【摘 要】
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以往基于稳定分布条件下VaR和CVaR的研究都以证券收益相互独立为前提,而对于证券收益不相互独立条件下投资组合的VaR和CVaR计算方法却较少讨论。本文首先给出了证券收益率不
【机 构】
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北京大学光华管理学院博士后流动站,嘉实基金管理有限公司博士后科研工作站,中央财经大学商学院
【基金项目】
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中国博士后科学基金第61批面上资助项目《大数据环境下复杂系统投资组合风险分析与投资优化》(项目编号:2017M611513)的资助
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以往基于稳定分布条件下VaR和CVaR的研究都以证券收益相互独立为前提,而对于证券收益不相互独立条件下投资组合的VaR和CVaR计算方法却较少讨论。本文首先给出了证券收益率不相互独立条件下稳定分布的数学性质,其次推导出基于稳定分布条件下投资组合的VaR和CVaR计算公式,最后运用Ku Piec失败频率检验法和LE检验法,对证券收益相互独立假定下高斯分布及稳定分布的VaR和CVaR模型与在没有证券收益相互独立假设前提下高斯分布及稳定分布的VaR和CVaR模型进行检验,结果表明:一是在没有证券收益相互独立假设前提下基于高斯分布和稳定分布的VaR和CVaR模型的准确性要优于在假定证券收益相互独立情形下基于高斯分布和稳定分布的VaR和CVaR模型的准确性;二是与假设证券收益相互独立且服从高斯分布下投资组合的VaR和CVaR模型相比较而言,在没有证券收益相互独立假设前提下基于稳定分布条件的VaR及CVaR模型在度量金融风险方面更加准确和可靠。
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