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条件风险价值(CVaR)在投资组合理论中的应用研究

巩前锦  
【摘要】:CVaR(Conditional Value-at-Risk,条件风险价值、)风险测量方法是在VaR(Value-at-Risk,风险价值)风险测量方法的缺陷基础之上所产生的,最早是在1999年底由Rockafellar提出的,其含义是:组合损失超过VaR的条件均值,反映超额损失的平均水平。它较之于VaR风险测量方法,更能体现投资组合的潜在风险。 CVaR风险测量方法有多方面的应用,如信用风险的测量、内部风险资本金的确定、资本配置、金融监管等,本文重点研究的是CVaR在投资组合理论中的运用,在研究的过程中,力求运用系统理论、归纳演绎、比较与实证分析等研究方法。首先,从总体上介绍了风险测量方法的发展过程,分析了它们的缺陷,然后再对CVaR风险测量方法进行深入的研究,对其概念、参数选择、计算、性质等方面都作了较详细的探讨,得出的结论是CVaR风险测量方法比传统的风险测量方法拥有更多的优点。其次,对CVaR在投资组合理论中的运用进行了深入的研究,这也是本文的创新之所在,解决了两个问题,一个是均值—CVaR的边界与有效前沿的问题;另一个是基于CVaR约束的最优投资组合选择问题,并对这两个问题都进行了实证研究,实质上,这两个问题的意义都是利用CVaR来指导投资决策,最终的目的是一样,不同的只是方法。再次,简单地阐述了CVaR在我国应用所面临的问题,并提出一些建议。最后,得出结论是,CVaR风险测量方法对投资决策是有指导意义的,基于CVaR约束的最优投资组合选择模型是均值—CVaR模型的有益补充。


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