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在考虑金融数据的非正态分布的条件下,使用更接近市场实际的SGT(Skewed Generalizedt Distribution)分布取代正态分布,建立了基于SGT分布的VaR(Value-at-risk)计算模型,然后对于SGT分布的参数估计采用贝叶斯统计推断,提高了SGT分布的参数估计精度和VaR的度量准确性。并用上证指数对这个新方法做了实证检验,发现对于样本内的VaR的性能测试贝叶斯统计推断的结果和用SGT的最大似然估计结果相似,但都优于正态分布的结果,样本外的性能测试中贝叶斯统计推断的结果优于用SGT的最大似然估计和正态分布的结果. 相似文献
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本文采用均值-方差对冲方法, 对具有一般跳过程, 存在违约风险的期权定价做了深入研究, 首先建立了基于违约过程的半鞅的鞅表示定理, 其次定义最优方差鞅测度并构建两个倒向半鞅随机微分方程, 然后找出使成本函数最小的最优投资策略, 从而给出其定价公式. 本文的主要贡献在于首次给出了可违约半鞅过程的倒向随机半鞅微分方程, 并且给出了具有一般跳过程的可违约期权的定价公式, 具有一定的理论意义. 相似文献
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