一致性风险价值及其算法与实证研究  

Calculations and Case Study of Cohesive Value at Risk

作　　者：文凤华[1] 马超群[1] 陈牡妙[1] 兰秋军[1] 杨晓光[2] 

机构地区：[1]湖南大学工商管理学院,湖南长沙410082 [2]中国科学院数学与系统科学研究院,北京100080

出　　处：《系统工程理论与实践》2004年第10期15-21,共7页Systems Engineering-Theory & Practice

基　　金：国家社科基金行为金融的整体风险管理理论与应用研究(03BJY056);国家自然科学基金数据挖掘技术与金融风险管理研究(70371028)的阶段性成果

摘　　要：　目前金融市场风险测量的主流方法是VaR方法,但其测量的风险值有时难以准确地反应投资者真实心理感受,而且缺乏投资组合分散风险特性所要求的次可加性.针对这些问题该文选择了一致性风险价值(CVaR)作为新的风险度量方法,通过构造一种混合分布来模拟收益率分布.提出CVaR的完全参数计算方法,并进行了实证研究.VaR(Value at Risk) is the popular method for risk measurement recently. However, risk value that VaR measured sometimes has difficulty being corresponding with investor's real feeling precisely and VaR lacks of sub-additive in some cases. Aiming for these problems, this paper puts forward Cohesive Value at Risk (CVaR) as a new measurement method for risk, simulates distribution of income rate by forming new distribution, puts forward total-parametric method to calculate value of CVaR so as to solve its heavy tailed.

关 键 词：一致性风险价值 极值分布 完全参数方法 

分 类 号：F830.9[经济管理—金融学]