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摘要
在当今金融市场资产价格高波动的背景下,度量投资组合中各资产对总体风险的风险贡献度对探析投资组合风险波动不定的深层次原因有重要意义。关于风险贡献度的测算,目前运用较广泛的是历史数据法,其主要适用于存在大量数据样本且持续期较短的情况。特别地,极端情况下的风险贡献度估计主要由处于分布尾部的少量观测值决定,因此历史数据法估计的准确性此时较难保证,为此,本文对鞍点逼近模型优化并考察上述情形。通过对中国股市进行实证分析发现,与传统历史数据法相比,鞍点逼近模型呈现下列优点:投资组合分布函数简洁、风险贡献度计算效率和准确性较高,压力测试表明该方法具有较好的稳健性。因此该方法有望对投资组合的风险预警与防范起到决策支持作用。
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单位大连理工大学; 经济管理学院
