【摘 要】
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自从1952年马柯维茨开创性地提出用方差作为风险度量以来,金融风险计量技术日新月异,涉及各个金融领域,极大地推动了金融市场的发展.然而,在实践中它们各自却无法全面反映金
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自从1952年马柯维茨开创性地提出用方差作为风险度量以来,金融风险计量技术日新月异,涉及各个金融领域,极大地推动了金融市场的发展.然而,在实践中它们各自却无法全面反映金融机构面临的风险,所以,VaR(及CVaR)便应运而生.对VaR(CVaR)的研究主要包括:模型、算法及其应用——资产组合和业绩评估.本文企图尽可能完整的把握上述各点,以期将VaR(CVaR)准确应用于实践.按照此思路,本文由如下五部分组成:第一章是对VaR(CVaR)技术的综述,包括其发展背景及动向,并简要介绍本文的研究意义和组织结构.第二章阐述VaR理论与模型,包括方差协方差法、历史模拟法、蒙特卡罗法三大类计算方法,以及控制模型准确性的检验方法,这些都是准确计算VaR(CVaR)的基础.第三章回顾经典的马柯维茨的均值—方差模型,以及新兴中的均值——VaR和均值——CVaR模型,这主要是考虑到实践中资产业绩的评估往往要在资产组合的层面上整体考虑,而不是对组合中的各项资产头寸孤立的检验.此外,我们还从理论上讨论VaR或者CVaR作为风险测度指标的有效性,以了解各种技术背后隐含的方法论问题.第四章研究了用VaR(CVaR)评估业绩的方法—风险调整的资本收益RAROC(收益/VaR)及(收益/CVaR),并通过一个具体实例与经典的夏普比率作了对比研究,并就基于不同风险测度的评价指标间的差异做出分析.第五章是全文的主要结论总结,概括了VaR(CVaR)方法论的特点,及对VaR(CVaR)研究做了后续展望.
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