【摘 要】
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针对传统的风险测量方法VaR在可加性,凸性等方面的缺陷,本文引入了新的金融风险度量的工具——CVaR,它弥补了VaR对损失超过阀值点(VaR)的部分未做任何处理的缺点.同动态VaR的
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针对传统的风险测量方法VaR在可加性,凸性等方面的缺陷,本文引入了新的金融风险度量的工具——CVaR,它弥补了VaR对损失超过阀值点(VaR)的部分未做任何处理的缺点.同动态VaR的研究方法类似，CVaR的研究也可以通过以下两个方面分析：一方面是风险度量模型,该模型一般会假设损益分布服从正态分布,但这样就忽略了实际中金融数据呈现出的尖峰厚尾性和极端性；另一方面,从实际金融数据的波动特征出发,构建恰当的波动模型.本文采用GARCH类模型解决金融时间序列的集群波动性，从而拟合历史数据的动态条件均值和条件方差.鉴于极值理论估计分布厚尾特性的优势,本文用POT模型处理金融资产收益序列数据的尾部.接下来引入CVaR的概念，将GARCH类模型,POT模型和CVaR结合起来,形成本文最终提出的一般性AR-GARCH-EVT-CVaR模型.对于模型的实用性与有效性,本文通过拟合上证指数3132个历史数据进行了实际验证.经过计算与失败频率检验,并与传统的VaR模型进行了比较,发现本文所提出的方法给出了比VaR更好的一天期的CVaR估计.
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