CTE及基于CTE的资金分配

摘要

风险价值VaR(Value-at-risk)作为金融市场风险测量的主流模型，目前已被全球各主要银行、投资公司、证券公司及金融监管机构广泛采用，尽管VaR方法近年来非常流行，但这些并不意味着VaR是一种合理有效的风险计量方法．实际上研究结果和实践经验都表明：过于单纯的VaR风险计量方法存在严重缺陷． 条件尾部期望(Conditional Tail Expectation，简称CTE)是一种较新的风险度量方法，克服了VaR的不足，相比VaR，CTE的优点是： 1.CTE是指损失超过VaR的条件均值，代表了超额损失的平均水平，反映了损失超过VaR阙值时可能遭受的平均潜在损失的大小，较之VaR更能体现潜在的风险价值； 2.对于连续型风险变量，CTE满足平移不变性，正齐次性和单调性以及次可加性，因此是一致性的风险度量． 近年来，对于CTE的计算方法研究十分广泛，本文将综合这些研究成果综合介绍各种分布风险组合下的CTE的具体计算方法，以及基于CTE的资金分配方法，并将给出具体的例子，包括多维椭球风险组合、多维指数弥散型风险组合、多维位相风险组合以及多维非负相依风险组合等．

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第1章引言

1.1在险价值VaR

1.2条件尾部期望CTE

第2章多维椭球风险组合

2.1多维正态风险组合

2.2多维椭球风险组合

2.2.1 CTE表达式

2.2.2 CTE资金分配

第3章 多维指数弥散型风险组合

3.1一维指数弥散型分布族

3.2 CTE表达式

第4章多维位相风险组合

4.1一维位相分布

4.2多维位相分布

第5章多维非负相依风险组合

5.1多维伽玛风险组合

5.2多维Pareto风险组合

5.2.1多维Pareto分布

5.2.2多维指数风险组合

5.2.3多维Pareto风险组合

5.3多维对数正态风险组合

参考文献

致谢