基于Bayes方法的VaR分位点的估计与检验-应用数学专业论文.docxVIP

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2019-02-07 发布于上海
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基于Bayes方法的VaR分位点的估计与检验-应用数学专业论文.docx

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? ? AbstractVaR(Value Abstract VaR(Value at Risk)，the risk value method，specifically refers to a certain level of probability(confidence)，the portfolio of financial assets or a specific period of time in the future the most lost．The basic idea of vaR i8 to use historical data portfolio returns to predict the future situation，and now more distant from the historical data associated with the current financial market is very low，the early data only to illustrate the history of the problem，Can not reflect the current situation， but the classical statistical methods over-reliance on historical data，which makes the estimated vaR’S accuracy and effectiveness reduced．The paper establishes a method based on V．aR of Bayes model to estimate the financial markets value at risk，investors can use the observational data and historical information to adjust the risk model，the value of the predicted risk more accurately reflect the current market risks，iIl order to make the right investment decisions and avoid unnecessary loss． Keywords：Bayes method；VaR；risk；observational data； ● 一II— 4 ‘ ? 目录中文摘要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．目录中文摘要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． I Abstract．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． II 目录．．．．．．．．．．．．．．．．．．．_．．．．．．．．．．．．．．．．．．．III 符号说明．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．V 第1章绪论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 1 1．1 VaR的概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 1 1．1．1 VaR的概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 1 1．1．2 yoR产生的背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 3 1．1．3 VaR的特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 4 1．1．4 VaR的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 4 1．1．5 VaR的局限性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 5 1．1．6 用y口R度量金融市场风险的管理．．．．．．．．．． 6 - 1．2 本章小结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 7 第2章VaR的计算方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 8 2．1 yoR的传统计算方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 8 2．2 VaR的具体计算方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10 2．3 利用Bayes方法对VaR的估计．．．．．．．．．．．．．．．．11 ● 2．3．1 Bayes方法的基本思想．．．．．．．．．．．．．．．．11 2．3．2 相关的定理与证明．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11 2．3．3 基于Bayes方法的模型假设．．．．．．．．．．．．．12 2．3．4 模型中的参数估计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13 2．4 利用Bootstrape方法对VaR的估计．．．．．．．