VaR與CVaR的對比研究及實證分析.pdf

1、從中國成功入世以來，金融服務業(yè)不可避免的同國際標準接軌，接受世界的挑戰(zhàn)。因此，積極探索適合我國金融機構的風險管理方法和體系成為當前重要而緊迫的任務。VaR(Value-at-Risk)風險度量方法自1993年提出以來，己成為金融機構和金融管理機構衡量市場風險的標準方法。
　　VaR方法近年來非常流行，但研究結果和實踐經(jīng)驗都表明，過于單純的VaR風險度量方法存在嚴重缺陷。CVaR的提出，又彌補了VaR的缺陷。論文第二部分同時考慮這兩

2、種風險度量方法，以更全面地刻畫尾部風險。
　　VaR和CVaR提出以后，有不少的計算方法出現(xiàn)，但它們都有各自的缺陷。因為幾乎所有的傳統(tǒng)方法采用的觀測值都集中在分布中部，實際上，分布尾部才是VaR和CVaR計算所最關心的。分布在尾部的點都是一些極少發(fā)生又具有顯著影響的觀測值，稱為極值，而極值理論正是對這些極值提供統(tǒng)計分析的模型。論文第三部分介紹了極值方法的理論基礎，極值方法根據(jù)極值的選取方式分為峰值法和閾值法，本文先從理論上推導了由

3、閾值法和峰值法計算VaR和CVaR的公式，再對上證綜指采用閾值法進行實證分析，并與正態(tài)分布下的結果進行了比較，而對S&P500指數(shù)用峰值法進行實證分析，結果表明，峰值法能很好地刻畫金融回報的分布尾部，得到較精確的VaR和CVaR估計值。最后由返回檢驗的結果來確定最佳的分組方式及其VaR和CVaR值。
　　論文最后一部分運用GARCH模型分析收益率序列的波動聚集現(xiàn)象，對其中的隨機項分別采用正態(tài)分布、t分布和廣義Pareto分布進行擬