基于GH分布的VAR方法研究

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1、上海交通大学博士学位论文基于g-h分布的VaR方法研究姓名：潘志斌申请学位级别：博士专业：管理科学与工程指导教师：田澎20050301f：海交通大学博fj学位论文下，GARCH类方法和历史模拟法最为有效。在较高的置信水平下，各VaR方法的有效性有较大的差异。在99％和99．5％置信水平下，基于g-h分布的四种方法、极值理论方法和历史模拟法较为有效，而GARCH类方法最为保守。在99．9％置信水平下，g-hVaRIU表现的最为有效，四种g-hVaR方法都比较保守，高估了风险。其中极值理论方法最为保守。6第六章详细地阐述了边际VaR、成分V

2、aR和增量VaR的概念、含义和相互关系，提出使用g-hVaR方法计算投资组合VaR，提出了全局最小二乘法、非对称响应模型估计法、局部线形近似估计法和理性近似估计法四种投资组合VaR分解方法，对边际VaR、成分vaR和增量vaR进行了估计计算，分解了基于g-hVaR方法计算出的投资组合VaR。结果表明：全局最小二乘法、非对称响应模型估计法分别使用了组合同报的损益数据、损失数据，对组合中各资产回报和组合回报间的关系取一阶线性近似，计算简单、便捷。相比之下，非对称响应模型估计法只需对同报的损失数据进行建模，对数据的要求更少，应用范围更广，当组

3、合回报不对称现象明显时，该方法表现的更为出色。局部线性近似估计法是一种在组合VaR附近取线性近似的分解方法。只需要VaR附近少量的回报数据，适合包括极值理论方法在内的所有VaR计算方法估计出的投资组合VaR的分解。可同时处理组合回报具有的不对称现象和厚尾现象，但也较为复杂。通过对投资组合VaR分解为投资者和金融监管方提供了更多有关组合市场风险的信息，使资产组合管理者能更全面地了解投资组合风险的内在结构，调整组合资产和优化资本配置。7第七章对全文进行了总结，并对今后的研究做出了展望。本文主要创新点有：1建立基于g-h分布的VaR计算方法一

4、g-hVaR法的理论分析框架。提出基于g-h分布的蒙特卡洛模拟方法：g-hMC法；提出了基于g-h分布的VaR参数计算方法，即根据g-h分布可对分布、分布左侧和分布左尾部分别建模的统计特性，提出基于金融资产或投资组合回报损益、损失或收益、极端损失的三个g-hVaR参数模型。2提出使用g-hVaR法度量市场风险。分别应用基于回报损益、损失或收益、极端损失的g-hVaR参数模型以及基于g-h分布的蒙特卡洛模拟方法g-hMC法对金融资产和投资组合的市场风险进行了度量。3提出了全局最小二乘法、非对称响应模型、局部线形估计法和理性近似估计法四种方

5、法分解投资组合VaR。使用全局最小二乘法、非对称响应模型和局部线形估计法对投资组合g-hVaR进行分解研究。4构建了VaR计算方法的评价体系，即保守性评价、准确性评价和有效性评价。使用多种统计方法对g-hVaR法及其它VaR方法进行了评价研究，并将g-hVaR方法与各种VaR方法进行了比较。结果表明：g-hVaR法是一种准确、有效且较为保守的VaR方法。关键词：g-h分布，VaR，g-hVaR，投资组合VaR分解，VaR方法评价．III-l：海交通大学博{：学位论文ASTUDYONVALUE．A1lRISKBASEDoNG．HDISTR

6、IBUTIoNABSTRACTVa＆Value—at—Risk，isthemainstreammethodforriskmanagementandregulatoryinthefinancialmarket．IthasbeenusedtomeasurethepossiblelOSSofaportfolioorafinancialassetwithagivendurationandconfidencelevel．Va＆basedonthepossibilityandstatistictheory,callpreciselymeasuret

7、hefinancialassetorportfolio’sriskandovercomethedisadvantagesofthecurrentriskmeasuresusedonlyasthespecialfinancialtoolsorinthecertainareas．SoVaRhasbeenrecognizedandsupposedbytheintemationaIfiuancialarea．Someinstitutions，suchasG．30andBIS，haverecommendedvaR弱themostpowerfulm

8、arketriskmeasure．Now,thefamousbanksandcorporations．fiuancialinstitutionsandregulatorieshaveused场尺measur