基于极值理论的VaR与ES度量研究

现今，精确度量风险价值（Valueat Risk，VaR）和预期不足（Expected Shortfall，ES）已成为金融风险管理者的关键问题，变幻莫测的市场使得广泛应用的正态分布不足以描述金融收益的厚尾特征，尤其是风险管理者最为关心的99％或95％分位数，而极值理论可以准确地描述分布尾部的分位数。本文主要围绕风险价值度量金融市场的风险，并介绍了作为VaR度量手段的一个补充预期不足，然后基于极值理论建立了两者的风险度量模型。

金融风险度量的建模理论与方法的一些进展及其应用

本文综述了金融风险度量的建模的理论和方法最近的发展。介绍了常用的矩度量和现代风险度量技术,包括在险价值VaR、预期不足ES和期望分位数Expectile等现代风险度量技术和方法,以及复杂风险因素下的非/半参数风险度量方法。违约概率和违约相关性是信用风险度量中的两个基本概念,本文还介绍了信用违约风险中违约概率和违约相关性的常用度量方法。最后,通过一些应用案例介绍如何在金融风险度量中应用现代风险度量技术度量和识别风险。

基于极值分布理论的VaR与ES度量

本文应用极值分布理论对金融收益序列的尾部进行估计,计算收益序列的在险价值VaR和预期不足ES来度量市场风险。通过伪最大似然估计方法估计的GARCH模型对收益数据进行拟合,应用极值理论中的GPD对新息分布的尾部建模,得到了基于尾部估计产生收益序列的VaR和ES值。采用上证指数日对数收益数据为样本,得到了度量条件极值和无条件极值下VaR和ES的结果。实证研究表明:在置信水平很高(如99%)的条件下,采用极值方法度量风险值效果更好。而置信水平在95%下,其他方法和极值方法结合效果会很好。用ES度量风险能够使我们了解不利情况发生时风险的可能情况。

金融风险管理中ES度量的非参数方法的比较及其应用

预期不足(ES)是近几年发展起来的用于测量和控制金融风险的量化工具.在金融时间序列中,将两步核估计应用于两步ES非参数估计之中,得到了ES模型的两步核光滑估计.通过计算其期望和方差,比较了两步核光滑ES估计与ES完全经验估计及一步核光滑估计的优劣,得到了有趣的结论:与VaR模型不同,两步光滑化并不能减小ES估计的方差,反而会增大其方差,并通过计算机模拟证实了理论获得的结论.对国内沪深两市中的封闭式基金进行了实证分析,计算了样本基金的ES完全经验估计、一步核光滑估计和两步核光滑估计,并计算了样本基金基于周收益率和ES的两步核光滑估计的风险调整收益(RAROC),以此对样本基金的业绩做出了评价.实证分析表明:在不同的置信水平下,基于周收益率和ES计算的风险调整收益排名比基于周收益率和VaR计算的风险调整收益排名要更加稳定.