【正文】 歷史模擬法應(yīng)用范圍及缺陷 12 方差——協(xié)方差法應(yīng)用范圍及缺陷 13 蒙特卡洛模擬法應(yīng)用范圍及缺陷 13 三種VaR計(jì)算方法的直觀比較 14 我國(guó)VaR風(fēng)險(xiǎn)度量方法應(yīng)用存在的問(wèn)題討論 15 市場(chǎng)缺陷 15 操作缺陷 15 反常擴(kuò)散應(yīng)用于的優(yōu)點(diǎn) 15第3章 反常擴(kuò)散模型的模擬 17 反常擴(kuò)散模型的概念 17 反常擴(kuò)散模型的提出 17 反常擴(kuò)散模型的模擬 19第4章 反常擴(kuò)散模型在VaR方法中應(yīng)用 23 正態(tài)分布下VaR的具體計(jì)算 23 反常擴(kuò)散在非正態(tài)下引入VaR的計(jì)算 23第5章 總結(jié)與展望 26 總結(jié) 26 展望 26參考文獻(xiàn) 28IV第1章 概述 引言要了解本文所論述的課題，首先我們必須要了解什么是風(fēng)險(xiǎn)，風(fēng)險(xiǎn)是如何影響社會(huì)經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行的，以及風(fēng)險(xiǎn)管理的意義和統(tǒng)計(jì)方式。toamarketlargemethodanomalousandpaperthemarketallmanagement.andoutofmorevariousincreasinglythesthe寧波理工學(xué)院 畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）題 目 反常擴(kuò)散模型在風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用 姓 名 盧策 學(xué) 號(hào) 3090411021 專業(yè)班級(jí) 09信計(jì)1班 指導(dǎo)教師 呂龍進(jìn) 學(xué) 院 信息科學(xué)與工程學(xué)院 完成日期 2013年6月1日 II摘 要隨著世界經(jīng)濟(jì)和中國(guó)金融市場(chǎng)的不斷發(fā)展，各種行業(yè)尤其是金融行業(yè)的投資風(fēng)險(xiǎn)日益成為了各種機(jī)構(gòu)無(wú)可避免的重要問(wèn)題，所以風(fēng)險(xiǎn)管理愈發(fā)顯得重要，也成為了日益緊迫的任務(wù)。關(guān)鍵詞：風(fēng)險(xiǎn)管理；VaR；反常擴(kuò)散模型；蒙特卡洛模擬法AbstractWithChina39。especiallyhasofevenmeansstandpracticality,riskmarket,presentrevealsThisdiffusionthesimulationofofasboostmodel.Key words: Risk management；VaR；Anomalous diffusion model。謹(jǐn)慎的揭示經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)是所有的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的核心之一。經(jīng)濟(jì)發(fā)展的趨勢(shì)要求我們必須邁出控制風(fēng)險(xiǎn)及為風(fēng)險(xiǎn)適當(dāng)定價(jià)的第一步，我們要找到一種方法，用以精確地測(cè)量風(fēng)險(xiǎn)。然而，我們不得不承認(rèn)，這僅僅只是我們面臨的許許多多風(fēng)險(xiǎn)的其中一種，即投資風(fēng)險(xiǎn)。前者意在強(qiáng)調(diào)總收益的波動(dòng)性，然而后者則是以偏離基準(zhǔn)指數(shù)的程度來(lái)衡量風(fēng)險(xiǎn)。例如，當(dāng)某些國(guó)家強(qiáng)制性的外匯控制使得契約雙方并非自發(fā)的而是外界迫使其不可能履行各自責(zé)任。由于市場(chǎng)活動(dòng)不夠充分，交易流程不能夠按照現(xiàn)行價(jià)格進(jìn)行時(shí)，第一類風(fēng)險(xiǎn)就會(huì)出現(xiàn)。往往是對(duì)于較為急迫的投資者，就比如那些由于為了償付到期抵押貸款需要籌措現(xiàn)金而必須賣掉他的投資的，非流動(dòng)性可能是致命的。法律風(fēng)險(xiǎn)往往表現(xiàn)為股東對(duì)自身遭受你的巨大損失的公司的法律訴訟形式。風(fēng)險(xiǎn)管理的內(nèi)容包括：風(fēng)險(xiǎn)的量度、評(píng)估和應(yīng)變策略。首先，風(fēng)險(xiǎn)管理必須識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)。 風(fēng)險(xiǎn)管理的意義有效地對(duì)各種風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行管理有利于企業(yè)作出正確的決策、有利于保護(hù)企業(yè)資產(chǎn)的安全和完整、有利于實(shí)現(xiàn)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)目標(biāo)，對(duì)市場(chǎng)以及整個(gè)經(jīng)濟(jì)環(huán)境來(lái)說(shuō)具有重要的意義。 在上面關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)的概述中，我們可以發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)中存在的這種不加約束的波動(dòng)性形成了一個(gè)新的金融領(lǐng)域，即金融工程，其目的在于為防止金融風(fēng)險(xiǎn)或者風(fēng)險(xiǎn)性投資提供創(chuàng)造性的方法。