 动态风险管理模型与极值理论方法
• §3.5 单变量EVT度量VaR和ES的实证研究
• 第4章 金融市场风险度量的Copula方法
• §4.1 Copula理论
• §4.2 市场的协同运动（Comovements）和Copula集合
• §4.3 Archimedean Copula的模型选择检验
• §4.4 Copula函数度量风险的Monte Carlo模拟
• 第5章 多变量EVT与Copula风险管理的应用研究
• §5.1 多变量极值理论
• §5.2 沪深股市联合分布的尾部估计—二元POT模型
• §5.3 沪深股市的相关性分析—Logistic模型
• 结论
• 参考文献
• 攻读博士学位期间发表的学术论文和学术成果
• 论文摘要（中文）
• 论文摘要（英文）
• 致谢