【摘 要】
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近年来,金融风险成为国内外金融实务界、理论界和监管机构共同关注的对象。风险测度是风险管理中首要而核心的部分,在金融自由化的国际背景下研究风险测度对于风险的有效管理
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近年来,金融风险成为国内外金融实务界、理论界和监管机构共同关注的对象。风险测度是风险管理中首要而核心的部分,在金融自由化的国际背景下研究风险测度对于风险的有效管理、我国风险管理研究的发展,乃至我国金融体系的建设都具有十分重要的意义。本文以“CDaR模型的有效前沿研究”为题。文章首先介绍了论题研究的背景和意义,接着按照时间的顺序,概述了在金融风险管理理论发展过程中具有里程碑意义的重要模型。具体包括均值-方差(MV)模型、均值-风险价值(VaR)模型、均值-条件风险价值(CVaR)模型和均值-条件风险跌幅量(CDaR)模型。本文的重点是均值-条件风险跌幅量(CDaR)模型:采用R.T.Rockafellar和S.Uryasev的一种优化算法[1],构造了一个以条件风险跌幅量(CDaR)来度量金融风险的投资组合优化模型。在实证分析方面,本文选择了沪市的10种股票构成了一个投资组合,用Matlab科学计算软件进行了优化计算,得到了该组合的投资权重和有效前沿。同时,本文还对所得到的有效前沿进行了横向和纵向的比较分析。最后得出结论:从整体上看,基于条件风险跌幅量(CDaR)的优化模型无论从广度还是精度上,在对投资组合的风险度量和风险控制方面都比均值-条件风险价值(CVaR)模型具有更强的适应性。
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