證券行業(yè)操作風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型的Bayes估計(jì).pdf

1、數(shù)理統(tǒng)計(jì)是通過(guò)對(duì)某些現(xiàn)象的頻率的觀察來(lái)發(fā)現(xiàn)該現(xiàn)象的內(nèi)在規(guī)律性，并作出一定精確程度的判斷和預(yù)測(cè)；將這些研究的某些結(jié)果加以歸納整理，逐步形成一定的數(shù)學(xué)概型。國(guó)際上通常把數(shù)理統(tǒng)計(jì)分為兩類：經(jīng)典學(xué)派與貝葉斯學(xué)派。兩者的差別在于是否使用了先驗(yàn)信息。貝葉斯估計(jì)的概念是20世紀(jì)50年代由Robbins最早提出的，經(jīng)過(guò)一個(gè)多世紀(jì)的發(fā)展，貝葉斯方法已經(jīng)逐漸發(fā)展成統(tǒng)計(jì)學(xué)中極其重要的一個(gè)學(xué)派。貝葉斯方法是根據(jù)已有數(shù)據(jù)去估計(jì)未知參數(shù)的某些性質(zhì)。這樣的處理方式使

2、得到的結(jié)果更加良好，更加貼近實(shí)際。從而說(shuō)明了貝葉斯估計(jì)應(yīng)用的廣泛性。
　　證券行業(yè)中操作風(fēng)險(xiǎn)因?yàn)槌霈F(xiàn)頻率的不穩(wěn)定性以及人為因素占有極其重要的作用，導(dǎo)致操作風(fēng)險(xiǎn)難以通過(guò)量化來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。如何將操作風(fēng)險(xiǎn)量化進(jìn)而將量化的操作風(fēng)險(xiǎn)加入證券行業(yè)操作風(fēng)險(xiǎn)管理體系已經(jīng)成為了近年來(lái)研究人員研究的重要內(nèi)容之一。操作風(fēng)險(xiǎn)難以量化的主要原因是數(shù)據(jù)缺乏并且難以搜集，損失數(shù)據(jù)的缺乏會(huì)直接影響參數(shù)的估計(jì)，進(jìn)而使估計(jì)不準(zhǔn)確。所以將模型的參數(shù)通過(guò)貝葉斯方法確定是本

3、文的一大亮點(diǎn)，本文主要通過(guò)貝葉斯方法結(jié)合搜集的數(shù)據(jù)確定了先驗(yàn)分布，從而有效的解決了數(shù)據(jù)缺乏帶來(lái)的一系列問(wèn)題。
　　本論文內(nèi)容主要：第一章簡(jiǎn)單介紹了貝葉斯估計(jì)以及操作風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)內(nèi)容；第二章簡(jiǎn)述貝葉斯估計(jì)的決策理論和性質(zhì)；第三章通過(guò)建立模型，利用極大似然估計(jì)以及貝葉斯估計(jì)將損失數(shù)據(jù)的參數(shù)進(jìn)行了確定，得出操作風(fēng)險(xiǎn)損失數(shù)據(jù)的結(jié)果并進(jìn)行了比較。第四章在對(duì)參數(shù)的貝葉斯估計(jì)過(guò)程中，又發(fā)現(xiàn)了非對(duì)稱損失函數(shù)下獨(dú)立隨機(jī)變量序列的變化點(diǎn)的貝葉斯先驗(yàn)估計(jì)