【正文】 性的分析。VaR（ValueatRisk）中文譯為“風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值”，意思就是說在完全正常的市場(chǎng)環(huán)境中，以及在一定的置信水平之上，計(jì)算出給定時(shí)間內(nèi)我們所預(yù)期發(fā)生的最壞的情況及其損失的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法。 本文工作隨著金融全球化的發(fā)展，金融市場(chǎng)、金融交易規(guī)模日趨擴(kuò)大，金融資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)隨之變大，對(duì)金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的分析研究變得尤其重要。可見，當(dāng)時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)管理主要依賴保險(xiǎn)手段。在既定目標(biāo)不變的情況下，改變方案的實(shí)施路徑，從根本上消除特定的風(fēng)險(xiǎn)因素。更加通俗地說，風(fēng)險(xiǎn)管理是指如何在一個(gè)肯定有風(fēng)險(xiǎn)的環(huán)境里把風(fēng)險(xiǎn)減至最低的管理過程。市場(chǎng)條件可以防止某一項(xiàng)投資的迅速清算。信用風(fēng)險(xiǎn)同時(shí)也包括了主權(quán)風(fēng)險(xiǎn)。 風(fēng)險(xiǎn)的類型 本文的重點(diǎn)是關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)管理的反常擴(kuò)散模型應(yīng)用方法，所要講的對(duì)象就是風(fēng)險(xiǎn)。運(yùn)營的杠桿效應(yīng)，包括了個(gè)定的成本以及可以變化的成本之間的比例，這也是一個(gè)主要的可選擇因素。canCarloanomalousgraduallytheextensivemanagementproblemindustries,最后我們得出結(jié)果，并希望此模型能對(duì)現(xiàn)今的風(fēng)險(xiǎn)管理模型的發(fā)展起到推動(dòng)的作用。continuousinvestmentinstitutions.investmenthassortsdisadvantagesitswhichinterestthe例如，1992年蘇聯(lián)解體間接促使國防開支削減，直接影響到了國防工業(yè)。 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn) 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的源頭來自市場(chǎng)，往往被定義為資產(chǎn)與負(fù)債的價(jià)格變化，以及通過未結(jié)算的頭寸的價(jià)值變化或者收益變化來測(cè)量。管理信用風(fēng)險(xiǎn)擁有著定性和定量?jī)蓚€(gè)方面。操作性風(fēng)險(xiǎn)包括交易執(zhí)行中的風(fēng)險(xiǎn)，這種的風(fēng)險(xiǎn)又往往包括以下情形：交易不能夠執(zhí)行，結(jié)果有時(shí)候會(huì)導(dǎo)致成本較高的延誤，或者更一般地講，會(huì)導(dǎo)致任何后臺(tái)操作中問題，而這種后臺(tái)操作是為了解決交易記錄及個(gè)人交易和證券商資金頭寸總量之間的協(xié)調(diào)?，F(xiàn)實(shí)情況里，優(yōu)化的過程往往很難決定，因?yàn)轱L(fēng)險(xiǎn)和發(fā)生的可能性通常并不一致，所以要權(quán)衡兩者的比重，以便作出最合適的決定。風(fēng)險(xiǎn)管理含義的具體內(nèi)容包括：1. 風(fēng)險(xiǎn)管理的對(duì)象是風(fēng)險(xiǎn)。1970年代以后逐漸掀起了全球性的風(fēng)險(xiǎn)管理運(yùn)動(dòng)。但是目前已有的方法基本上是基于資產(chǎn)組合的概率分布滿足正態(tài)分布這一前提假設(shè)下建立的，而在真實(shí)市場(chǎng)上，由于經(jīng)常會(huì)有突發(fā)性事件影響整個(gè)金融走勢(shì), 導(dǎo)致了收益率分布與正態(tài)分布相比具有尖峰厚尾性。 VaR方法的作用VaR可以簡(jiǎn)單明了地表示出我們所面對(duì)的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的大小，單位可以是美元或者其他主要貨幣單位，可以事前計(jì)算出風(fēng)險(xiǎn)。歷史模擬法是直接根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)因子收益的歷史總結(jié)數(shù)據(jù)來模擬投資組合在未來給定的時(shí)間內(nèi)的損益分布，并且利用分位數(shù)給出給出一定置信度下的VaR估算值，主要的計(jì)算步驟如下：（1） 映射，即首先識(shí)別出最基礎(chǔ)的風(fēng)險(xiǎn)因子，收集風(fēng)險(xiǎn)因子的適當(dāng)時(shí)期的歷史數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)往往是三至五年內(nèi)的日數(shù)據(jù)。 