【摘 要】
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实际投资决策中,资产管理者不仅要了解投资组合的整体风险,还需了解组合风险的构成、各项资产的调整对组合风险的影响等。上述信息可通过组合的风险分解得到。本文研究了如何
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实际投资决策中,资产管理者不仅要了解投资组合的整体风险,还需了解组合风险的构成、各项资产的调整对组合风险的影响等。上述信息可通过组合的风险分解得到。本文研究了如何用历史模拟法与解析法估计组合VaR与ES、其分解模型及风险分解的应用。考虑回报的非正态性与波动时变性,对资产品种单一、线性程度高的组合,用组合的历史回报进行EGARCH-GED建模。基于边际风险定义式的统计含义,给出历史模拟法与EGARCH-GED模型下边际VaR与边际ES估计的新方法:局部线性加权平均与分段线性拟合。考虑实际金融数据的尖峰厚尾性,将Delta-正态模型扩展为Delta-椭球形分布模型;又由于回报波动一般受多个因素的影响,进一步提出Delta-混合椭球形分布模型;给出了模型的估计方法与组合VaR、ES的计算式,并由边际风险的定义严格推导出边际VaR与边际ES的计算式;引进了指数移动平均(EWMA)与对角模型估计资产的波动性与相关性。实证表明:Delta-(混合)椭球形分布的拟合效果优于Delta-正态模型;局部加权平均与分段线性拟合法能较准确地估计边际风险,且后者比现有方法更准确;当组合包含的资产数目较大时,对角模型计算更简便、估计更准确。
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