【摘 要】
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Value-at-Risk（VaR）与Conditional Value-at-Risk（CVaR）是目前比较流行的风险度量工具。本文使用quasi-Monte Carlo（QMC）方法计算Black-Scholes模型下投资组合的VaR与CVaR。由于VaR
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Value-at-Risk（VaR）与Conditional Value-at-Risk（CVaR）是目前比较流行的风险度量工具。本文使用quasi-Monte Carlo（QMC）方法计算Black-Scholes模型下投资组合的VaR与CVaR。由于VaR与CVaR的估计涉及到小概率事件抽样，本文采用一种普遍使用的方差减小技术――重要性抽样方法来提高计算效率。为了克服低偏差序列在高维投影下不均匀的缺陷，本文采用PCA方法分解协方差矩阵，因为PCA方法能够在一定程度减小有效维数。数值结果表明，QMC方法结合PCA分解及重要性抽样方法能够显著地减小样本方差，也意味着能够提高了计算效率。
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