风险测度中均值-CVaR模型与R—比率模型的对比及实证研究

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现代金融理论的三大支柱是货币的时间价值、资产定价、风险管理。而现代的风险管理越来越重视定量分析,大量的数学、统计学、系统工程,甚至物理学的理论和方法被应用于风险管理的研究中,而从金融市场风险量化管理的角度看,风险管理的核心是对风险的定量分析和评估,即风险的测度。自Markowitz的资产组合理论的提出,关于风险测度与资产组合的构建一直是金融领域关注与研究的重要课题。由于理论与实践,人们更关注尾部风险的防范, VaR(Value-at-Risk或风险价值)风险度量方法自1994年出现以后,便在金融经济领域广泛应用。进而有研究者把VaR运用到投资组合理论中替代方差来度量风险,对均值—VaR有效前沿进行研究。但是由于当资产收益非正态的条件下,VaR不满足次可加性,研究者又提出了几种对VaR的修正方法。例如,Conditional Value-at-Risk(或条件风险值);特别是通过构建一个下侧尾部更短、而上侧尾部更长的收益分布用以解决资产组合最优化问题的R-比率模型。本文主要讨论如何构建一个拥有尽可能短的下侧尾部和尽可能长的上侧尾部的资产组合,即损失机会尽可能少,而获利机会尽可能多的资产组合,同时讨论均值-CVaR模型,并将两者进行比较,从中得到这类资产组合的性质和特征。
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