發(fā)布時(shí)間：2018-05-03 07:36

  本文選題：條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值CVaR + 尾部極值分布��； 參考：《湖南大學(xué)》2012年碩士論文

【摘要】：本文將風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值指標(biāo)VaR及條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值指標(biāo)CVaR作為風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)引入套期保值領(lǐng)域，對(duì)于期貨與現(xiàn)貨收益率的邊緣分布形式，本文分別用尾部極值分布擬合了期貨與現(xiàn)貨收益率的上尾和下尾數(shù)據(jù)，，用非參數(shù)核密度函數(shù)估計(jì)了收益率的中間部分?jǐn)?shù)據(jù)。然后本文分別采用5種Copula函數(shù)作為期現(xiàn)貨收益率的連接函數(shù)進(jìn)行擬合，并采用最小平方歐式距離法選取了擬合最優(yōu)的Copula函數(shù)。最后本文采用蒙特卡洛模擬的方法求得三種不同置信水平下使條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值CVaR最小的套期保值比率，并將本文模型與基于正態(tài)分布的普通最小二乘法套期保值模型進(jìn)行比較檢驗(yàn)?zāi)Ｐ托Ч�，發(fā)現(xiàn)本文模型可以取得更好的套期保值效果。 在以往傳統(tǒng)研究中，通常采用方差作為套期保值風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)，但是方差是雙向測(cè)度并且不滿足一致性原則，不是一種完美的風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)。對(duì)于收益率分布形式方面，以往的研究大多假設(shè)期貨與現(xiàn)貨收益率分布服從正態(tài)分布，并且二者的聯(lián)合分布也服從聯(lián)合正態(tài)分布，但這往往與實(shí)證檢驗(yàn)不符。本文從風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)和收益率分布函數(shù)兩方面對(duì)傳統(tǒng)模型進(jìn)行改進(jìn)，得到的模型能夠更好的捕捉到套期保值組合收益率尾部風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的刻畫更加全面，有助于投資者更好的把握套期保值組合的風(fēng)險(xiǎn)狀況，并且進(jìn)一步完善了期貨投資風(fēng)險(xiǎn)管理理論體系。
[Abstract]:In this paper , the VaR and conditional risk value index CVaR is introduced into the hedging field as the index of risk measurement . For the edge distribution of futures and spot returns , the paper uses five kinds of Copula functions to fit the upper and lower tail data of the return on the stock return , and then selects the optimal Copula function by using the method of least square Euclidean distance . At last , this paper uses the method of Monte Carlo simulation to calculate the hedging ratio of the conditional risk value CVaR , and then compares the model with the normal least square hedging model based on normal distribution .

In the past traditional research , the variance is usually adopted as the hedging risk measure index , but the variance is a two - way measure and does not meet the consistency principle , it is not a perfect risk measure index . For the form of yield distribution , most of the previous studies have assumed that the futures and the stock return distribution are subject to the joint normal distribution , but this is often consistent with the empirical test .

【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：F830.91;F224

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 林孝貴;期貨套期保值最大概率與最小風(fēng)險(xiǎn)分析[J];數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí);2004年05期

本文編號(hào)：1837591