基于极值理论的上证50ETF期权风险价值测度探讨
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 引言 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 文献综述 | 第11-17页 |
| 1.2.1 关于极值理论及其应用 | 第11-12页 |
| 1.2.2 期权风险价值测度的国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.3 期权风险价值测度的国内研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.4 文献综述小结 | 第16-17页 |
| 1.3 本文的主要研究内容及结构安排 | 第17-19页 |
| 1.3.1 本文的主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.3.2 本文的结构安排 | 第18-19页 |
| 2 期权及其市场风险测度 | 第19-25页 |
| 2.1 期权及上证 50ETF期权 | 第19-21页 |
| 2.1.1 期权概述 | 第19页 |
| 2.1.2 期权价格的影响因素 | 第19-20页 |
| 2.1.3 上证 50ETF期权 | 第20-21页 |
| 2.2 风险价值测度-VaR | 第21-22页 |
| 2.3 期权风险价值测度的一般测度方法 | 第22-24页 |
| 2.3.1 历史模拟法 | 第22-23页 |
| 2.3.2 Delta-Gamma-Theta法 | 第23页 |
| 2.3.3 蒙特卡罗模拟法 | 第23-24页 |
| 2.4 小结 | 第24-25页 |
| 3 极值理论及其参数估计 | 第25-29页 |
| 3.1 分布尾部特征及极值理论 | 第25页 |
| 3.2 广义极值分布 | 第25-26页 |
| 3.3 阈值极值分布 | 第26-27页 |
| 3.4 参数估计 | 第27-28页 |
| 3.4.1 广义极值分布参数估计 | 第27页 |
| 3.4.2 阈值极值分布参数估计 | 第27-28页 |
| 3.5 模型比较及拟采用的方法 | 第28-29页 |
| 4 基于极值理论的期权风险价值测 | 第29-39页 |
| 4.1 传统DGT法存在的不足 | 第29-30页 |
| 4.2 基于极值理论下方法改进 | 第30-32页 |
| 4.2.1 动态无险利率 | 第30-31页 |
| 4.2.2 将均值和波动率纳入动态 | 第31-32页 |
| 4.2.3 引入极值分布对厚尾进行描述 | 第32页 |
| 4.3 条件极值下期权风险价值测度 | 第32-36页 |
| 4.4 期权风险价值测度的有效性检验 | 第36-37页 |
| 4.4.1 均方误差法 | 第36页 |
| 4.4.2 Kupiec失败率检验法 | 第36-37页 |
| 4.5 改进后期权风险测度效果比较 | 第37-39页 |
| 5 实证分析 | 第39-55页 |
| 5.1 样本数据及其统计特征 | 第39-40页 |
| 5.2 ARMA—GARCH过程参数估计 | 第40-44页 |
| 5.2.1 时序数据的平稳性检测 | 第40页 |
| 5.2.2 ARMA过程阶数确定 | 第40-44页 |
| 5.3 残差的极值分布参数估计 | 第44-47页 |
| 5.3.1 广义极值分布下 分布拟合 | 第44-45页 |
| 5.3.2 广义帕累托 分布尾部拟合 | 第45-47页 |
| 5.4 上证 50ETF期权VaR计算 | 第47-49页 |
| 5.5 期权VaR测度效果的比较 | 第49-52页 |
| 5.6 实证结果 | 第52-55页 |
| 6 结论及展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 后记 | 第59页 |
