【摘 要】
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CDaR,即条件风险跌幅量,是以CVaR为基础发展而来的,是一种将CVaR与跌幅函数结合起来的风险度量方法,即对于预先给定的置信度α, CDaR为投资组合跌幅函数的分布中最坏的(1-α)
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CDaR,即条件风险跌幅量,是以CVaR为基础发展而来的,是一种将CVaR与跌幅函数结合起来的风险度量方法,即对于预先给定的置信度α, CDaR为投资组合跌幅函数的分布中最坏的(1-α)%情况的均值.但CDaR是同等对待超过某一临界跌幅值的所有跌幅,即等权平均超过此临界跌幅值的所有跌幅.事实上,投资者面对不同的跌幅值,心理感受并不相同,为使风险测度能够反映此点,本文将效用理论与CDaR结合起来,根据跌幅函数的大小,赋予其可变的效用函数,从而提出一个新的广义凸风险度量：UCDaR.本文内容主要分为六部分.第-章介绍了风险度量理论;第二章介绍了现有的CDaR方法；第三章对现有CDaR方法进行改进,提出了UCDaR风险度量模型,介绍了UCDaR风险测度的定义,并对其相关性质进行了详细证明；第四章考虑到随机变量的分布信息不确定并且部分已知的情况,给出了最坏条件下的UCDaR(简称WUCDaR).第五章运用我国股票市场数据对上述两种新模型进行了实证分析,验证了新模型的有效性和优越性.文章的最后对本文进行总结,并提出展望.
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