反常擴散模型在風險管理中的應(yīng)用開題報告修改版-wenkub
2022-08-21 12:23:11 本頁面
【正文】 沒有對復(fù)雜的市場結(jié)構(gòu)做出假設(shè)，而是假定采樣周期中收益率不變，借助過去一段時間內(nèi)的資產(chǎn)組合風險收益的頻率，通過找到歷史上一段時間內(nèi)的平均收益 以及置信水平下的最低收益水平，來推算 VaR 的值。 國外研究動態(tài) 20 世紀 90 年代初， 國外學(xué)術(shù)界開始強調(diào)風險的量化和統(tǒng)一的度 量尺度。隨著金融全球化的發(fā)展，金融市場、金融交易規(guī)模日益膨脹，金融資產(chǎn)價格的波動性相應(yīng)變大，對金融市場風險 2 的分析研究變得尤其重要。面對身邊這些危言聳聽的金融風波事件，許多工商企業(yè)及金融機構(gòu)逐漸意識到加強風險管理以減少損失的重要性，人們對風險管理的關(guān)注日益加強，正因如此，越來越多的市場參與者以 VaR 為基礎(chǔ)，進行風險管理。 寧波理工學(xué)院 畢業(yè)論文（設(shè)計） 開題報告 （ 含文獻綜述、外文翻譯） 題 目 反常擴散模型在風險管理中的應(yīng)用 姓 名 盧 策 學(xué) 號 3090411021 專業(yè)班級 信息與計算科學(xué) 091 指導(dǎo)教師 呂龍進 學(xué) 院 信息科學(xué)與工程學(xué)院 開題日期 2020 年 01 月 14 日 1 第 1章 文獻綜述 反常擴散模型在風險管理中的應(yīng)用 引言 近幾年來，世界金融格局發(fā)生了重大變化，金融自由化席卷全球，金融創(chuàng)新活躍，世界金融市場發(fā)展勢頭強勁，在發(fā)展的過程中，也呈現(xiàn)出一定的波動性，各類市場參與者所面臨的金融風險越來越嚴重。 VaR 的概念是 G30 小組在 1993年首次提出的，接著 銀行在 1994 年首次公布了他們的 VaR 計算系統(tǒng)，隨后， VaR 方法逐漸發(fā)展為度量市場風險的一種主流方法，廣大金融機構(gòu)及其他市場參與者將、 VaR 方法應(yīng)用于日常的風險管理之中。 VaR 方法即是對市場風險進行測度的一種重要工具。 1993年 7 月，國際性民間研究機構(gòu) G30 在《衍生產(chǎn)品的實踐和規(guī)則》報告中最早提出利用 VaR 方法對風險進行監(jiān)管。其隱含的假定是歷史數(shù)據(jù)在未來可以重現(xiàn)。這種方法的好處是通過重新調(diào)整收益能夠反映目前的市場變動。在此基礎(chǔ)上形成的 DeltaGammathetaMonteCarlo、 網(wǎng)格MonteCarlo 和情景 MonteCarlo 等模擬更簡化了計算。該方法著重于對收益率分布尾部的估計，使之能夠解決金融時間序列的“厚 尾”現(xiàn)象。 Beder 通過實證研究總結(jié)了 VaR 的兩點缺陷：其一， VaR 不能起到預(yù)警作用，即用 VaR 不能表示初臨近的不利事件的發(fā)生；其二， VaR 本身沒有意義，主要表現(xiàn)在金融工具本身很復(fù)雜，證券組合龐雜，市場概率的估計困難，計算中各種 近似方法的運用與估計 VaR 的統(tǒng)計錯誤很多。國內(nèi)對 VaR方法的研究以 1999 年為界限可以分為兩個階段 —— 了解學(xué)習(xí)階段和深入研究并具體應(yīng)用階段。 4 從 1999 年開始，我國學(xué)者對 VaR 方法的討論進入深入研究和實際運用的階段。馬杰（ 2020）在《人民幣行為研究與外匯風險管理》博士論文中，將 VaR 方法應(yīng)用于宏觀和微觀兩個層面的外匯風險管理。 國內(nèi)也有學(xué)者研究 VaR 方法的缺陷。 在分形介質(zhì)中分子擴散現(xiàn)象不能用標準的擴散方程來描述，稱之為反 常擴散。 6 參考文獻 [1]陳忠陽 .VaR 模型與金融機構(gòu)風險管理 [J].金融論壇 ,2020,(5). [2]劉玲、趙嬌 .風險測度和管理的 VaR 方法及其優(yōu)缺點 [J].北方經(jīng)貿(mào)， 2020. [3]盧文瑩 .金融風險管理 [M].復(fù)旦大學(xué)出版社， 2020. [4]谷秀娟 .金融風險管理 — 理論、技術(shù)與應(yīng)用 [M].立信會計出版社， 2020. [5]鄭文通 .金融風險管理的 VaR 方法及其應(yīng)用 [J].國際金融研究， 1997,(9). [6]牛昂 .銀行管理的新方法 [J].國際金融研究， 1997,(7). [7]姚剛 .風險值測定法淺析 [J].經(jīng)濟科學(xué)， 1998， (1). [8]劉宇飛 .VaR 模型及其在金融監(jiān)管中的應(yīng)用 [J].經(jīng)濟科學(xué)， 1999， (l) [9]張堯庭 .金融市場的統(tǒng)計方法 [M].廣西師范大學(xué)出版社， 1998. [10]詹原瑞 .市場風險的度量 :VaR 的計算與應(yīng)用 [J].系統(tǒng)工程理論與實踐，1999， (12). [11]趙睿 ,趙陵 .VaR 方法與資產(chǎn)組合分析 .數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究 .2020 年(l1):4447. [12]景乃權(quán)，陳姝 .VAR 模型及其在投資組合中的應(yīng)用 .財貿(mào)經(jīng)濟 .2020 年(2):6871. [13]姚小義，滕宏偉，陳超 .證券公司資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)的規(guī)模風險控制 .數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟 .2020 年 (5):6567. [14]英定文 .指數(shù)期貨與證券機構(gòu)定量風險管理體系 .數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究 .2020 年 (10):7174. [15]杜海濤 .VaR 模型在證券風險管理中的應(yīng)用 .證券市場導(dǎo)報 .2020 年 (8):5761. [16] Mandelbrot, B. The variation of certain speculative prices [J].Jounral of Business， 1963(36),394419. 7 [17] Fama, Behavior Stock Market Priees[J].The Jounral of Business 1965(38),34105. [18] [1] M. Magdziarz, A. Weron, Fractional FokkerPlanck dynamics: Stochastic representation and puter simulation[J], Physical Review E 75, 016708(2020) 8 第 2章 開題報告 反常擴散在風險管理中的應(yīng)用 設(shè)計意義及目的 隨著金融全球化的發(fā)展，金融市場、金融交易規(guī)模日趨擴大，金融資產(chǎn)價格的波動隨之變大，對金融市場風險的分析研究變得尤其重要。本論文引入反常擴散模型，結(jié)合反常擴散模型的特性，將很好地解決這個問題。 目前國內(nèi)外對反常擴散在風險管理中的研究尚在起步階段。如下圖所示： 圖 1 上圖中虛線所示就是現(xiàn)在主流研究方法所 假設(shè)的條件 ，實線部分即是真實狀況下我們觀察到的結(jié)果。但是，有趣的是， 我們可以知 道 (, )pxt 的漸 進行 為 , 有 log ( , ) ~ up x t C?, 其中 2/1xt?? ? ,
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