極值理論及其在滬深股市風險度量中的應用研究 [Study on Extreme Value Theory and Its Application in Risk Measurement of Shan epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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內容簡介

　　《極值理論及其在滬深股市風險度量中的應用研究》詳述瞭極值理論的原理及方法，探討瞭其在金融風險領域應用中的若乾亟待解決的問題，並對我國滬深股票市場的極端風險進行瞭測度分析。在當前金融體係脆弱性日益嚴重的情況下，極值理論為金融風險管理提供瞭嶄新視角與重要工具，對處於轉型期的我國金融業更是具有重大現實意義。
　　《極值理論及其在滬深股市風險度量中的應用研究》旨在為金融市場投資者和監管者防範抵禦極端風險提供理論與方法支持。
　　《極值理論及其在滬深股市風險度量中的應用研究》主要麵嚮金融風險專業管理及研究人員，也麵嚮具有一定專業知識基礎的讀者。

內頁插圖

目錄

前言
1 緒論
1．1 問題提齣及研究意義
1．1．1 問題提齣
1．1．2 研究意義
1．2 研究方法及結構安排
1．2．1 研究方法
1．2．2 結構安排
1．3 本書的主要貢獻和創新

2 國內外研究現狀綜述
2．1 國外研究現狀
2．1．1 極值理論發展脈絡
2．1．2 極值理論在金融領域中的應用
2．2 國內研究現狀
2．3 本章小結

3 極值概念、性質及類型
3．1 極值概念與性質
3．2 極值類型定理
3．3 極值分布的最大值穩定性
3．4 極值分布的最大值吸引場
3．5 本章小結

4 區間極值模型
4．1 廣義極值分布
4．2 區間極大值與極小值模型
4．3 區間極值模型參數及高分位數估計
4．3．1 參數估計
4．3．2 高分位數的估計
4．4 滬深股市極端風險實證分析
4．4．1 指標與樣本數據的選取
4．4．2 BMM模型條件檢驗
4．4．3 擬閤檢驗及參數估計
4．4．4 極值VaR計算及預測
4．5 本章小結

5 閾值模型
5．1 廣義帕纍托分布
5．2 閾值模型
5．3 閾值選取
5．3．1 圖解法
5．3．2 基於Hill估計的選擇方法
5．3．3 厚尾分布與正態分布相交法與峰度法
5．4 閾值模型參數及高分位數估計
5．4．1 參數估計
5．4．2 高分位數估計
5．5 滬深股市極端風險實證分析
5．5．1 漲跌停闆製度後滬深股市極端風險實證
5．5．2 漲跌停闆製度前滬深股市極端風險實證
5．6 本章小結

6 極值序列的相關性分析
6．1 金融時間序列的集聚現象
6．2 金融時間序列的漸近獨立性
6．3 極值指標
6．4 極值除串
6．5 滬深股市極值風險序列相關性處置實證分析
6．6 本章小結

7 極值模型迴測
7．1 極值模型迴測技術簡析
7．2 Kupiec似然比檢驗
7．3 Christofferson有條件覆蓋模型
7．4 滬深股市極值風險模型迴測及分析
7．4．1 滬深股市極值風險模型迴測
7．4．2 滬深股市極值風險模型迴測分析
7．5 本章小結

8 結論
8．1 主要研究結論
8．2 未來研究展望
參考文獻
附錄

精彩書摘

　　《極值理論及其在滬深股市風險度量中的應用研究》：
　　本節分析認為，模型的除串效果要受到原序列相關性的大小及置信水平高低的影響，若原極值數據之間的相關性較強，一些相關性較強的極值數據被剔除，除串後的極端值自然小於原值，而在較高置信水平下，少量的極值數據的剔除也對模型效果産生瞭較大的影響。
　　滬深{Rt}序列的極值數據分布圖6.1、圖6.2及滬深{Rt}序列的波動圖5.15、圖5.16，均直接顯示瞭較顯著的相關性，而極值指標θ是區間（0，1）上的常數，反映瞭平穩序列中超過閾值的數據成串齣現的趨勢，獨立同分布序列的極值指標θ為1。滬深收益率序列{Rt}上、下尾部的極值指數θ分彆為0.6207、0.6066、0.5829及0.6099，這也反映瞭在滬深序列{Rt}的上、下尾部存在較明顯的相關性。故在以上的分析結果中，在高的置信水平99%下，滬深序列{Rt}上、下尾部的除串效果更明顯，極端風險值VaRPOT及CVaRPOT較除串前均明顯減小。
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前言/序言

　　金融體係具有內在的脆弱性（financial fragility）。近些年來，這種內在的脆弱性非但沒有隨著金融業的迅速發展而有所削弱，反而在一些新興的、甚至是成熟的市場經濟體中錶現日益嚴重，導緻金融危機頻繁爆發。而金融危機顯著的係統性（systematicness）則進一步引起危機在區域性或世界性範圍內的蔓延，加劇瞭金融危機影響的廣度與深度，對經濟體係造成嚴重的打擊。爆發於2007年並至今仍在肆虐世界經濟的美國次級住房抵押貸款危機（subprime mortgage crisis）就是一個典型的事例。
　　鑒於金融風險內源性及其影響的係統性，對於一個經濟主體來說，如何抵禦、防範及化解金融風險無疑具有非常重大的意義。而有效抵禦、防範與化解金融風險的基礎正在於對金融風險的準確度量，這也一直是金融理論研究中的一個非常重要的課題。
　　目前，國際上度量風險的最主要工具是在險價值（valueatrisk，VaR），其實質是通過對資産收益率分布的估計，刻畫一定置信水平下資産在未來一段時期內可能遭受到的最大可能損失。VaR以損益額衡量風險，通過置信水平概念將預期損失與該損失發生概率結閤起來，並可直接測算齣投資組閤的風險值。然而與其他類型的資産不同，實際中大多數金融資産收益率序列具有顯著的厚尾特徵。這意味著VaR在度量金融風險時，存在資産收益率正態性假設的瑕疵，即對極值事件（rareevent）考慮不足，導緻極端風險（extreme risk）被嚴重低估。
　　極值事件發生的概率雖然很低，但其引發的極端風險卻損害巨大，有時甚至是災難性的。故對金融風險管理者來說，極值事件尤為值得關注。Philippe等（2000）也曾指齣，金融領域中關心的就是這些極端風險，首先要控製的也是這些極端風險。近些年，國際金融業監管部門也一直在試圖製定一些規則以避免金融機構暴露在這些極端風險麵前。

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