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《中国科学技术大学》 2010年
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结构转换模型及其在长期风险管理中的应用

过蓓蓓  
【摘要】: 次贷危机在全球金融市场的肆虐引发了人们对金融衍生产品及风险管理的重新思考和进一步重视。虽然金融创新产品能够成为风险重构、风险分散、风险对冲的工具,解决资金流动的瓶颈,降低资金使用成本,拓宽融资渠道,增加市场活力,但是,在金融机构对高额利润的过分追求以及对经济、金融环境发展趋势缺乏远见的情况下,金融创新产品自身的杠杆作用会使风险放大并加速传播。 本文以长期风险管理为切入点,引入在长跨期时间序列数据建模中较为流行的,具有灵活性和非线性特征的模型——马尔科夫结构转换模型。在国外,它很早就被用于分析GNP等宏观经济数据,以捕捉经济系统里偶然但重复出现的结构变化。近年来,它也被用来度量股票、债券等金融产品的市场风险,并成为保险公司等关注长期投资风险的机构推荐使用的风险准备金计算模型。而国内对它的研究多限于实证方面,未有更深入的探讨和创新。 本文由六个章节组成。 第一章简述风险管理的发展与重要性,综述国内外结构转换模型的研究成果,并提出全文架构。 第二章从结构转换模型的构造原理出发,详细介绍了模型设定、参数估计方法、残差分析以及对普通结构转换模型性进行扩展的思路。 第三章应用结构转换模型分析信用风险。对反映市场信用风险水平的CDS指数建立结构转换模型,将其分为信用利差缩小、波动减弱状态和利差扩大、波动增加状态,分析CDS指数对金融市场事件的反应。同时,在以其为标的资产的标准化CDO权益级分券的定价中加入经济周期、行业周期等长期风险因素,预测在信用风险激增的危机时期CDO价格的变化趋势。 第四章再次回到股票市场分析中。首先,考察了结构转换模型对股票市场长期收益率分布尖峰、厚尾、偏斜特征的描述,并通过比较它与其他模型估计的股市下跌概率,证明其在预计市场下泄风险上的准确性。其次,利用结构转换模型对样本时间序列敏感的特点,根据参数估计值的变化,设计出检测股票价格序列变点的方法。通过对美国股市的实证分析证明变点检测方法的有效性。 第五章创新性的提出带约束的结构转换模型CRSLN。其通过在转移矩阵中加入约束条件来引入均值回复效应,既对样本时间序列的选择不过份敏感,也较好的缓解了一般均值回复模型对尾部风险的低估。最后,基于CRSLN模型描述的股指动态过程,对股指期权的定价提出初步的构思。 最后一章是对全文的总结,指出文中亟待改进之处以及未来研究方向。
【学位授予单位】:中国科学技术大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:F224;F830.9

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