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基于極值理論以MH方法研究我國黃金現(xiàn)貨的風(fēng)險價值

2014-05-30 21:51邱華
2014年49期

作者簡介:邱華(1989),女,漢族,山東濟(jì)南,上海大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院2013級碩士研究生,研究方向:金融統(tǒng)計與風(fēng)險管理。

摘要:本文針對金融時間序列數(shù)據(jù)存在的尖峰厚尾特性,應(yīng)用極值理論對數(shù)據(jù)尾部進(jìn)行建模,用GPD分布擬合尾部特征,計算我國黃金現(xiàn)貨的風(fēng)險價值(value at risk),以對黃金投資者進(jìn)行風(fēng)險提示。針對現(xiàn)有VaR計算中主流方法的缺陷,本文應(yīng)用基于馬爾科夫鏈蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)模擬的方法對POT模型進(jìn)行估計,以克服傳統(tǒng)Monte Carlo模擬的高維、靜態(tài)性缺陷,以提高估算精度,從而得到相應(yīng)的風(fēng)險價值。通過對我國黃金現(xiàn)貨Au9995的實證分析和計算,可以根據(jù)過去的數(shù)據(jù)預(yù)測未來的在險值。

關(guān)鍵詞:VaR;POT模型;MCMC模擬;MH抽樣

一、引言

黃金作為一種大宗商品,具有商品、貨幣和避險的多重屬性,它既是國際儲備資產(chǎn)和重要的工業(yè)原料,又具有良好的投資保值作用,受到越來越多國內(nèi)投資者的追捧。

然而,在黃金國內(nèi)市場迅速發(fā)展的背后,我們必須清楚地認(rèn)識到:我國黃金市場尚沒有完全開放,還處于開放初期。這一方面制約了我國黃金機(jī)構(gòu)投資者的發(fā)展,另一方面說明,在我國黃金現(xiàn)貨交易中,散戶投資者的比重過大。由于散戶投資者投資行為無規(guī)律,我國如今的現(xiàn)貨黃金市場的價格波動比較劇烈,風(fēng)險水平也偏高。因此對黃金現(xiàn)貨市場風(fēng)險水平的準(zhǔn)確測度和預(yù)測,對于防范黃金交易風(fēng)險以及保證我國黃金市場的健康平穩(wěn)運行,都具有非常重要的理論和現(xiàn)實意義。

目前,對金融市場風(fēng)險測度的主流方法來自J.P.Morgan投資銀行在RiskMetrics系統(tǒng)中提出的風(fēng)險價值(Val-ue at Risk,VaR)模型。由于VaR方法能簡單清晰地表示金融資產(chǎn)頭寸的市場風(fēng)險大小,又有比較嚴(yán)謹(jǐn)系統(tǒng)的統(tǒng)計理論作為基礎(chǔ),因此得到了國際金融理論和實業(yè)界的廣泛認(rèn)可。因此本文采用VaR來度量黃金現(xiàn)貨交易的風(fēng)險。

二、VaR介紹

VaR是指在特定的持有期及置信度內(nèi),由于市場的負(fù)面波動而導(dǎo)致的證券組合的最大潛在損失。用數(shù)學(xué)公式來表示:

prob(△P>-VaR)=1-a

其中△P為證券組合在持有期△t內(nèi)的損失,VaR為置信水平a下處于風(fēng)險中的價值。目前,對VaR的應(yīng)用和理論研究大多是局限于經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)中的推斷理論。這些方法都是根據(jù)樣本數(shù)據(jù),常利用矩估計、極大似然法(Maximum Likelihood method:ML)等估計出收益率分布的未知參數(shù),然后把參數(shù)的估計值當(dāng)作真值代入到假定的分布中,進(jìn)而計算出VaR,但是極值風(fēng)險是一類低頻高損的風(fēng)險,因而在小樣本情況下,通常的估計方法可能不太可靠。本文擬將Bayes估計與極值理論相結(jié)合,將未知參數(shù)看作隨機(jī)變量,將其先驗信息與樣本信息結(jié)合起來,得到未知參數(shù)的后驗分布,再利用蒙特卡洛馬爾科夫鏈(Markov Chain Monte Carlo:MCMC)方法對參數(shù)進(jìn)行估計,以期克服樣本數(shù)據(jù)匱乏的困難。