金融風險度量方法綜合比較研究.pdf

1、金融市場運作是一個復雜的系統(tǒng)工程。在金融市場中，風險是客觀存在的。隨著金融市場和金融交易的規(guī)模、動態(tài)性和復雜性的增加，金融理論和金融工程的發(fā)展，金融市場風險測量技術也變得更為綜合復雜。本文主要研究金融市場風險度量的各種方法，并加以綜合比較，以確定適應不同金融機制下的風險度量方法。
　　 本文首先研究金融風險度量方法產生的背景及國內外研究現(xiàn)狀，對金融風險度量的不同界定及金融風險的分類，然后介紹了金融市場風險的度量演變，著重介紹了度

2、量金融風險的波動性方法，Var方法，CVar方法，信息熵等方法，并對這四種方法進行綜合比較，得出：
　　 (1)方差計算簡便，易于使用，而且已經有了相當成熟，但不適合用來描述小概率事件發(fā)生所導致的巨大損失，而金融市場中的“稀少事件”產生的極端風險才是金融風險的真正所在。
　　 (2)Var方法把對預期的未來損失的大小和該損失發(fā)生的可能性結合起來，不僅讓投資者知道發(fā)生損失的規(guī)模，而且知道其發(fā)生的可能性通過調節(jié)置信水平，可以

3、得到不同置信水平上的Var值，這不僅使管理者能更清楚地了解到金融機構在不同可能程度上的風險狀況，也方便了不同的管理需要，適用于綜合衡量包括利率風險、匯率風險、股票風險以及商品價格。但Var方法尾部風險測量的不充分性和不一定滿足凸性，故在基于Var對證券組合進行優(yōu)化時，可能存在多個局部極值，對整體優(yōu)化，在數(shù)學上難以實現(xiàn)。
　　 (3)CVar模型在一定程度上克服了Var模型的缺點，不僅考慮了超過Var值的頻率，而且考慮了超過Var

4、值損失的條件期望，有效的改善了Var模型在處理損失分布的后尾現(xiàn)象時存在的問題。
　　 (4)信息熵方法對于固定的風險偏好系數(shù)，其風險的走勢比較平穩(wěn)；對于不同的風險偏好系數(shù)，其風險的差異較大。相對于方差而言，信息熵數(shù)據(jù)較大，更能體現(xiàn)波動性，與CVar方法相比較而言，信息熵數(shù)據(jù)相對較小，其波動幅度略小，作為風險的度量指標具有更大的優(yōu)勢。
　　 最后，采用實證分析的方法，選取了云南白藥，萬科A，模塑科技，白云機場四只股票，進行