我国证券投资基金的风险管理 ——应用极值理论计算VaR

我国证券投资基金的风险管理 ——应用极值理论计算VaR

论文摘要

近些年来,应大众化投资的需要,我国的证券投资基金发展迅猛,成为证券市场的重要组成部分。与此同时,由于市场风险日益增大,对于证券投资基金的风险管理,也越来越受到各金融机构以及投资者的关注。Value at Risk(VaR)是目前世界上最为先进,也是运用最为广泛的金融风险管理技术之一,相对于传统的风险管理工具,VaR具有无可比拟的优点。然而,最为常见的基于正态分布假设条件的VaR计算,无法防范市场极端下跌情况下的风险,当市场发生大幅度下跌时,使用传统的VaR计算方法得出的结果严重低估了投资的风险。并且许多学者的实证研究表明,现实中的投资收益,并不服从正态分布,大多是存在肥尾的非正态分布。于是,研究者们针对收益分布肥尾部分的估计提出了许多方法,以此作为风险衡量的有力补充,其中比较常用的就是极值理论。本文在综合分析国内外相关文献的基础上,系统地介绍了极值理论的理论框架、模型以及参数估计的方法,并以华夏成长基金的日基金净值收益率为研究对象,分别采用方差—协方差法、历史模拟法和极值理论中的阀顶点模型法计算VaR。将上述三种方法得到的结果进行比较,发现在基金的收益率不服从正态分布的情况下,方差—协方差法会低估VaR,而极值方法则能够得到比较准确的结果,这与其他学者的研究结果类似,也证明了极值方法在度量极端风险时候的优越性。本文的实证只是初步探讨了极值理论在证券投资基金风险管理中的应用,仅以此作为一个例子,以期能够为我国的金融机构构筑极端情况下证券投资基金风险管理体系提供参考。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 导论
  • 一、研究背景及意义
  • 二、文献综述及研究的改进与创新
  • 三、论文结构
  • 第一章 VAR理论综述
  • 第一节 风险及风险管理的定义
  • 第二节 VaR的发展沿革
  • 第三节 VaR的定义及其优点
  • 第四节 VaR常用计算方法简介
  • 第五节 VaR常用计算模型缺陷分析
  • 第二章 极值理论
  • 第一节 极值理论的发展背景
  • 第二节 极值理论的基本概念
  • 第三节 BMM理论和模型
  • 第四节 POT理论和模型
  • 第五节 极值理论模型的优缺点分析
  • 第三章 极值理论模型参数的估计和阀值的确定
  • 第一节 广义极值分布模型的参数估计
  • 第二节 广义帕雷托分布模型的参数估计
  • 第三节 阀值的选取
  • 第四章 极值理论在我国证券投资基金中应用的实证分析
  • 第一节 实证研究设计
  • 第二节 样本基本统计分析
  • 第三节 传统模型实证分析
  • 第四节 POT模型实证分析
  • 第五节 实证结果分析
  • 第五章 总结
  • 第一节 主要结论
  • 第二节 研究不足与后续研究建议
  • 参考文献
  • 后记
  • 相关论文文献

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