应用极值理论计算VaR的一种方法  

One Method of Application of Extreme Value Theory to Computing Value-at-Risk

作　　者：肖敬红[1] 缪柏其[1] 吴振翔[1] 

机构地区：[1]中国科学技术大学统计与金融系,安徽合肥230026

出　　处：《运筹与管理》2005年第1期52-56,共5页Operations Research and Management Science

基　　金：国家自然科学基金资助项目(10071082);博士点基金和科学院特别支持费资助项目

摘　　要：在险价值(valueatrisk,简称VaR)是度量市场风险的一种普遍使用的工具,也是金融风险管理中的基础工具。计算VaR有许多不同的方法,本文考虑了数据间的相关性,通过部分重叠数据分组的方法来计算VaR,发现所得到的VaR更符合实际;另外,我们对分组大小作了研究,发现分组数据大小的幂律存在,并对恒生指数作了具体分析,由此得出计算VaR的合理的数据分组大小。Value-at-Risk(VaR) is a commonly used tool to measure market risk, and also the basic tool of risk management. There are many methods for computing VaR. In this paper we consider the correlation of data, through overlapping data to group all the data to compute VaR. The calculated VaR is more approximate to the fact. In addition, the size of group is studied and it follows power-law. The Hang Seng Index is analyzed to find the reasonable size of data grouping.

关 键 词：在险价值(VaR) 极值理论 幂律 R/S统计量 

分 类 号：F832.59[经济管理—金融学]