7信息熵理論金融風(fēng)險(xiǎn)度量探究-文庫吧
2024-09-26 14:16 本頁面
【正文】 的風(fēng)險(xiǎn)度量方法假設(shè)系統(tǒng)的變量的總體分布函數(shù)為正態(tài)分布。基于矩的風(fēng)險(xiǎn)度量方法包括均值方差模型等。雖然變量符合正態(tài)分布的假設(shè)使得量化風(fēng)險(xiǎn)變得簡單并且容易操作，但這不利于分析金融風(fēng)險(xiǎn)的“尖峰厚尾”現(xiàn)象?；诜治稽c(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)度量如：var、covar和es等。這些方法的局限性在于沒有從系統(tǒng)的角度出發(fā)研究金融風(fēng)險(xiǎn)。金融風(fēng)險(xiǎn)是一個隨機(jī)游走過程，并且有很強(qiáng)的傳染性以及會在非線性系統(tǒng)中漂移擴(kuò)散。因此如何從時間維度和空間維度對金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行建模并分析金融風(fēng)險(xiǎn)的時空演化路徑是研究的難度。隨機(jī)動力學(xué)系統(tǒng)中的信息熵是一個較好度量金融風(fēng)險(xiǎn)的方法。 一、信息熵用于度量金融風(fēng)險(xiǎn)的文獻(xiàn)綜述 maasoumi（1993）從數(shù)理統(tǒng)計(jì)的角度分析了信息熵在衡量金融風(fēng)險(xiǎn)的離散和無序度方面比方差更有優(yōu)勢。reesor（2001）認(rèn)為相對熵更適合度量金融風(fēng)險(xiǎn)]。gulko通過設(shè)定約束條件，結(jié)合最大熵原理論證最大熵函數(shù)能有效地優(yōu)化資產(chǎn)定價(jià)模型。（2005）認(rèn)為增熵是度量金融風(fēng)險(xiǎn)的分析方法之一。楊麗娟，李興斯（2010）指出累積剩余熵具有遞增性，因此可以對金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測]。張世曉，王國華（2010）從金融系統(tǒng)是非線性系統(tǒng)的角度出發(fā)構(gòu)建了“金融熵”指標(biāo)，適用于預(yù)測區(qū)域金融集聚系統(tǒng)的演化趨勢。劉湘云，王陽，楊磊（2016）通過求解金融風(fēng)險(xiǎn)的最大熵函數(shù)對全球6個股市進(jìn)行實(shí)證分析，證明了熵更好地?cái)M合了金融風(fēng)險(xiǎn)的“尖峰厚尾”現(xiàn)象。信息熵在金融風(fēng)險(xiǎn)研究中得到了較快的發(fā)展，但是仍然存在局限性：（1）研究的角度比較單一和分散，沒有從隨機(jī)動力學(xué)系統(tǒng)的角度出發(fā)研究金融風(fēng)險(xiǎn)。（2）沒有研究金融風(fēng)險(xiǎn)的時空交互影響機(jī)制。邢修三（2010）通過fokkerplanck方程進(jìn)一步建立了動態(tài)信息熵理
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