期權(quán)組合市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)量度和監(jiān)管研究

內(nèi)容概要

本書針對(duì)市場(chǎng)變量回報(bào)的厚尾特征，對(duì)期權(quán)組合風(fēng)險(xiǎn)狀況特性進(jìn)行了科學(xué)的理論分析與定量分析。建立了分別以多元混合正態(tài)、多元t分布、多元Laplace分布來描述市場(chǎng)變量回報(bào)厚尾特征的非線性VaR度量模型，并對(duì)不同模型的特點(diǎn)進(jìn)行了比較。
在此基礎(chǔ)上，提出利用概率分布的傅立葉逆變換技術(shù)、次指數(shù)分布的風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)變換技術(shù)、重要抽樣技術(shù)、分層抽樣技術(shù)、快速卷積技術(shù)、數(shù)值降維技術(shù)等金融計(jì)量、現(xiàn)代應(yīng)用數(shù)學(xué)的前沿?cái)?shù)值計(jì)算方法來研究市場(chǎng)變量回報(bào)厚尾情形下稀有事件模擬。以克服極小概率事件發(fā)生概率估計(jì)的’困難，從而完善和發(fā)展期權(quán)組合市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量技術(shù)，促使我國(guó)在該研究領(lǐng)域盡快達(dá)到世界領(lǐng)先水平，為我國(guó)金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)和金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理與投資組合的Market—T0—Market測(cè)試提供理論依據(jù)和適用方法。

作者簡(jiǎn)介

　　陳榮達(dá)，教授，博士，中國(guó)數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)會(huì)理事，中國(guó)金融工程學(xué)年會(huì)理事，浙江省金融工程學(xué)會(huì)理事?！禘uropean Journal of Operational Research》（SCI期刊）、《管理科學(xué)學(xué)報(bào)》、《系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐》、《系統(tǒng)工程學(xué)報(bào)》、《中國(guó)管理科學(xué)》、《管理學(xué)報(bào)》等6個(gè)期刊的論文評(píng)審專家。主持和完成國(guó)家自然科學(xué)基金資助面上項(xiàng)目2項(xiàng)、省社科規(guī)劃重點(diǎn)項(xiàng)目1項(xiàng)、中國(guó)博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目1項(xiàng)、省社科規(guī)劃一般項(xiàng)目1項(xiàng)，獲浙江省高校科研成果一等獎(jiǎng)1項(xiàng)。以第一作者或獨(dú)著的形式在《Interna-tional Journal of Computational Science》、《管理科學(xué)學(xué)報(bào)》、《系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐》、《系統(tǒng)工程學(xué)報(bào)》、《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》、《管理工程學(xué)報(bào)》、《系統(tǒng)管理學(xué)報(bào)》、《運(yùn)籌與管理》、《武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)》、《經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài)》等國(guó)內(nèi)外重要管理期刊上發(fā)表論文。

書籍目錄

1　緒論
　1．1　研究意義
　1．2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
　1．3　研究?jī)?nèi)容
2　厚尾分布情形下市場(chǎng)變量回報(bào)時(shí)變協(xié)方差矩陣估計(jì)
　2．1 常用的市場(chǎng)變量回報(bào)時(shí)變協(xié)方差矩陣估計(jì)模型
　2．2 基于EM算法的時(shí)變協(xié)方差矩陣估計(jì)模型
　2．3 反映所估計(jì)出協(xié)方差值的誤差指標(biāo)
　2．4 市場(chǎng)變量日回報(bào)時(shí)變協(xié)方差矩陣估計(jì)的實(shí)證分析
　2．5　本章小結(jié)
　附錄
3　期權(quán)組合風(fēng)險(xiǎn)度量的有效Monte Carl0模擬方法
　3．1 引言
　3．2　Delta—Gamina—Theta模型
　3．3　基于常用Monte Carl0模擬方法的非線性VaR計(jì)算
　3．4　基于重要抽樣技術(shù)的非線性VaR計(jì)算
　3．5 基于重要抽樣和分層抽樣相結(jié)合技術(shù)的非線性VaR計(jì)算
　3．6 多元正態(tài)分布情形下的模擬結(jié)果與分析
　3．7　本章小結(jié)
4　基于多元t分布的期權(quán)組合風(fēng)險(xiǎn)度量的方差減少技術(shù)
　4．1 基于t分布的期權(quán)定價(jià)模型及其對(duì)應(yīng)的希臘字母
　……
參考文獻(xiàn)
后記

章節(jié)摘錄

　　近年來，國(guó)際上諸多金融機(jī)構(gòu)和跨國(guó)公司由于市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理不善而導(dǎo)致巨額損失，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)已成為現(xiàn)今金融風(fēng)險(xiǎn)的最主要形式。而市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量的核心是對(duì)價(jià)格（或回報(bào)）波動(dòng)性和相關(guān)性的估計(jì)與預(yù)測(cè)。例如，對(duì)期權(quán)定價(jià)和期權(quán)組合非線性VaR度量等都要涉及對(duì)市場(chǎng)變量回報(bào)波動(dòng)率和相關(guān)性估計(jì)和預(yù)測(cè)，因此對(duì)波動(dòng)率和相關(guān)性的合適的估計(jì)是對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的精確度量十分重要的一步，并且如果不同市場(chǎng)變量之間存在著協(xié)整關(guān)系，對(duì)它們之間的相關(guān)性進(jìn)行度量是非常有意義的?！　鹘y(tǒng)的等權(quán)重模型是假設(shè)市場(chǎng)變量回報(bào)服從多元條件正態(tài)分布來估計(jì)不同市場(chǎng)變量之間協(xié)方差矩陣，但在實(shí)踐中，研究人員發(fā)現(xiàn)方差或協(xié)方差作為市場(chǎng)變量不確定性的度量，往往隨著時(shí)間的變化而變化，并且大多數(shù)市場(chǎng)變量的變化的經(jīng)驗(yàn)分布尾部（Heyde&Kou，2004），即所謂的市場(chǎng)變量回報(bào)分布的高峰度和厚尾現(xiàn)象。J.P.Morgan（1996）提出了多元EWMA模型。該模型在一定程度上改進(jìn)了等權(quán)重模型，但是它也表現(xiàn)出一些局限性，例如衰變因子估計(jì)的問題，以及當(dāng)回報(bào)序列不是自相關(guān)時(shí)，模型預(yù)測(cè)效果并不理想。Bollerslev等（1988）提出的一類多元GARCH模型雖然在描述市場(chǎng)變量回報(bào)序列的波動(dòng)集群性和厚尾特征具有一定的優(yōu)勢(shì)，但是該多元GARCH模型隨著市場(chǎng)變量的個(gè)數(shù)增加而要估計(jì)的參數(shù)大幅度增加，計(jì)算量大而復(fù)雜。為了得到數(shù)值解通常限制市場(chǎng)變量的個(gè)數(shù)不超過10個(gè)（Bollerslev，2001），這就很大程度上限制了該類模型應(yīng)用在多個(gè)市場(chǎng)變量情形。　　……

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