一种新的自适应MCMC方法在金融市场风险VaR计算中的应用

在系统介绍VaR模型理论基础上,针对现有VaR计算中主流方法的缺陷,提出了一种新的马尔科夫链蒙特卡罗方法中的自适应Metropolis抽样方法。以我国股票市场投资风险的VaR模型为例,基于上证综合指数的变化,将自适应Metropolis方法应用于整个沪市大盘VaR的计算。研究结果表明:自适应Metropolis方法的推荐分布随着抽样过程能自适应的调整,其计算效率和精度要明显优于传统的VaR计算方法。