一類重尾分布的VaR估計(jì).pdf

1、VaR(Value at Risk)方法是目前金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量的主流方法，因其具有綜合、簡(jiǎn)潔、實(shí)用等特點(diǎn)，問(wèn)世后不久就受到了各類銀行、非銀行金融機(jī)構(gòu)及一些大公司的普遍歡迎． VaR的概念雖然簡(jiǎn)單，但其度量卻是一個(gè)極具挑戰(zhàn)性的統(tǒng)計(jì)問(wèn)題．近年來(lái)，國(guó)外對(duì)VaR的研究較為深入，計(jì)算VaR的方法層出不窮，國(guó)內(nèi)研究則相對(duì)落后．隨著中國(guó)金融領(lǐng)域改革的進(jìn)一步深化，透徹研究VaR的概念及其計(jì)算方法已成為當(dāng)前風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量技術(shù)的當(dāng)務(wù)之急． 目前

2、，計(jì)算VaR有三種主流方法一歷史模擬方法、蒙特卡羅模擬法、分析方法，但都有其不足之處．很多學(xué)者提出用極值理論來(lái)度量市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，極值分布方法不需要對(duì)整個(gè)資產(chǎn)收益分布做任何假設(shè)，而是僅僅擬合分布的尾部，從而避免了模型風(fēng)險(xiǎn)，因此可以較準(zhǔn)確地計(jì)算極端情況下的VaR． 由于實(shí)際的金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)存在明顯的厚尾特征，為此，本文旨在運(yùn)用極值理論等相關(guān)知識(shí)，使用參數(shù)一非參數(shù)聯(lián)合方法建立一種新的概率密度函數(shù)，在重尾分布的尾部為正規(guī)變化函數(shù)的假設(shè)下，