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风险无处不在,尤其在金融业中,风险管理是至关重要的,而风险度量作为风险管理中最为核心的部分,该方面的研究是有着重要现实意义的。本文的主要研究对象是WTVaR(Weighted Tail Value at Risk)风险测度,该风险测度是从损失的角度出发,基于Chen和Yang(2011)提出的WES风险测度进一步研究,借鉴了其充分考虑了投资者对于较高的损失具有较高的风险厌恶程度这一特点,对风险进行量化。本文共分为五部分。第一章主要是介绍风险度量方法的相关背景及发展状况,着重介绍了VaR、TVaR、一致风险度量、凸风险度量的相关内容。第二章介绍了WTVaR风险测度的定义,对其性质进行详细证明,并假设损失分布己知,基于几种常见的厚尾损失分布,对权函数的选取以及参数的范围作出了具体说明,这为WTVaR风险测度在现实中的应用提供了理论依据。然后,基于正态分布和t分布,对WTVaR的风险值进行了详细的计算,包括权函数以及参数的设定等等,最后给出了该风险测度的显式解。第三章在损失分布未知的情况下,采用核密度非参数估计方法对WTVaR的风险值进行估计,并与Chen和Yang(2011)中的经验估计方法的估计效果进行比较,进一步为WTVaR风险度量方法的具体操作过程提供相应的理论依据。第四章与第五章主要侧重WTVaR风险测度的应用研究。其中,第四章分别基于定价模型和GARCH模型作出相应的推导及解释,研究WTVaR在金融资产风险度量中的应用。文中首先以欧式看涨期权的定价模型为例,研究WTVaR在金融资产的定价模型中的应用。然后,在GARCH模型下,考虑相对损失的向前一步预测,得到所对应的WTVaR风险值。以上证指数为例计算给出WTVaR的风险值,并与相应的VaR和TVaR风险值进行比较,直观解释了WTVaR风险测度的优势所在。第五章从投资组合最优化角度出发,进一步研究WTVaR风险测度的应用。考虑到卖空交易的可操作性及发展趋势,文中基于WTVaR风险测度,考虑了在含有保证金的卖空机制下投资组合的最优化问题,最终将相应的风险最小化问题转化为一个可用计算机软件求解的凸规划问题。