基于非線性期望的VaR風(fēng)險度量方法及其應(yīng)用研究的開題報告

基于非線性期望的VaR風(fēng)險度量方法及其應(yīng)用研究的開題報告一、研究背景與意義VaR（ValueatRisk）作為金融市場風(fēng)險度量的重要工具，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于金融市場和企業(yè)的風(fēng)險管理中。VaR的基本思想是通過一定的概率分布，對未來一段時間內(nèi)資產(chǎn)組合可能出現(xiàn)的最大損失進(jìn)行度量。而傳統(tǒng)的VaR方法通常假設(shè)損失函數(shù)為線性關(guān)系，即損失函數(shù)呈現(xiàn)出和收益正相關(guān)的關(guān)系。然而在實(shí)際金融市場中，這種線性假設(shè)的局限性已經(jīng)被越來越多的研究者認(rèn)識到。事實(shí)上，在金融市場中，損失函數(shù)往往為非線性的，即收益與損失之間呈現(xiàn)出非對稱的關(guān)系。如何更加準(zhǔn)確地描述這種非線性關(guān)系，并通過VaR方法對金融市場風(fēng)險進(jìn)行更加準(zhǔn)確的度量，已經(jīng)成為金融風(fēng)險管理領(lǐng)域的重要研究方向。二、本研究的研究目標(biāo)和內(nèi)容本研究旨在基于非線性期望，發(fā)展一種新的VaR風(fēng)險度量方法，對金融市場中的非線性風(fēng)險進(jìn)行準(zhǔn)確度量。具體研究內(nèi)容包括以下幾個方面：1.對金融市場中的非線性風(fēng)險進(jìn)行研究，揭示目前傳統(tǒng)VaR方法的局限性；2.分析非線性風(fēng)險度量中的非線性期望理論，以及相關(guān)的非線性期望風(fēng)險度量方法；3.在此基礎(chǔ)上，提出一種基于非線性期望的VaR風(fēng)險度量方法，并進(jìn)行理論模型的構(gòu)建；4.以實(shí)測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過模擬實(shí)驗(yàn)，比較本方法與其他傳統(tǒng)方法的效果，并從理論與實(shí)證兩個層面上進(jìn)行驗(yàn)證。三、研究方法和技術(shù)路線本研究采用理論和實(shí)證相結(jié)合的方法，包括對金融市場中的非線性風(fēng)險進(jìn)行理論分析、對非線性期望理論進(jìn)行深入研究、基于非線性期望提出VaR風(fēng)險度量理論模型，并在實(shí)踐中進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn)。具體研究路線如下：1.文獻(xiàn)綜述和理論分析：對現(xiàn)有的VaR風(fēng)險度量方法以及非線性期望理論進(jìn)行綜述和分析，梳理和分析目前存在的問題和局限性，為本研究提供理論基礎(chǔ)。2.理論模型構(gòu)建：在非線性期望理論的基礎(chǔ)上，提出新的VaR風(fēng)險度量方法，構(gòu)建理論模型，解決非線性風(fēng)險的度量問題。3.數(shù)據(jù)收集和模擬實(shí)驗(yàn)：選取實(shí)測數(shù)據(jù)，進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn)，以及對結(jié)果的分析和研究。4.結(jié)果驗(yàn)證和總結(jié)：對理論模型和模擬實(shí)驗(yàn)的結(jié)果進(jìn)行分析和驗(yàn)證，并從實(shí)證和理論的角度對本研究進(jìn)行總結(jié)和歸納。四、研究的預(yù)期成果本研究預(yù)期的成果包括：1.對現(xiàn)有VaR風(fēng)險度量方法和非線性期望理論進(jìn)行全面、系統(tǒng)的綜述，總結(jié)出問題和局限性；2.提出一種基于非線性期望的新型VaR風(fēng)險度量方法，構(gòu)建理論模型，對金融市場中的非線性風(fēng)險進(jìn)行討論和分析；3.基于實(shí)測數(shù)據(jù)的模擬實(shí)驗(yàn)，比較本方法與傳統(tǒng)方法的效果，從理論和實(shí)證兩個層面進(jìn)行驗(yàn)證；4.給金融企業(yè)提供一個更加準(zhǔn)確而可靠的風(fēng)險度量方法，為風(fēng)險管理提供更好的指導(dǎo)，提高風(fēng)險管理的水平和效果。五、研究的實(shí)施計劃本研究的計劃時間為兩年。主要的工作計劃如下：第一年：1.文獻(xiàn)綜述，對VaR風(fēng)險度量方法和非線性期望理論進(jìn)行調(diào)研和分析；2.研究非線性風(fēng)險度量中的非線性期望理論，并對其進(jìn)行深入研究；3.提出基于非線性期望的VaR風(fēng)險度量方法，并構(gòu)建理論模型；4.在Matlab等軟件平臺上，進(jìn)行理論模型的初步測試和計算。第二年：1.數(shù)據(jù)收集和整理，包括歷史數(shù)據(jù)和實(shí)證數(shù)據(jù)；2.基于實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn)，并分析理論模型的效果；3.對模擬實(shí)驗(yàn)的結(jié)果進(jìn)行比較和驗(yàn)證；4.對研究成果進(jìn)行總結(jié)、總結(jié)和歸納，準(zhǔn)備相應(yīng)的學(xué)術(shù)論文或研究報告。六、參考文獻(xiàn)1.Vlaar,P.J.G.,&Korn,R.(2017).NonlinearExpectations,DistributionallyRobustOptimization,andMomentConstraintsonTailRisk.ManagementScience,63(2),528-546.2.Chen,W.,Yang,Y.,&Zhou,J.(2016).AnewVaRmodelbasedonthecorrelationanddistributionbetweenstockmarketandcommoditymarket.JournalofBusinessResearch,69(11),5425-5435.3.Krasa,S.,Lambert,P.,&Samiloglu,F.(2015).Comonotonicity-basedquantileuncertainty:variableselectionforportfolioconstruction.JournalofFinancialandQuantitativeAnalysis,50(5),1043-1070.4.O'Brien,J.(2018).Beyondlinearity:non-linearriskassessmentandregulation.JournalofFinancialRegulationandCompliance,26(4),388-403.5.Fenton,M.,&Gau