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《工商管理基于ｃｖａｒ和ｒａｒｏｃ的投資組合優(yōu)化模型》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、基于ＣｖａＲ和ＲＡＲＯＣ的投資組合優(yōu)化模型基于ＣｖａＲ和ＲＡＲＯＣ的投資組合優(yōu)化模型是小柯論文網(wǎng)通過網(wǎng)絡(luò)搜集，并由本站工作人員整理后發(fā)布的，基于ＣｖａＲ和ＲＡＲＯＣ的投資組合優(yōu)化模型是篇質(zhì)量較高的學(xué)術(shù)論文，供本站訪問者學(xué)習(xí)和學(xué)術(shù)交流參考之用，不可用于其他商業(yè)目的，基于ＣｖａＲ和ＲＡＲＯＣ的投資組合優(yōu)化模型的論文版權(quán)歸原作者所有，因網(wǎng)絡(luò)整理，有些文章作者不詳，敬請諒解，如需轉(zhuǎn)摘，請注明出處小柯論文網(wǎng)，如果此論文無法滿足您的論文要求，您可以申請本站幫您代寫論文，以下是正文。 [摘要]RAROC（風(fēng)險調(diào)整的資本收益率）是商業(yè)銀行用于經(jīng)營管理的核
2、心技術(shù)手段之一，用經(jīng)過調(diào)整后的收益與風(fēng)險資本的比值對銀行的經(jīng)營績效進行評估。在本文中我們用CVaR來度量風(fēng)險資本，提出了一個新的投資組合優(yōu)化模型，并對該模型進行分析。并驗證了該模型的有效性。 [關(guān)鍵詞]RAROCCVaR(條件風(fēng)險價值)投資組合風(fēng)險管理 一、引言 20世紀(jì)80年代以來，隨著經(jīng)濟全球化和金融一體化進程加快，現(xiàn)代金融理論和信息技術(shù)發(fā)展迅速，新的金融工具層出不窮，從而引發(fā)了全球金融市場的迅猛發(fā)展，同時也帶來了前所未有的市場波動，銀行業(yè)面臨著巨大的金融風(fēng)險。作為風(fēng)險管理的風(fēng)險度量，也已成為當(dāng)今銀行業(yè)風(fēng)險管理控制的焦點所
3、在。與此同時，隨著我國對外開放進程的加快，國內(nèi)銀行業(yè)改革如火如荼，風(fēng)險度量作為銀行金融管理的基石也受到國內(nèi)銀行業(yè)的高度重視，而VaR是當(dāng)前銀行業(yè)主流風(fēng)險度量方法，但它不是一致性風(fēng)險度量指標(biāo)，損益分布的尾部損失信息反映不充分，即不能反映損失一旦超過VaR時潛在損失大小，但這些低頻高危的極端事件一旦發(fā)生，給銀行帶來的將是巨額損失，甚至是滅頂之災(zāi)，而CVaR（修正VaR方法）可以克服的這些VaR的缺點，并具有很多良好的特性，因此它漸漸受到銀行業(yè)的重視?！ 《阢y行業(yè)績測評系統(tǒng)中RAROC（RiskAdjustedReturnOnCapital即風(fēng)
4、險調(diào)整的資本收益率）是核心技術(shù)手段之一，它是一個充分考慮各種成本和風(fēng)險暴露的盈利性指標(biāo)，充分反映了收益中的風(fēng)險成本，能全面真實的反映考核對象的實際經(jīng)營成果，不但體現(xiàn)當(dāng)前收益，也體現(xiàn)未來風(fēng)險。在這項指標(biāo)中風(fēng)險的度量通常用方差或VaR，但由于方差作為度量風(fēng)險的做法已受到質(zhì)疑：方差關(guān)于平均收益是對稱的，這意味著高于該平均值的收益也被計為風(fēng)險，而VaR度量風(fēng)險也有較大的局限性，所以本文以CVaR來度量風(fēng)險，并考慮中國商業(yè)銀行的證券投資業(yè)務(wù)，建立一個有風(fēng)險約束的使得RAROC最大的投資組合優(yōu)化模型，并對此模型進行分析。驗證它的有效性?！ 《⑾嚓P(guān)
5、知識介紹 1.RAROC介紹 RAROC（RiskAdjustedReturnonCapital），即風(fēng)險調(diào)整的資本收益率，它改變傳統(tǒng)上銀行主要以帳面股東收益率或股東回報為中心考慮經(jīng)營業(yè)績和進行管理的模式，更深入更明確的考察風(fēng)險對銀行業(yè)的巨大影響，RAROC的核心原理是銀行在評價其盈利情況時，必須考慮其盈利是在承擔(dān)了多大風(fēng)險的基礎(chǔ)上獲得的，即一單位的風(fēng)險資本能帶來多大收益。其計算公式為： NIM表示凈收益等于收入減去資金成本，NIE表示經(jīng)營成本，EL表示預(yù)期損失，表示邊際稅率，n表示資產(chǎn)種數(shù)，代表方差，代表相關(guān)系數(shù)，用來計算在險資
6、本。在險資本是銀行為了吸收緩沖風(fēng)險而準(zhǔn)備的資本，是銀行所承擔(dān)風(fēng)險的最低需要?！ ?.CVaR模型介紹 設(shè)變量X是投資組合可行集，令為投資組合的損失函數(shù)，其中為n維投資組合方案向量，為m維隨機變量，表示市場的隨機因素。假設(shè)y的聯(lián)合概率密度函數(shù)為P(y)，對于確定的x，由y引起的損失是R上的服從某一分布的隨機變量，其不超過臨界值的分布函數(shù)為： 對于任意固定的x,函數(shù)是在投資組合下的損失積累分布函數(shù)?！ ∫员硎局眯潘?，表示當(dāng)投資組合為x時，損失所對應(yīng)的VaR值，其計算公式為： 又以表示損失函數(shù)不小于時的CVaR值： 利用上述定義直接計算
7、和優(yōu)化VaR和CVaR是相當(dāng)困難的，文獻[4]中通過一個特殊的函數(shù)將CVaR和VaR兩者有效的聯(lián)系起來，定義： 式中:表示在上述假設(shè)下可以證明是凸函數(shù)，所以以它作為為優(yōu)化目標(biāo)可以做到局部最優(yōu)解即為全局最優(yōu)解，并可以證明 若令，則是一個非空，閉的有界集，它的下確界就是置信度為的VaR值，以下情況總是成成立： 上述結(jié)果有很好的理論價值，因為當(dāng)Y為連續(xù)型隨機變量時，是凸的連續(xù)可微函數(shù)，就可以很簡單的通過求解關(guān)于的一階導(dǎo)數(shù)獲得。這時僅含一個點，該點就是值（在一般情況下，不只含一個點）?！ ⊥ǔＧ闆r下，概率密度函數(shù)P(y)的解析表達式難以得到，
8、可以利用隨機變量y的歷史數(shù)據(jù)，或使用monteCarlo法模擬樣本數(shù)據(jù)來給出式（4）中積分的估計，設(shè)為y的q個樣本，則函數(shù)的估計值為： 它是關(guān)于的凸的分段線性函數(shù)，它可用線性規(guī)
