VaR風(fēng)險耦合理論模型、數(shù)值模擬技術(shù)及應(yīng)用研究.pdf

1、現(xiàn)有VaR 風(fēng)險計量方法一般未考慮各種風(fēng)險相互耦合作用的影響，易導(dǎo)致對金融風(fēng)險估計不足，欲揭示風(fēng)險耦合作用的特性則增加了分析問題的難度和復(fù)雜性。風(fēng)險耦合作用使得線性疊加原理不能成立，且線性相關(guān)結(jié)構(gòu)不足以描述風(fēng)險耦合的非線性特征。因此，在現(xiàn)代金融風(fēng)險管理中迫切需要建立能夠綜合反映各種金融風(fēng)險相互耦合作用影響的風(fēng)險評估體系。 本文對VaR 風(fēng)險耦合理論以及數(shù)值模擬技術(shù)進行了深入的研究。為了獲取風(fēng)險耦合理論模型中所需的信用參數(shù)，文中充

2、分挖掘我國上市公司的市場信息，引入違約距離的概念，提出了上市公司違約概率模型，建立了信用評級體系；借助copula相關(guān)結(jié)構(gòu)理論描述風(fēng)險間的耦合作用，建立了VaR 風(fēng)險耦合理論模型并給出了相關(guān)的數(shù)值模擬技術(shù)，拓展了VaR 風(fēng)險計量方法的應(yīng)用范圍；基于強度模型導(dǎo)出了反映風(fēng)險耦合影響的可轉(zhuǎn)換債券定價方程，通過徑向基函數(shù)方法求得其數(shù)值解，并利用VaR 風(fēng)險計量方法評價了可轉(zhuǎn)換債券的風(fēng)險；提出了非平移收益曲線下的利率風(fēng)險對沖策略，并利用VaR 風(fēng)

3、險計量方法檢驗了策略的有效性；為了反映收益率的“尖峰厚尾性”和波動率的集聚性，文中采用廣義誤差分布代替GARCH 模型中的正態(tài)分布假設(shè)，建立了廣義誤差分布GARCH 模型，利用copula 相關(guān)結(jié)構(gòu)的Monte Carlo數(shù)值模擬技術(shù)生成了具有copula 相關(guān)結(jié)構(gòu)的模擬情景分布，并借助違約概率信息模擬公司違約行為，從而獲得了風(fēng)險耦合作用下資產(chǎn)組合的風(fēng)險值VaR 及Mean-CVaR有效前沿。 研究表明，違約概率模型能有效的識別

4、上市公司的信用風(fēng)險；本文建立的我國上市公司信用評級體系的評估結(jié)果與新華遠東評級體系相應(yīng)的評估結(jié)果呈顯著地正相關(guān)關(guān)系；VaR 風(fēng)險耦合評估模型能有效地反映信用風(fēng)險、市場風(fēng)險及其耦合作用的影響，更準確地度量金融資產(chǎn)的整體風(fēng)險，ST 公司具有較大的信用風(fēng)險，僅度量其市場風(fēng)險會嚴重的低估其風(fēng)險；考慮信用風(fēng)險的可轉(zhuǎn)換債券理論價值更接近其市場價值，忽略信用風(fēng)險影響會低估其金融風(fēng)險；非平移收益曲線下的利率風(fēng)險對沖策略有效地降低了對沖組合的風(fēng)險值VaR