基于NIG、VG-copula模型的世界主要能源市场风险度量

摘要

风险价值(Value at Risk，VaR)和期望损失(Expected Shortfall，ES)的回溯测试和预测在今天的金融机构中起到了越来越重要的作用。然而，对于金融监管者们来说，对其建模仍然是一个不小的挑战。
　　本文将正态逆高斯分布(Normal Inverse Gaussian distribution，NIG)、方差伽马分布(Variance Gamma Distribution，VG)与蒙特卡洛模拟法相结合，运用于估计当今世界上公认最重要的三种原油期货（美国西德克萨斯州低硫原油、北海布伦特原油、迪拜酸性原油）及其现货的VaR。通过大量的实证研究，然后使用四种不同“回溯测试”的检验方法（非条件覆盖率检验、条件覆盖率检验、基于“久期”的检验法以及广义矩阵法），从不同的角度对两种分布在不同样本容量下VaR估值的准确性进行了验证。接着，我们利用上一步得到的最优分布模型与“连接函数”copula相结合，形成二元分布函数，以估计三种原油期货和现货套期保值资产组合的VaR。并继续用以上提到的几种检验方法对其进行检验。最后我们分别从最适合估计各原油资产套期保值二元模型或在各种检验方法的前提下，给出最适合估计三种原油VaR的二元模型。
　　对于ES，自巴塞尔协会提议银行使用其代替VaR预测金融资产（或资产组合）的风险后，关于ES能否回溯测试的问题就一直存在着争议。然而，经过学者们的不懈努力，目前已经在这方面取得了一定的理论成果。但是，在实际应用中，ES的回溯测试仍处于起步阶段。在这部分，我们分别对单个资产和资产组合的ES通过两种非条件覆盖率的检验方法进行检验并得出结论:同时使用NIG模拟现货和期货边缘分布，并结合Gumbel copula比较适合预测“美国西德克萨斯轻质原油”（WTI）套期保值资产组合的ES。相比于其他模型，用VG模型模拟其现货、用NIG模型模拟其期货边际收益的VG/NIG-Clayton copula,将更适合于假定北海布伦特原油(Brent)套期保值模型。而对于迪拜低硫原油(Dubai)，NIG/VG-Gumbel copula以及NIG/VG-Clayton copula都是不错的选择。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 研究背景

1．2 文献综述

1．3 研究述评

1．4 研究意义

1．4．1 理论意义

1．4．2 实际意义

1．5 研究内容与研究方法

1．5．1 研究内容

1．5．2 研究方法

1．6 论文拟解决的关键技术问题

1．7 技术路线图

第二章 基于NIG与VG分布的金融资产收益率估计的理论方法

2．1 NIG与VG分布

2．1．1 NIG分布

2．1．2 VG分布

2．2 Copula及其参数估计方法

2．2．1 Copula函数

2．2．2 Copula参数估计方法

2．3 套期保值公式

2．4 本章小结

第三章基于NIG与VG分布的世界主要原油资产及资产组合的VaR

3．1 VaR回溯测试检验法

3．1．1 单个资产VaR的回溯测试步骤

3．1．2 Kupiec(1995)的非条件覆盖检验

3．1．3 Christoffersen(1998)的条件覆盖检验

3．1．4 Haas(2001)的条件覆盖检验

3．1．5 广义矩阵法

3．2 世界三大主要的原油现货和期货资产的VaR

3．2．1 原油现货和期货样本数据的统计特征

3．2．2 原油现货和期货资产的VaR

3．3 世界三大主要的原油套期保值资产组合的VaR

3．3．1 资产组合VaR的回溯测试步骤

3．3．2 原油套期保值资产组合的VaR

3．4 本章小结

第四章 基于NIG与VG分布的世界主要原油资产及资产组合的ES

4．1 ES的计算与ES的回溯测试检验法

4．1．1 VaR与ES的计算方法

4．1．2 单个资产ES的回溯测试步骤

4．1．3 ES的回溯测试检验法

4．2 世界三大主要的原油现货和期货资产的ES

4．3 世界三大主要的原油套期保值资产组合的ES

4．3．1 资产组合ES的回溯测试步骤

4．3．2 原油套期保值资产组合的ES

4．4 本章小结

第五章 总结与展望

5．1 论文工作总结

5．1．1 VaR和ES研究的进展综述

5．1．2 本文研究结论总结

5．2 未来研究展望

参考文献

完成论文和参加科研情况说明

致谢