文献类型：期刊文章

作　　者：田新时[1] 刘汉中[1]

机构地区：[1]华中科技大学经济学院金融系,湖北武汉430074

出　　处：《运筹与管理》

年　　份：2002

卷　　号：11

期　　号：4

起止页码：34-40

语　　种：中文

收录情况：CSCD、CSCD_E2011_2012、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：目前 ,最普遍的风险管理方法是 :VaR(ValueatRisk含义是风险中的价值 )风险测量技术 ,而该技术在测量包含有非线性头寸的资产组合回报时 ,因为资产回报分布已不是正态分布 ,因而在求组合回报在一定置信水平下的分位数时 ,遇到了前所末有的挑战。在这种情况下 ,局部Monte Carlo模拟法被认为是一种较准确的VaR测量方法 ,但由于其计算的时间长、计算量大、且无法解决伪随机数的集聚性问题等本身缺陷 ,在实际中也不常用 ,针对这一情况 ,RiskMetrics技术小组于 1996年就提出以Johnson分布来将回报转换为标准正态分布 ,但参数估计除对数正态外不存在解析形式 ,且需要解一个非线性方程组。而本文采用分位点估计法来估计参数 ,不但不必要解非线性方程组 ,计算量上大大减少 ,而且JamesF .Slifker等人已经证明分位点估计比矩估计拟合得更好 ,所以本文把它用于VaR计算 ,并与局部Monte Carlo模拟法进行了比较。

关 键 词：非线性VaR  Johnson分布族  Delta-Gamma模型  分位点估计  

分 类 号：O212]