柏拉图-伽玛模型下TVaR风险度量的贝叶斯估计?

摘要：

在金融风险管理中，对风险的度量及评估是决策者最为关心的问题。由于尾在险价值度量(TVaR)是一种改进的在险价值度量，又满足风险度量的一致性公理，因此TVaR在风险管理得到广泛的使用。本文对TVaR度量建立了贝叶斯统计模型，充分利用风险的样本信息与先验信息，给出了TVaR的贝叶斯估计，并证明了TVaR估计的强相合性。最后通过数值模拟的方法，计算了不同样本容量下贝叶斯估计的效率。结论表明，即使在样本容量较小的情况下，本文得到的估计仍然能满足实际使用的需要。

关键词：VaR度量、TVaR度量、贝叶斯估计、强相合性

分类号：O211.9(概率论与数理统计)

资助基金：国家自然科学基金71361015；中国博士后基金2013M540534,2014T70615；教育部人文社科项目14YJC630085；江西省自然科学基金20142BAB201013；江西师范大学青年成长基金004796；江西师范大学研究生创新基金2014010654.@@@@The National Natural Science Foundation of China71361015;the Postdoctoral Sci-ence Foundation of China2013M540534,2014T70615;the Humanities and Social Sciences Project of Min-istry of Education14YJC630085;the Natural Science Foundation of Jiangxi Province20142BAB201013;the Youth Growth Fund of Jiangxi Normal University004796;the Graduate Innovation Fund of Jiangxi Normal University2014010654

在线出版日期：2015-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：667-676