【摘 要】
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VaR(value at risk)是为了适应用一个数据来衡量风险,尤其是市场风险的管理需求而产生的.这一方法自提出以来,以其对风险衡量的科学、实用、准确和综合的特点受到包括监管部
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VaR(value at risk)是为了适应用一个数据来衡量风险,尤其是市场风险的管理需求而产生的.这一方法自提出以来,以其对风险衡量的科学、实用、准确和综合的特点受到包括监管部门在内的国际金融界的普遍欢迎,迅速发展成为风险管理的一种标准.加入WTO后,中国的金融市场必将蓬勃发展,市场风险必然会随着金融市场的发展而加大.如何管理好市场风险,将是中国要面对的严峻课题.该文第一章介绍了选题的背景和研究意义、金融风险测量的发展历史和国内外的研究现状和该文的研究内容.第二章在系统介绍VaR的概念及其常用的模型——解析法、历史模拟法、蒙特卡洛法,最后介绍了对VaR模型的补充方法——极值方法、压力测试、情景分析和返回测试.第三章系统介绍了该文的建模原理——灰色预测模型GM(1,1)、灰色马尔可夫过程、计算机仿真及随机数的产生原理.第四章针对单一金融投资工具和投资组合分别建立了灰色马尔可夫仿真的VaR模型.第五章分别对两种模型进行灰色马尔可夫仿真实例计算,得出VaR值.同时也采用解析法、历史模拟法、蒙特卡洛法计算出VaR值.第六章将计算结果和传统的VaR方法的计算结果进行对比,结果证明灰色马尔可夫仿真模型,不需要分布假设,能够很好地对基础市场因子(如汇率、股价等)的非线性、非平稳特征进行预测,能够很好地进行市场风险评估,在某些方面比传统VaR方法较优.
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