基于非线性期望的VaR风险度量方法及其应用研究

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1、论文题目：基于非线性期望的VaR风险度量方法及其应用研究作者姓名：专业名称：指导教师：论文提交日期：论文答辩日期：授予学位El期：垄Q曼兰生§目垄Q曼圣生鱼目入学时间：研究方向：职称：一工一一旦盛乏缸幽』O一邀一}VARRISKM哐ASUREMENTMETHODANDAPPLICATIONRESEARCHBASEDONNoNLINEAREXPECTATIONADissertationsubmittedinfuWdlmentoftherequirementsofthedegreeofShandongUnive

2、rsityofScienceandTechnologyYuanHuilingSupervisor：ProfessorWangXiangrongCollegeofInformationScienceandEngineeringMay2013声明，，-4本人呈交给山东科技大学的这篇硕士学位论文，除了所列参考文献和世所公认的文献外，全部是本人在导师指导下的研究成果。该论文资料尚没有呈交于其它任何学术机关作鉴定。硕士生签名：花慧、硷日期：20h‘．IJIdeclarethatthisdissertation，sub

3、mittedinfulfillmentoftherequirementsfortheawardofMasterofScienceinShandongUniversityofScienceandTechnology,iswhollymyownworkunlessreferencedofacknowledge．Thedocumenthasnotbeensubmittedforqualificationatanyotheracademicinstitute．Signa佃n：砌口，1砌m吁Date：如悖6．¨山东科

4、技大学硕十学位论文摘要摘要风险的度量与刻画是风险管理的核心和基础，探索能够科学准确地反映金融产品风险特性的度量方法，是学术界和金融监管部门共同关心的重要课题。自1970年布雷顿森林体系崩溃以来，金融衍生产品复杂多样，金融事件层出不穷，利用线性概率和线性期望刻画金融风险的VaR和CVaR等度量方法已不能揭示金融市场上风险的不确定性，寻找更为合理的风险度量方法用以刻画风险的不确定性具有十分重要的理论和应用价值。近年来，非线性期望理论在金融和经济领域的应用已越来越广泛，利用非线性期望理论研究风险度量问题成为学术界

5、的热点。本文首先在深刻探讨G一期望和G一正态分布理论的基础上，研究了某一类金融资产的风险不确定性问题，给出了GVaR一致性风险度量方法，得到了计算GVaR值的函数表达式。然后探讨了中小企业项目融资过程中的风险度量，提出了中小企业项目融资过程中的Copula-CVaR以及GVaR度量方法，希望为完善中小企业项目融资的风险度量技术，缓解中小企业融资困难提供一定的决策参考。本文主要研究内容包括以下五个部分：第一章概述了研究背景和国内外研究成果；第二章是预备知识，阐述了VaR的定义和性质、CVaR以及G一期望和G一

6、正态分布的相关理论知识；第三章针对不确定环境下的金融市场，提出了损失函数为厂(力=少时的GVaR风险度量方法，从而改进了传统的VaR方法，接着建立并证明了GVaR是一致性风险度量的定理，并且在特殊情形下给出了GVaR值的函数表达式；第四章在分析中小企业项目融资的特性的基础上，结合Copula函数，构建了中小企业项目融资过程中的Copula-CVaR模型，通过实例分析表明Copula—CVaR是一种较好的度量方法，在不确定性环境下，引入了中小企业项目融资过程中的GVaR度量方法；第五章是对全文进行的总结，指出

7、了研究中的不足和今后进一步探讨的方向。关键词：VaR，CVaR，G一期望，GVaR，一致性风险度量山东科技大学硕士学位论文摘要Riskmeasurementandcharacterizationarethecoreandfoundationoftheriskmanagement．Exploringtheriskmeasurementmethods，whichcanreflecttheriskcharacteristicsoffinancialproductsscientificallyandaccurate

8、ly，isanimportanttopicofcommonconcemfortheacademicandfinancialregulators．AfterBenettonWoodsSystembrokedownin1970，thefinancialderivativesbecamecomplicated，andfinancialeventsbrokeoutinanendlessstream．However，VaR