均值-方差模型下的var与cvar限制比较

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1、均值-方差模型下VaR和CVaR限制作用的投资组合选择的对比研究GordonJ.AlexanderAlexandreM.Baptista1引言随着VaR成为最流行的风险度量工具,近些年风险控制吸引了很多金融从业者和管理者的注意力。举例来说,Jorion,Linsemeier,Pearson,Alexander和Baptista,Hull,Chance指出VaR已经被公司财团,交易人,基金经理,金融机构和管理广泛应用。与之相反,很多研究者言辞激烈的批评了作为风险控制工具的VaR。举例来说,Artzneretal指出因为不满足次可加性,VaR不是一个连续的风险度量。即,两个

2、债券的组合的VaR可能会大于各个债券VaR的和。Basak和Shapiro指出,如果在一个连续时间序列的开始部分选择使用VaR,与不使用VaR相比较,这个机构将会承担更大的风险。因为上述的原因,这些研究者提出使用CVaR而不是VaR。这篇文章中我们主要讨论的问题有以下几个:1、使用VaR作为风险控制工具将会有什么样的结果?2、这些结果与使用CVaR有什么不同?3、作为风险控制工具,有哪些情况下CVaR可以支配VaR?为了找寻这些答案,我们查看一个周期的均值-方差模型。在一些特定的情况下,相比较不使用VaR,VaR的使用会使slightlyrisk-averse选择带有更

3、小标准差的投资组合。可是,也存在一些情形,VaR会使得highlyrisk-averse选择有较大标准差的投资组合。因为当CVaR的边界和VaR边界重叠时,CVaR限制比VaR限制要严格这些组合选择结果是真实的。因此,控制slightlyrisk-averseagent,CVaR限制比VaR更加有效,但是却对highlyrisk-averse有着更加perverse的作用。可是当组合中存在无风险债券或者CVaR的边界大于VaR边界的时候,这些perverse结果会被削弱甚至消除。moreover,在后一种情形下,如果CVaR边界被设定在一定水平下使得CVaR限制对hig

4、hlyrisk-averse有同VaR限制一样的perverse作用,那么相比较与VaR,CVaR限制会导致slightlyrisk-averse选择带有更小标准差的组合。如果CVaR边界被设定在一个更高的水平使得CVaR限制像VaR限制一样降低了slightlyrisk-averse的最优投资组合选择,那么相比较与VaR,CVaR限制将会允许highlyrisk-averse选择带有更小标准差的投资组合。因此,当CVaR标准被设定在这两个水平之间时,CVaR限制dominatesVaR限制作为风险控制的工具。这篇文章是如下组织的:第二部分是均值-VaR、均值-CVaR

5、边界和有效前沿的特征。第三部分是使用VaR限制和CVaR限制下的投资组合选择。第四部分是分析性的展现了两种限制下的投资组合选择标准差的差异和不同。第五部分考虑了存在无风险债券的情况。第六部分是结论。所有的证明在附录中给出了。2模型假设不存在无风险债券,有的债券。是期望收益率的向量,是回报率的矩阵的协方差矩阵。为已经定义明确的投资组合。最为的任意回报率。,分别为期望回报率和期望方差。为的累积分布函数假设一个投资期限和置信水平,那么概率下VaR为同理,那么概率下CVaR为假设投资组合中的债券回报率满足独立的正态分布。为标准累积正态分布函数。标准正态密度函数。假设,有从而同理

6、,其中,2.1均值-VaR均值-CVaR边界当VaR,CVaR和方差作为风险度量标准时,风险-回报边界如下定义:对于任意的定义1:当且仅当对于某些,满足,在置信水平下,投资组合属于均值-VaR边界定义2:当且仅当对于某些,满足,在置信水平下,投资组合属于均值-CVaR边界定义3:当且仅当对于某些,满足,在置信水平下,投资组合属于均值-方差边界在方差-VaR边界的投资组合并不依赖,因此我们可以得出以下结论:因为,当且仅当一个投资组合属于方差-均值边界,它属于均值-VaR边界。因为,当且仅当一个投资组合属于方差-均值边界,它属于均值-CVaR边界。又Merton在1972年

7、证明当且仅当满足,投资组合属于均值-方差模型边界。其中,,,,为n维单位向量。那么满足的投资组合同时属于均值-VaR边界和均值-CVaR边界。2,.2均值-VaR,均值-CVaR的有效前沿定义4:当且仅当没有使得(至少其中一个不等式是严格的),在的置信水平下,投资组合属于均值-VaR有效前沿。定义5:当且仅当没有使得(至少其中一个不等式是严格的),在的置信水平下,投资组合属于均值-CVaR有效前沿。定义6:当且仅当没有使得(至少其中一个不等式是严格的),在的置信水平下,投资组合属于均值-方差有效前沿。2.2.1最小VaR投资组合和最小CV

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