【摘 要】
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风险度量模型的研究一直是一个热门的话题.近几年来,关于这一类方向的研究越来越得到人们的重视.长期以来,尾部风险度量模型比较流行的是风险价值(Va R)和尾部条件期望(TCE),
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风险度量模型的研究一直是一个热门的话题.近几年来,关于这一类方向的研究越来越得到人们的重视.长期以来,尾部风险度量模型比较流行的是风险价值(Va R)和尾部条件期望(TCE),但是由于这两个模型都有各自优缺点,都不能很完好的度量尾部风险.尾部条件期望虽然解决了Va R所不满足的一致性风险度量标准问题,但是并不能度量尾部风险的变异性,而尾部条件方差模型恰好解决了这个问题.本文在偏正态分布和偏t分布的假设下研究尾部条件期望模型,以及尾部条件方差模型,并给出相应的数值解.在资产组合的尾部风险分析中,尝试对TCE和TCV风险模型进行分解,得出在投资组合里面,单个资产的风险对整个投资组合风险的贡献情况.随后我们考虑TCE和TCV模型的参数灵敏度分析,分别探讨尾部风险模型里的各个参数在模型里面的灵敏度,以更好的从多角度来研究尾部风险.投资者可以通过调整相关的投资组合的模型参数,从而以保证损失风险函数的风险模型值低于一定的预设可控水平.
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