摘要
随着金融市场的不断发展和风险管理技术的进步，如何有效地度量和控制证券市场风险成为投资者和监管机构关注的焦点。
传统的风险度量方法，如方差和标准差，往往难以准确地刻画尾部风险，而CVaR(ConditionalValueatRisk，条件风险价值)模型作为一种能够有效捕捉尾部风险的风险度量工具，近年来在风险管理领域得到了广泛应用。
本文将对基于CVaR模型的证券市场实证研究进行综述，首先介绍CVaR模型的概念及其计算方法，然后回顾CVaR模型在证券市场风险测度、投资组合优化等方面的应用，最后总结现有研究的不足并展望未来的研究方向。
关键词：CVaR模型；证券市场；风险测度；投资组合优化；实证研究
CVaR，也称为期望尾部损失（ExpectedTailLoss，ETL）或预期损失（ExpectedShortfall，ES），是一种风险度量指标，用于衡量投资组合在给定置信水平下预期遭受的平均损失。
与传统的风险度量指标VaR（ValueatRisk，风险价值）相比，CVaR更加全面地考虑了尾部风险，因为它关注的是VaR所定义的损失阈值之外的损失的平均值。
CVaR的计算方法主要有两种：参数法和非参数法。
参数法通常假设收益率服从特定的分布，例如正态分布或t分布，然后根据分布的参数估计CVaR。
非参数法则不需要对收益率分布进行假设，而是直接利用历史数据或模拟数据来估计CVaR，例如历史模拟法和蒙特卡洛模拟法。
相比于VaR，CVaR具有以下优势：
1.更全面的风险度量:CVaR考虑了VaR阈值之外的损失，能够更全面地刻画尾部风险。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
