基于极值方法的VaR和CVaR评估

【摘要】：随着大部分金融机构的组合交易资产数目的剧增,金融市场呈现出前所未有的波动性和脆弱性,市场风险成为金融风险的主要形式,使得金融监管当局、金融机构不断强化市场风险的管理与监管。VaR(Value-at-Risk)风险计量方法自1993年提出以来,己成为金融机构和金融管理机构衡量市场风险的标准方法。 尽管VaR方法近年来非常流行,但研究结果和实践经验都表明,过于单纯的VaR风险计量方法存在严重缺陷。但是,CVaR的提出,又弥补了VaR的缺陷。论文同时考虑这两种风险计量方法,以更全面地刻画尾部风险。 尽管VaR和CVaR提出以后,有不少的计算方法出现,但它们都有各自的缺陷。因为几乎所有的传统方法采用的观测值都集中在分布中部,实际上,分布尾部才是VaR 和CVaR计算所最关心的。分布在尾部的点都是一些极少发生又具有显著影响的观测值,或者称为极值,而极值理论正是对这些极值提供统计分析的模型。 论文介绍了极值方法的理论基础,极值方法根据极值的选取方式分为峰值法和阈值法,论文研究评估VaR和CVaR的阈值法和峰值法,并将极值方法结合异方差模型来评估VaR和CVaR。由于阈值法在阈值的选取上有一定的难度,于是,论文提出用峰值法来评估尾部风险VaR和CVaR,论文中用峰值法来评估CVaR的研究还属首次。 论文先从理论上推导了由峰值法计算VaR和CVaR的公式,再对SP500指数用此方法进行实证分析。实证结果表明:峰值法能很好地刻画金融回报的分布尾部,得到较精确的VaR和CVaR估计值。最后由返回检验的结果来确定最佳的分组方式及其VaR和CVaR值。