浅析布朗运动中国可转换债券风险度量模型及算法

论文导读：
摘要：可转换公司债券是一种具有筹资和避险双重功能的金融衍生产品，并且兼具债权性和期权性的特点，价值形态相当复杂，是我国资本市场中一种重要的衍生金融工具。目前国内仅有着19支可上市流通的普通可转债，身处困境的可转债市场期待扩容已久，而关于可转债风险度量不足的探讨仍处于探索阶段，目前还没有一个成熟且方便的风险度量模型能够对可转债进行合理的风险度量，本论文针对我国金融市场的特点，研究构建可转债风险度量模型的不足，并给出相应的算法和实证分析。本探讨主要以从下三个方面展开：首先，通过利用随机Faure序列和方差减小技术并结合Moro算法，提出了基于Faure序列和Moro算法的拟蒙特卡罗（QMC）办法。基于该办法，给出了中国可转债的风险度量模型。接着，选取了唐钢转债进行了实证分析，以可转债的VaR和ES估计值、方差从及计算效率几个方面将该办法与普通蒙特卡罗办法(PMC)进行了对比，结果显示QMC办法在计算唐钢可转债的风险值VaR和ES时不仅方差更小，计算效率更高，而且其估计值也更加接近实际损失。其次，通过将模糊数学论述引入到可转债的风险度量中，考虑可转债的初始股价，波动率和收益率均为模糊数的状况下的风险度量不足，结合改善的蒙特卡罗办法，得到了模糊拟蒙特卡罗(FQMC)风险度量模型；同时为了更好的衡量风险度量模型的优劣性，构造了一个新的评价指标BSR，并进行了适当的分析。接着选择新钢转债进行实证分析，发现基于模糊拟蒙特卡罗办法的风险度量模型在计算可转债模糊风险ES时不仅方差更小，而且其估计值也更加接近实际损失。进一步，结合中国金融市场的实际，研究将分形市场假说论述引入到可转债风险度量模型中。通过蒙特卡罗仿真实验和实证分析说明了Whittle算法克服了常用的R/S算法、修正R/S算法、V/S算法从及DFA等算法在精度和稳定性方面的缺陷。接着选用Whittle估计算法，考虑可转债标的股价服以分形布朗运动状况下的可转债风险度量不足，并利用基于分形市场假说下的蒙特卡罗算法进行模拟计算，得到了较好的结果。而通过本论文构造的评价风险度量模型优劣性的指标BSR也进一步说明，基于分形市场假说下的风险度量模型不仅是有效的，而且具有进一步探讨的价值。关键词：可转债论文风险度量论文拟蒙特卡罗论文模糊集论述论文分形布朗运动论文
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ABSTRACT6-8
目录8-10
第一章 绪论10-23

1.1 选题背景及作用10-13

1.1 探讨背景10-11

1.2 探讨作用11-13

1.2 文献综述13-17

1.3 探讨目标、内容及办法17-20

1.3.1 探讨目标17-18

1.3.2 探讨内容18-19

1.3.3 探讨办法19-20

1.4 本论文创新之处20-21

1.5 本论文结构21-23

第二章 可转债概述及价值分析23-28

2.1 可转债概述23-25

2.

1.1 可转债定义和特点23

2.

1.2 可转债基本要素23-25

2.2 可转债的价值结构分析25-26

2.3 本章小结26-28

第三章 基于拟蒙特卡罗办法的可转债风险度量28-36

3.1 准备知识28-31

3.

1.1 可转债的波动历程及风险度量28-29

3.

1.2 基于 Moro 算法的拟蒙特卡罗办法29-31

3.2 算法设计31-32

3.3 实证分析32-35

3.1 数据选择及参数设定32

3.2 结果分析32-35

3.4 本章小结35-36

第四章 模糊环境下可转债风险度量36-46

4.1 准备知识36-39

4.

1.1 可转债的模糊参数36-37

4.

1.2 可转债模糊波动的可能性均值37

4.

1.3 可转债的模糊风险度量37-38

4.

1.4 新的风险模型评价指标38-39

4.2 算法设计39-40

4.3 实证分析40-44

4.

3.1 数据选择及参数设定40-41

4.

3.2 结果分析41-44

4.4 本章小结44-46
第五章 分形维参数估计办法对比分析46-56

5.1 分形维参数估计办法46-48

5.

1.1 R/S 分析办法46-47

5.

1.2 修正 R/S 分析办法47

5.

1.3 V/S论文导读：上一页12

办法47
5.

1.4 DFA 办法47-48

5.

1.5 Whittle 估计法48

5.2 基于蒙特卡罗仿真模拟的办法对比48-51

5.3 实证分析51-54

5.

3.1 数据选择及统计特性分析51-52

5.

3.2 移动窗口技术和 Whittle 估计分析52-54

5.4 本章小结54-56
第六章 分形市场假说下的可转债风险度量56-61

6.1 分形历程下可转债风险度量及算法设计56-57

6.2 实证分析57-60

6.

2.1 数据选择及参数设定57-58

6.

2.2 结果分析58-60

6.3 本章小结60-61
结论61-64
参考文献64-69
攻读硕士学位期间取得的探讨成果69-71
致谢71-72
附件72