风险管理的随机过程工具包
摘要：风险管理中，掌握代表风险因素的时间序列的基本统计特征是可取的。本教程旨在介绍一些不同的随机过程，以帮助掌握描述不同资产类别或行为的风险因素的基本特征。本文不追求全面，但给出了实际可实施模型的示例，并了解数据中的样式特征。读者还可以将这些模型作为构建更复杂模型的基石，尽管对于许多风险管理应用程序来说，这里开发的模型足以用作定量分析的第一步。这里涉及的广义特征是“厚尾”和“均值回归”。我们在初始选择合适的随机过程方面给出一些指导，并解释如何基于历史数据估计过程参数。一旦过程进行了校准，通常通过最大似然估计，就可以模拟风险因素并为风险投资组合构建未来的情景。然后，可以从投模拟分布中选出几个风险度量，尽管我们在这里侧重于在模拟风险因素之前对随机过程进行估计。最后，这份初始调查报告重点关注单个时间序列。将来的工作将涉及风险因素之间的相关性或更一般的依赖关系，从而导致多变量过程建模。
作者：Damiano Brigo, Antonio Dalessandro, Matthias Neugebauer, Fares Triki
论文ID：0812.4210
分类：Risk Management
分类简称：q-fin.RM
提交时间：2008-12-23