厚尾分布下的金融风险度量

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1、分类号学号M201270011学校代码10487密级硕士学位论文厚尾分布下的金融风险度量学位申请人：董晓倩学科专业：应用统计指导教师：刘小茂副教授答辩日期：2014年5月23日万方数据AThesisSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreefortheMasterofAppliedStatisticsFinancialRiskMeasurementundertheThick-tailedDistributionCandidate:DongXiaoqianMajor:AppliedStatisticsSupervis

2、or:AssociateProfessorLiuXiaomaoHuazhongUniversityofScience&TechnologyWuhan430074,P.R.Chinath23,May,2014万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位

3、论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在年解密后适用本授权书。本论文属于不保密□。（请在以上方框内打“√”）学位论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日万方数据华中科技大学硕士学位论文摘要近年来随着经济全球化的进一步发展，金融市场的波动性越来越强烈，世界各国经常爆发经济危机，由于全球经济的密切联系，牵一发而动全身的影响越来越严重，因此如何加强金融风险的管理逐渐成为金融界的重点。又

4、大量实证研究证明金融数据往往不服从正态分布，具有尖峰厚尾性，因此研究厚尾分布下的金融风险度量具有实际意义。鉴于此，本文就此展开论述。本文首先介绍了厚尾分布，给出了几种在处理金融风险时常用的统计分布，如T分布、GED分布等，然后定性地介绍了金融风险的基本内容，以及厚尾分布在金融风险中的应用。其次，由于现有的文献中很少系统地介绍金融风险的度量方法，一般只是重点介绍某一种或某几种方法，因此，本文就金融风险度量方法的发展与现状进行了较为系统的阐述，并详细介绍了经典的和最新的金融风险度量方法，以及风险度量的优良性评价标准，并对各种风险度量方法的优良性及局限性进行了评价及对比。最后，采用上证指数和深

5、成指数的历史收盘数据进行了实证分析。首先对数据进行了正态性检验，得出确实存在厚尾性，鉴于EGARCH模型的优良模拟性，分别对数据进行了正态模拟，t分布模拟，以及GED模拟，计算其在不同置信水平下的VaR和CVaR值，并最终得出基于GED的EGARCH模型模拟的效果最佳，以及CVaR值更符合投资者的心理，有较强的参考性与实用性。关键词：厚尾分布金融风险度量EGARCH模型I万方数据华中科技大学硕士学位论文AbstractInrecentyears,withthefurtherdevelopmentofeconomicglobalization,thevolatilityofthefinan

6、cialmarketsaremoreandmoreintense,countriesintheworldoftenbreakouteconomiccrisis.Alsoalargenumberofempiricalstudieshaveshownthatfinancialdataareoftennotnormallydistributed,whichinfactwithafattail,andthereforethestudyofheavy-taileddistributionsunderfinancialriskmeasurehaspracticalsignificance.Thisp

7、aperfirstintroducedthebasiccontentofheavy-taileddistributionandgaveseveralcommonlyusedstatisticaldistributionswhendealingwiththefinancialrisks,suchastheTdistribution,GEDdistributionandsoon.Thenqualitativelydescribedthe