极值估计在金融保险中的应用

出版时间：2006-4  出版社：中国经济出版社  作者：欧阳资生  页数：231  
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内容概要

　　在利用极值理论进行风险管理时，首先必须对极值事件的统计规律进行分析，得出极值分布中各个参数和高分位数的估计，这时本书的极值估计方法就派上了用场。本书作者首先系统地研究了极值估计的方法，从数学证明和计算机随机模拟两个方面验证模型，然后，将估计理论应用于金融、保险中，对金融、保险中的极值事件建立模型，并以我国实际的股票收益率数据和医疗及巨灾保险索赔数据进行实证分析，达到了对金融、保险中的极值风险进行有效度量的目的。作者的上述研究以极值估计为基础，不仅有理论上的创新，也有历史经验数据的支持。　　　　如何准确刻画金融、保险中极值事件，度量金融、保险业所面临的极值风险，一直是金融监管者、保险精算师关注的问题。极值理论的不断深化和发展为度量这种极值风险提供了一个很好的平台。在利用极值理论进行风险管理时，首先必须对极值事件的统计规律进行分析，得出极值分布中各个参数和高分位数的估计，这时本书的极值估计方法就派上了用场。本书首先系统地研究了极值估计方法，从数学证明和计算机随机模拟两个方面验证了模型，然后将估计理论应用于金融、保险中，针对金融、保险中的极值事件建立模型，并以我国实际的股票收益率数据、医疗和巨灾保险索赔数据为样本进行实证分析，达到对金融、保险中的极值风险进行有效度量的目的。本书可供统计、风险管理和保险精算人员阅读。

书籍目录

序言第一章 引言1.1 研究意义与国内外研究综述1.2 本书研究的主要内容、方法和创新第二章 极值分布的基本理论2.1 渐进模型2.2 分布的极值指数的估计2.3 最小值的渐进模型第三章 修正的Piuckands估计门限值的自助估计方法3.1 极值指数的修正的Pickands估计3.2 主要结果3.3 自助法的实现步骤3.4 定理的证明第四章 基于指数回归模型的极值估计的门限值的选择方法4.1 问题的提出4.2 自适应的门限值的选择方法4.3 基于指数回归模型的矩估计的门限值的选择第五章 一种概率分布的高分位数的最优估计5.1 高分位数估计的几种常用方法回顾5.2 主要结果5.3 定理的证明第六章 小样本情形下适度删失时的极值指数估计6.1 删失情形下的极值指数的估计6.2 删失情形下的极值指数的WLS估计6.3 模拟研究6.4 WLS估计与指数回归模型结果的比较第七章 极值估计在度量极值风险中的应用7.1 传统的度量风险的工具和最新进展7.2 GPD模型的VaR7.3 指数回归模型的VaR7.4 模型选择与VaR估计7.5 广义极值分布模型(GEV）度量极值风险7.6 极值理论在信用资产组合管理中的应用7.7 二元相依极值风险的Copula度量简介第八章 大的索赔数据的广义Pareto分布拟合8.1 问题的提出8.2 数据的描述8.3 统计模型8.4 模型的一些应用第九章 贝叶斯极值估计及其在信用估计中的应用9.1 问题的提出9.2 负二项-Pareto分布模型9.3 全Paretian模型参数的贝叶斯估计和贝叶斯信用估计9.4 随机模拟与实例分析参考文献后记