在險價值的度量方法及其應(yīng)用.pdf

1、傳統(tǒng)的風(fēng)險度量方法的局限性較為明顯，比如靈敏度分析僅反映市場因子與價格之間的線性關(guān)系，忽略了非市場因子的影響。不能反映比如期權(quán)類非線性金融工具的情形。波動性研究也只是描述收益偏離程度，而未能反映出偏離的方向以及損失的具體的水平。
　　隨著科學(xué)技術(shù)的飛躍發(fā)展，風(fēng)險度量也產(chǎn)生了許多新的方法(比如 VaR方法，EM方法等)，其中在險價值（Value at Risk）VaR方法作為一種新興的風(fēng)險度量工具，從誕生的一開始就受到廣泛關(guān)注與應(yīng)用

2、，現(xiàn)在已經(jīng)是國內(nèi)外主要的研究方法，不少大型的銀行和企業(yè)都利用VaR作為風(fēng)險評估的標(biāo)志，本文也將討論它的幾種計算方法。
　　那么VaR應(yīng)該怎么進行計算？傳統(tǒng)的VaR計算方法存在不少的問題，比如：收益率分布的問題，傳統(tǒng)的VaR計算默認(rèn)收益率服從正態(tài)分布，然而正態(tài)分布顯然不能很好的反映收益率尖峰厚尾分布的特點；再如：計算在險價值的時候籠統(tǒng)地運用所有的數(shù)據(jù)進行擬合計算，這樣顯然工作量過于繁重，而且度量結(jié)果不夠準(zhǔn)確等。
　　針對VaR

3、計算存在的一些問題，本文主要運用極值理論方法和分位數(shù)回歸的方法對VaR進行估計。選取了上證指數(shù)、深證成指、日經(jīng)225、標(biāo)普500四種指數(shù)的收盤價進行研究。分別利用極值理論、分位數(shù)回歸方法以及傳統(tǒng)正態(tài)分布方法對VaR進行估計，從而得出在不同的市場中哪種VaR估計方法更為合適、有效。
　　研究發(fā)現(xiàn)上證市場更適合使用分位數(shù)回歸進行估計，而深證市場、日經(jīng)和標(biāo)普市場更適合使用極值理論方法進行估計。并且我們可以發(fā)現(xiàn)日經(jīng)和標(biāo)普市場比我們國內(nèi)的市