以最大熵值法估計台指選擇權投資組合保險極端值分配係數與其風險值

蘇恩德; 李勝榮

doi:10.30104/CYMR.200706.0003

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来源数据

P43 - 63

社会科学 > 经济学
社会科学 > 管理学

DOI： 10.30104/CYMR

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以最大熵值法估计台指选择权投资组合保险极端值分配系數与其风险值

Estimating the Taiwan Index Option Portfolio Insurance Extreme Value Distribution Coefficients and Value at Risk by Using Maximum Entropy Methodology

苏恩德(En-Der Su) ；李胜荣(Sheng-Jung Li)

中原企管评论； 5 卷 1 期 (2007 / 06 / 01) ， P43 - 63

繁体中文 DOI： 10.30104/CYMR.200706.0003

投资组合保险；左偏高峰；风险值； delta-gamma ；最大熵值法； portfolio insurance ； leptokurtosis ； value at risk ； delta-gamma ； maximum entropy

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摘要 │ 参考文献 (17) │ 国际计量

摘要〈TOP〉

并列摘要〈TOP〉

Though the portfolio insurance could hedge against the price tumble of the spot position, it is in some way not a fully delta or delta-gamma neutral hedging position. Thus, its value would nevertheless be affected by risk factors such as spot price volatility, time to maturity, and exercise price. The purpose of this paper hence intends to examine how those risk factors would influence the value of the portfolio insurance. On the other hand, we recognize that the spot price movement frequently exists phenomenon of leptokurtosis or jump. So, if we use the delta-gamma approach (sensitivity measure) to model the value at risk (VaR) of the portfolio insurance, we would ignore the foregoing abnormal and nonlinear phenomenon, and give rise to bias estimation of the VaR. However, the maximum entropy (ME) theory that is used widely to deal with the disorders in system can in the same way describe the abnormal phenomenon of the spot price moment and VaR estimation of the portfolio insurance. In this research, we found that the maximum entropy method can provide more desirable risk reactions of the risk scenario than delta-gamma sensitivity method. When the portfolio insurance is deep in-the-money- near zero VaR, ME would react less risk increase degree and when it is out-of-the money-larger VaR, the maximum entropy method could illustrate higher risk increase degree. This therefore gives investors more efficiency and speedy risk alert information.

参考文献 ( 17 ) 〈TOP〉

Bahra, B.(1997).Implied Risk-Neutral Probability Density Functions from option Prices: Theory and Application.Bank of England Working Paper Series,66
Bookstaber, R. M.,J. B. McDonald(1987).A General Distribution for Describing Security Price Returns.Journal of Business,60(2),401-424.
Britten-Jones, M.,S. M. Schaefer(1999).Non-linear Value-at-Risk.European Finance Review,2,161-187.
Cozzolino, J. M.,M. J. Zahner(1973).The Maximum-Entropy Distribution of the Future Market Price of a Stock.Operations Research,21(6),1200-1211.
Embrechts, P.,C. Klüppelberg,T. Mikosh(1997).Modelling Extremal Events for Insurance and Finance.Berlin:Springer-Verlag.

国际计量

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