可转换债券风险测度的新方法——GAVaR模型

被引：3

作者：

杨立洪 ^{[1
]}

徐黄玮 ^{[1
]}

曹显兵 ^{[2
]}

机构：

[1] 华南理工大学数学科学学院

[2] 北京工商大学数理系

来源：

数学的实践与认识 | 2007年 / 11期

关键词：

可转债; 风险测度; VaR; GARCH; 遗传算法(GA);

D O I：

暂无

中图分类号：

F830.9 [金融市场]; F224 [经济数学方法];

学科分类号：

0701 ; 070104 ;

摘要：

通过ARMAGARCH模型模拟出可转债收益率的分布,然后使用遗传算法的数据挖掘技术对此分布进行了有效的优化,结合Bootstrap算法将优化结果应用于VaR测度,得出了GAVaR模型下的风险值.对中国和台湾可转债市场进行实证研究,发现GAVaR模型压力测试和回顾测试的结果都优于历史模拟法等常用VaR模型,控制风险的能力适合可转债市场的需求.

引用

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