非对称Laplace分布的尾部风险分析

论文摘要

随着社会快速发展,经济国际化、全球化,金融事件频频发生。金融风险的度量有十分重要的意义。考虑极端事件,即尾部风险度量变的刻不容缓。我国金融数据有其独特的性质特征,用何种分布进行拟合得到了广泛的讨论和关注。在确定假设分布条件下,采用何种方式准确地度量风险也是核心关注点。本文就这两个主线问题展开了讨论和分析,并选取我国股市数据进行实证研究,验证所假设的分布和选取的风险度量方式准确有效。首先,在收益率分布方面。考虑我国股票市场收益率数据具有尖峰、厚尾、非对称等特性。对比正态、对称Laplace、非对称Laplace三种分布,采用定性的概率图和定量的K-S检验。得到的结论是拟合收益率数据的效果从高到低依次为非对称Laplace分布、对称Laplace分布、正态分布。并对非对称Laplace分布的参数采用极大似然估计,得出σ、u、λ三个参数的显式表达式。其次,在风险度量方面。在风险价值VaR基础上,回顾尾部条件期望TCE、尾部条件方差TCV,再提出新的尾部方差TV。假设在非对称Laplace分布基础上,按四种度量方式的定义,给出显式表达式。并分析在投资组合中,四种风险度量的计算方式。继续对σ、u、λ三个参数进行灵敏度分析,得到结论为四种度量方式的灵敏度虽略有差异,但整体均较高,可以结合使用测量风险。最后,在实证方面。从Wind数据库选取12只股票,近10年的收盘价转为对数收益率数据。在经过定性和定量分析后,选用非对称Laplace分布作为假设分布。给出了四种风险度量方式VaR、TCE、TCV、TV和三个参数σ、u、λ的实际值和预测值,对比两者结果发现差异较小,再次验证非对称Laplace分布非常适合拟合我国股票市场的收益率数据。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
•   1.1 研究背景及意义
•   1.2 国内外研究现状综述
•     1.2.1 国外现状
•     1.2.2 国内现状
•   1.3 研究内容与创新点
•     1.3.1 研究内容
•     1.3.2 创新点
• 第2章 非对称Laplace分布及参数估计
•   2.1 Laplace分布
•   2.2 非对称Laplace分布
•   2.3 非对称Laplace分布的性质
•   2.4 极大似然估计
• 第3章 非对称Laplace分布下的尾部风险
•   3.1 非对称Laplace分布下的VaR
•   3.2 非对称Laplace分布下的TCE
•   3.3 非对称Laplace分布下的TCV
•   3.4 非对称Laplace分布下的TV
•   3.5 非对称Laplace分布下证券组合的尾部风险
•   3.6 尾部风险的数值结果
•   3.7 尾部风险的灵敏度分析
• 第4章 实证研究
•   4.1 数据选取及模型检验
•   4.2 K-S检验
•   4.3 参数估计及尾部风险估计
• 第5章 总结与展望
•   5.1 总结
•   5.2 研究展望
• 参考文献
• 致谢

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 黄晓容

导师: 蒋春福

关键词: 非对称分布,尾部条件期望,尾部条件方差,尾部方差

来源: 深圳大学

年度: 2019

分类: 基础科学,经济与管理科学

专业: 数学,金融,证券,投资

单位: 深圳大学

分类号: O211.67;F832.51

总页数: 48

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