基于重要抽样技术的外汇期权组合非线性VaR模型

• 作者: 陈荣达
• 来源期刊: 系统管理学报
• 学科: 经济
• 关键词: 外汇期权组合 Delta-Gamma-Theta模型 MonteCarlo模拟 重要抽样技术
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 68-72,88
• 页数: 6页
• 分类号: F830
• 字数: 5469字
• 语种: 中文

摘要

为了克服极小概率事件发生概率估计的困难,提出了把重要抽样技术发展到外汇期权组合非线性VaR模型中,通过改变市场变量回报分布的期望向量和协方差矩阵,在相应区域产生更多的样本,使得该情形下不再是稀有事件Monte Carlo模拟,从而减少Monte Carlo模拟计算工作量,更精确地估计出组合的损失概率,而组合的损失概率是计算组合损失分布的分位点(VaR值)的必备条件.模拟结果表明,该算法比常用Monte Carlo模拟法的计算效率更有效,且能很大程度上减少所要估计的损失概率的方差.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈荣达	浙江财经学院金融学院	29	199	9.0	12.0