非对称laplace分布下证券组合的尾部风险研究

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时间:2019-03-17

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1、分类号学校代码10590UDC密级深圳大学硕士学位论文非对称Laplace分布下证券组合的尾部风险研究学位申请人姓名周媚专业名称统计学学院(系、所)数学与统计学院指导教师蒋春福教授深圳大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文非对称Laplace分布下证券组合的尾部风险研究是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本声明的法律后果由本人承担。论文作者签名:日期:年月日非对称Laplace分布下

2、证券组合的尾部风险研究摘要近年来,金融极端事件频繁发生,尾部风险管理越来越受到重视.长期以来,尾部风险测度比较流行的是风险价值(VaR),尾部条件期望(TCE)和条件风险价值(CVaR),这些风险度量能够度量尾部平均损失,但是不能度量尾部风险的变异性,而尾部条件方差(TCV)作为一种新的风险度量,能够反映尾部损失的变异性,因此结合VaR、TCE和TCV综合度量尾部风险更为合理充分.大量实证表明金融资产的收益率分布不但呈现尖峰、厚尾及偏态特征,同时还有非对称性.因此,本文在非对称Laplace分布假设下研究了VaR、TCE和TCV等三个风险度量,并推导出相应风险的显式表达,同时也对尾

3、部风险进行了参数灵敏度分析.最后,结合我国股票市场数据进行了一些实证研究,结果表明:在非对称Laplace分布假设条件下得到相关尾部风险和样本经验值比较接近,能较准确的度量尾部风险,结果还表明股票收益率呈现右尾比左尾厚的偏尾特征.关键词:非对称Laplace分布,尾部条件期望,尾部条件方差IAstudyontailriskofportfoliounderasymmetricLaplacedistributionAbstractInrecentyears,thefrequentoccurrenceofextremefinancialevents,peopleareincreasingl

4、ypayattentiontotailriskmanagement.Foralongtime,thepopulartailriskmeasuremodelsincludevalue-at-risk(VaR),tailconditionalexpectations(TCE)andconditionalvalue-at-risk(CVaR).ThesemodelscanmeasuretheexpectationoftaillossbeyondVaR,butnotmeasurethetailvariabilityalongthetailloss.Asanewriskmeasure,the

5、tailconditionalvariance(TCV)canreflectthevariabilityofthetailloss.Therefore,itismorereasonablethatVaR,TCEandTCVaresynthesizedwiththemeasurementoftailrisk.Therearenumerousempiricalstudiesshowthatthedistri-butionofassetreturnsnotonlypresentthefeatureofpeak,fat-tailsandskewness,butalsohasanasymmet

6、ricdistribution.Therefore,inthisthesis,westudythevalue-at-risk,tailconditionalexpectationandtailconditionalvarianceunderthehypothesisofanasymmetricLaplacedistribution.Wederivetheexplicitexpressionsofallthesetailriskmeasuresandanalyzetheparametricsensitivityofthetailrisk.Finally,wegiveanempiric

7、alanalysisoftheChinesestockmarket.TheempiricalresultsshowthattheparametricestimationofthetailriskisclosetothesampleestimationundertheassumptionofasymmetricLaplacedistribution.Therefore,theasymmetricLaplacedistributioncanbeappliedtomodel

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