方差——協(xié)方差法應(yīng)用范圍及缺陷 方差——協(xié)方差法又被人們稱為正態(tài)法，這種方法在現(xiàn)實(shí)生活中的應(yīng)用并不常見。特征方差——協(xié)方差法歷史模擬法假定特定的參數(shù)分布，隨機(jī)產(chǎn)生數(shù)據(jù)歷史分布的確定利用歷史數(shù)據(jù)估計(jì)正態(tài)分布的標(biāo)準(zhǔn)差和相關(guān)系數(shù)利用過去N期收益率的實(shí)際變化計(jì)算頻度分布全部金融工具頭寸的定價(jià)線性全部全部給定95%或99%置信水平，風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的推導(dǎo)方法（99%）（95%）乘以資產(chǎn)組合的標(biāo)準(zhǔn)差排列資產(chǎn)組合的順序，選擇在1%或5%概率下發(fā)生的損失值計(jì)算速度快有時(shí)快慢管理層的可理解性難理解易理解難理解容易進(jìn)行情景分析否否是主要缺點(diǎn)線性近似、極端事件隨時(shí)間同變化、極端事件模型風(fēng)險(xiǎn) 我國VaR風(fēng)險(xiǎn)度量方法應(yīng)用存在的問題討論 在我國這個(gè)獨(dú)特的經(jīng)濟(jì)體制下，我們要研究風(fēng)險(xiǎn)管理的度量方法，必須面對(duì)兩大難題，或者說是兩大缺陷。這里我們有必要介紹一下分?jǐn)?shù)階導(dǎo)數(shù)。先前學(xué)界提出的廣義的中心極限定理，證明了存在常數(shù)，使得收斂。由此，我們可以得到的樣本軌道（）。將VaR引入金融市場(chǎng)投資風(fēng)險(xiǎn)管理中，以有效提高資金運(yùn)用的穩(wěn)健性，并保障收益性和可持續(xù)性。 風(fēng)險(xiǎn)管理[M]. 中國財(cái)政經(jīng)濟(jì)出版社, 2009.[21] Var I D. Multivariate data analysis [J]. Vectors, 1998, 8: 6.[22] Zelizer V A R. Pricing the priceless child: The changing social value of children [M]. Princeton University Press, 2009.[23] Liu J C, Sheldon P J, Var T. Resident perception of the environmental impacts of tourism[J]. Annals of Tourism Research, 2011, 14(1): 1737.[24] Metzler R, Barkai E, Klafter J. Anomalous diffusion and relaxation close to thermal equilibrium: A fractional FokkerPlanck equation approach [J]. Physical review letters, 2012, 82(18): 35633567.[25] Barkai E, Metzler R, Klafter J. From continuous time random walks to the fractional FokkerPlanck equation [J]. Physical Review E, 2010, 61(1): 132.[26] Barkai E. Fractional FokkerPlanck equation, solution, and application [J]. Physical Review E, 2011, 63(4): 046118.[27] ,Simulation and Chaotic Behavior of stable stochastic processes, Marcel Dekker, New .致謝本學(xué)位論文是在我的指導(dǎo)老師呂龍進(jìn)老師的親切關(guān)懷與細(xì)心指導(dǎo)下完成的。 很快的，摩根大通銀行在90年代退出了度量風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)算方法VaR模型，這一廣受好評(píng)的計(jì)量風(fēng)險(xiǎn)模型經(jīng)久不衰，進(jìn)入到新世紀(jì)以后，特別是在國內(nèi)，VaR方法幾經(jīng)研究，各種優(yōu)化改進(jìn)的方式層出不窮。反常擴(kuò)散下，假設(shè)收益率服從：，在這里，它的概率密度函數(shù)就是前面提到的式(47)假設(shè) (48)所以 (49)令，原式即變?yōu)? (410)令為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布下的密度函數(shù)，即 (411)累積函數(shù)為： (412)前面已經(jīng)求出，所以累積函數(shù)原式即可變化為 (413)這樣，就能夠通過該式求出，由于需要大量數(shù)據(jù)處理，一般可以通過程序模擬求出。