极端金融风险度量模型述评——基于一致性原理的VaR改进方法  

Quantitative Models Remedying VaR to Measure Extreme Financial Risk

作　　者：杨青[1] 薛宇宁[1] 蒋科[1] 

机构地区：[1]复旦大学经济学院金融研究院,上海200433

出　　处：《复旦学报（自然科学版）》2009年第6期783-792,800,共11页Journal of Fudan University：Natural Science

基　　金：国家自然科学基金资助项目(70702028);"上海市浦江人才计划"资助项目

摘　　要：针对VaR方法存在的不足以及其不满足风险度量的一致性原则,评述了当前国际上新近出现的系列对VaR进行改进的方法.尤其针对具有厚尾、动态性以及多变量相依特性的各种极端金融风险,需要综合考虑风险分布的各种实际状况而采用合适的度量模型,因此具体讨论了CVaR,ES,Copula,UBSR以及SRM等模型度量不同分布条件下的各种极端金融风险的思路,并对各模型的具体应用和函数功能进行了详细评述,指出了各种度量模型和方法的适用特点,以及未来的可能研究方向.Based on coherent and the situation of fat tail distribution, multi-variables co-dependence and dynamic distribution among extreme financial risks, CVaR, ES, Copula, UBSR and SRM are proposed to use separately measuring continuous, discontinuous, co-dependence and dynamic distribution conditions of different type financial risk such as operational risks, which give a clear future research direction on measuring all kinds of extreme financial risks in the world.

关 键 词：极端金融风险 操作风险 风险度量一致性 VAR CVAR ES COPULA UBSR 

分 类 号：O211[理学—概率论与数理统计] F831.59[理学—数学]