论文导读:：目前VAR模型是国际上通行的综合衡量和管理风险的计量技术，但当分布是非正态分布或是不连续的时候VaR就没有稳定性。本文应用VaR以及CVaR的基本原理，同时利用具有尖峰后尾特征的对数正态分布并结合贝叶斯风险，对参数通过先验分布和后验分布进行修正得到市场风险资产CVaR以及VAR的计算公式，对其进行分比较分析，将其与pareto分布下的市场风险VAR值进行比较。研究表明：对数正态分布下市场风险资产的损失率比损失率呈pareto分布的风险损失显现出更好的拟合特征，能够描述市场风险资产的随机性最大损失，以及CvaR计量下的市场风险资产损失比VaR计量下的有更好的尾部特征，更加符合风险的充分性。
论文关键词：VAR，CVaR，对数正态分布，贝叶斯估计，市场风险，先验分布，后验分布
引 言：随着社会经济的全球化迅猛发展，技术的进步以及观念的更新，人们在从事各种活动过程中所面临的可能会影响到结果的各种不确定性事件的发生率也在逐日增加，从巴林银行，安然公司的倒闭到现如今的雷曼，美林等大型金融企业的倒台，导致各行各业都将注意力集中到市场风险计量和管理上。目前基于市场价值测量法的风险价值方法（Value At Risk）贝叶斯估计，被称为风险管理的VaR革命，已经成为各国金融市场风险计量中的主流方法。研究VAR 以及VCaR的代表性文献有：茆诗松等给出的BVaR以及BCVaR等的概念以及性质和特点等的理论性研究[7] ；penza和bansal系统给出了基于市场风险的风险价值计量方法的定义、原理和方法[1]；刘小茂，田立对于VAR 和VCaR进行了简要的对比研究[3]等等，这些研究都是在假设收益分布是服从正态分布的情况下给出了VaR和VCaR的计算公式，但近年来国内外的研究者通过数据检验以及各种实证研究发现在很多极端的情况下尾部的高风险（如巨额损失）发生的概率要高于标准正态分布下风险的概率，且这些事件的发生很可能会导致公司破产，也即是说市场风险存在尖峰后尾的特征，同时发现当收益分布是非正态分布或不连续的时候，VaR就缺少稳定性；当计量中涉及的数据量比较大的时候，VaR的计算就变得比较困难；当收益分布的维数比较高的时候，VaR对于风险的计量就变得基本不可行，目前只有钱艺平等在市场风险资产损失服从Pareto分布下对资产损失进行了VAR计量，同时对市场风险的尖峰后尾通过Pareto分布进行了描述并且给出了VAR的具体模型；对于CvaR与VaR的比较研究已经比较成熟，且条件风险价值[9]（CVaR）已经被学术界公认为是比VaR更合理有效的现代风险管理方法。本文运用VAR以及CVaR的计算原理，利用具有尖峰后尾特征的对数正态分布贝叶斯估计，同时通过贝叶斯方法对对数正态分布下资产损失的各个参数估计进行修正，使之更能反映资产损失市场风险的实际情况，并给出修正后CVaR以及VAR计量的具体模型期刊网。这些研究对于资产损失的市场风险计量和管理具有重要的理论和指导意义。
一．VaR与CVaR的原理
（一）风险计量的三个基本要素
(1) 置信区间。置信区间的选择主要是依赖于对VaR验证的需要，内部风险资本需求，监管要求以及在各个机构之间进行比较的需要，一般都是在99%的置信度下计算VaR，摩根集团是在95%的置信度下计算VaR。
(2) 资产收益率的分布。应用VaR时，最重要的是R分布的假设，不同的资产收益率的假设分布，即使在相同的置信水平下也对应着不同的VaR值。
(3) 资产持有期的长度。资产持有期是计算VaR的时间范围，显然资产的持有期越长资产组合收益率的波动性就越大。而具体的持有期长度需要考虑资产的交易性，管理者的风险偏好，公司的资本状况，风险文化等因素[5]。
（二） 与 基本原理
的直观解释就是“处于风险中的价值”，它是在一定的置信水平下贝叶斯估计，由于利率，汇率等市场风险要素发生的变化，使得某一资产组合或金融资产在未来特定的一段时间内面临的最大可能损失[6]，即：
 （1）
其中 为资产在持有期内的损失， 为置信水平，VaR置信水平下的风险价值期刊网。
由的定义，设 为持有期初资产组合的价值，由于计算的是特定持有期的损失，为了使得大于0，假设R为持有期内的资产损失率，当R的概率密度函数 服从正态分布时，满足方差——协方差法的假设，则在给定的置信水平下的资产组合的就可以表示为：
 （2）
令 ,资产的最小回报率为 ，就能得到：
 （3）
对于来说当损失分布是非正态分布或不连续的时候，没有稳定性；当数据量比较大的时候,的计算就变得比较困难；当分布的维数比较高的时候贝叶斯估计，对于风险的计量及变得不可行，针对的这些不足学者们提出了这一概念。是指在一定的置信水平下，损失超过的尾部事件的期望值，也就是在某段时间，一定置信水平下，资产的市场风险损失超过计量值时的平均损失。它反映了损失超过阈值时可能遭受的平均损失大小。具体可以表示为[10]：
 （4）
其中， 为持有期内的资产损失率，就为在一定置信水平下资产所遭受风险的最大损失。由期望的基本性质我们可以推出：
1/3 1 2 3 下一页 尾页 |
