基于熵理论的金融市场风险测度及实证研究

目前主流的金融风险测度方法如Va R、CVa R和ES都是基于均值-方差分析框架,刻画金融风险都通过分析收益率分布,且大多将收益率分布描述成正态分布;然而,这种传统方法不能很好地拟合证券市场诸如尖峰厚尾形态的真实分布。物理学中的熵可以用来度量不确定性程度,选取熵值最大的概率分布可以更好地描述证券市场价格随机过程。将熵理论引入金融风险测度研究中,利用最大熵分布对道琼斯指数、纳斯达克指数、德国DAX指数、法国CAC指数、日经225指数、上证指数等欧、美、亚典型并具有代表性的6个证券指数近20年的日数据进行实证分析得出,这种度量方法可以更加准确刻画证券市场收益率分布以及描述金融风险特征。