1938年以后，美國(guó)企業(yè)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)管理開(kāi)始采用科學(xué)的方法，并逐步積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。1986年10月，風(fēng)險(xiǎn)管理國(guó)際學(xué)術(shù)討論會(huì)在新加坡召開(kāi)，風(fēng)險(xiǎn)管理已經(jīng)由環(huán)大西洋地區(qū)向亞洲太平洋地區(qū)發(fā)展。VaR方法是目前對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)和管理的一種重要工具和主流方法。第三章，我們著重介紹反常擴(kuò)散模型，和反常擴(kuò)散模型的模擬。簡(jiǎn)單地說(shuō)，VaR實(shí)際上就是要回答，在概率給定的情況下，銀行投資組合價(jià)值在下一個(gè)階段中最多可能損失的多少。L Distribution）的分位數(shù)（quantile），表達(dá)式如下：VaR的具體含義就是：在一定的持有期內(nèi)，一定的置信水平下投資組合P可能的最大損失，即為：為了便于理解，我找到了如下的例子來(lái)加強(qiáng)解釋：例如持有期限制為一天，%的VaR是100000元，%的。 歷史模擬法“歷史模擬法”是借助于以計(jì)算過(guò)去一段時(shí)間內(nèi)的資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)的收益的頻度分布，通過(guò)這個(gè)過(guò)程來(lái)找到歷史上某一段時(shí)間內(nèi)的平均收益，以及在已經(jīng)給定的置信水平下的最低的收益率，計(jì)算資產(chǎn)組合的VaR值。在正態(tài)分布的假設(shè)下，為組合中每個(gè)相關(guān)金融工具對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因子的之和。 三種值計(jì)算方法應(yīng)用的范圍以及缺陷分析 歷史模擬法應(yīng)用范圍及缺陷 同方差——協(xié)方差法和蒙特卡羅模擬法相比，歷史模擬法更加簡(jiǎn)單而且便于操作，它不需要我們隊(duì)回報(bào)率分布形式作出假設(shè)，就可以解決諸如回報(bào)率分布厚尾或者分布不對(duì)稱等等問(wèn)題，同時(shí)也避免了因?yàn)閰?shù)估計(jì)或者選擇模型而引起的一些誤差。蒙特卡洛模擬法的優(yōu)點(diǎn)在于它不會(huì)受到金融工具類型復(fù)雜性、金融時(shí)間序列的非線性、厚尾性等等問(wèn)題的限制，比較能夠較好的處理諸如非線性問(wèn)題，而且估算精度好，計(jì)算機(jī)為這一方法提供了強(qiáng)有力的計(jì)算支持。 三種VaR計(jì)算方法的直觀比較三類VaR模型的計(jì)算方法各不相同，對(duì)于不同的條件和環(huán)境，我們可以選擇不同的方法來(lái)計(jì)算VaR值。 操作缺陷 方法所使用的前提是需要收集大量的歷史數(shù)據(jù)來(lái)作為分析的基礎(chǔ)，然而我國(guó)金融市場(chǎng)發(fā)展的歷史比較短，金融分析里面的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法的運(yùn)用同樣都面臨著樣本數(shù)據(jù)的問(wèn)題。由于自然界中反常擴(kuò)散現(xiàn)象的廣泛性，近年來(lái)，F(xiàn)okkerPlanck方程，Langevin 方程，master方程，非線性擴(kuò)散方程，分?jǐn)?shù)階擴(kuò)散方程和含非線性項(xiàng)、分?jǐn)?shù)階導(dǎo)數(shù)的擴(kuò)散方程常常被引入用以描述這種現(xiàn)象[16]。第3章 反常擴(kuò)散模型的模擬 反常擴(kuò)散模型的概念我們把在分形介質(zhì)之中分子的擴(kuò)散現(xiàn)象卻不能用普通標(biāo)準(zhǔn)的擴(kuò)散方程來(lái)加以描述的現(xiàn)象，稱作反常擴(kuò)散。 反常擴(kuò)散模型的提出考慮一個(gè)隨機(jī)游走過(guò)程，游走粒子在隨機(jī)時(shí)刻以隨機(jī)步長(zhǎng)跳躍。數(shù)學(xué)表示為， (313)它與相互獨(dú)立。因此，只要模擬出，通過(guò)蒙特卡洛模擬法即可得到，而又是穩(wěn)定增長(zhǎng)Levy過(guò)程的首達(dá)式。由的定義我們可以知道，如果服從正態(tài)分布，想要求出在置信度下的，只需要在標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布中間找到一個(gè)臨界值正數(shù)，使得 (42)從而有 (43)即 (44)將（4）式與結(jié)合。VaR方法是目前對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)和管理的一種重要工具和主流方法。這樣可以完整地論述本文的目的。參考文獻(xiàn)[1] 呂龍進(jìn)．分?jǐn)?shù)階奇異擴(kuò)散方程的幾種解法及其應(yīng)用[M]．上海市：復(fù)旦大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)院基礎(chǔ)數(shù)學(xué)系博士論文，2012.[2] 王春峰, 萬(wàn)海暉, 張維. 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