所以，由大數(shù)定律可以得出，對(duì)于獨(dú)立的隨機(jī)度量序列，若則有 (319)即， (320)當(dāng)時(shí)。在本文中，我們介紹的風(fēng)險(xiǎn)管理方法VaR的前提是市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)是正常的，但是在某些特殊的情形下面，市場(chǎng)的利率會(huì)發(fā)生一些異常的變化。Mandelbrot(1963)， Fame(1965)等人發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)收益具有高峰度的分布特征，在一些金融時(shí)間序列里，相比于正態(tài)分布，收益率的無條件分布密度一般具有更大的峰度和更厚的尾部。當(dāng)投資組合所包含的工具的條件符合一些常用軟件的設(shè)定條件時(shí)，我們可以選擇Delta，因?yàn)樗沁@種條件下比較方便操作。（2） 對(duì)模型中的隨機(jī)變量建立一個(gè)抽樣方法，然后在計(jì)算機(jī)上我們進(jìn)行模擬試驗(yàn)，抽取出足夠多的隨機(jī)數(shù)，并且對(duì)所有相關(guān)的事件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。三種關(guān)于VaR結(jié)果的計(jì)算方法各具特點(diǎn)而且適用的范圍各不相同，所以我們應(yīng)當(dāng)針對(duì)具體的問題進(jìn)行具體的分析。VaR方法即是對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行測(cè)度的一種重要工具。而最為成功的例子是瑞士再保險(xiǎn)公司發(fā)行的巨災(zāi)債券，和由美國芝加哥期貨交易所發(fā)行的PCS期權(quán)。美國企業(yè)為應(yīng)對(duì)經(jīng)營上的危機(jī)，許多大中型企業(yè)都在內(nèi)部設(shè)立了保險(xiǎn)管理部門，負(fù)責(zé)安排企業(yè)的各種保險(xiǎn)項(xiàng)目。再次，風(fēng)險(xiǎn)管理要學(xué)會(huì)規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。 風(fēng)險(xiǎn)管理的意義與應(yīng)用背景 風(fēng)險(xiǎn)管理的定義風(fēng)險(xiǎn)管理（risk management），風(fēng)險(xiǎn)管理的定義就是：決定如何對(duì)待并規(guī)劃項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的管理活動(dòng)。 流動(dòng)性同時(shí)間又與投資者的持股水平有關(guān)。換言之，當(dāng)信貸機(jī)構(gòu)降低借貸者的信用等級(jí)的時(shí)候，信用風(fēng)險(xiǎn)也可以產(chǎn)生損失，通常會(huì)導(dǎo)致某種程度上的市場(chǎng)信用的下降。比如，風(fēng)險(xiǎn)就包括市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)以及法律風(fēng)險(xiǎn)。經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)或者說操作風(fēng)險(xiǎn)是和產(chǎn)品市場(chǎng)有關(guān)的，包括技術(shù)革新、產(chǎn)品設(shè)計(jì)和市場(chǎng)營銷。modeldistributionMonteofitofandofinevitableof其次本文將反常擴(kuò)散模型應(yīng)用到風(fēng)險(xiǎn)管理中去，并計(jì)算此時(shí)的VaR值。developmentriskTherefore,risk,beeofoftheisrates,we obtain the distribution follows heavy tail under the anomalous diffusion model.development又例如，1992年開始的社會(huì)整體對(duì)金融衍生品的方案情緒，直接導(dǎo)致了衍生品的交易活動(dòng)開始減少，使得許多從事衍生品交易者落在其中。一般的，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)包括基礎(chǔ)風(fēng)險(xiǎn)和伽馬風(fēng)險(xiǎn)（gamma）風(fēng)險(xiǎn)。決定契約的一方就是是否具有信用為定性分析。 操作風(fēng)險(xiǎn)同時(shí)也包括了欺詐與技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)。風(fēng)險(xiǎn)管理亦要面對(duì)有效資源運(yùn)用的難題