精品文档---下载后可任意编辑CVaR 和 CES 的局部线性估量的模拟讨论与实证分析的开题报告1. 讨论背景对金融市场的风险度量一直是一个重要的讨论领域。在过去的几十年中，已经出现了很多风险度量方法，如 VaR、ES 等。然而，这些方法都有一定的局限性，比如 VaR 只能考虑风险的分位数，无法考虑分位数之外的风险；ES 不能很好地处理极端事件。因此，近年来，CVaR 和CES 等风险度量方法逐渐成为了讨论的热点。CVaR 和 CES 既能够很好地处理分位数之外的风险，又能够考虑极端事件的影响。它们的理论基础比较严谨，但是在实际应用中，它们的计算比较复杂，且对参数选择比较敏感。为了解决这些问题，许多学者提出了局部线性估量的方法，可以避开参数选择的问题，也可以提高计算精度。2. 讨论目的本讨论旨在进一步探讨 CVaR 和 CES 的风险度量方法在金融市场中的应用，并结合局部线性估量的方法，提高计算精度和稳定性。具体讨论目标如下：（1）分析 CVaR 和 CES 的概念和理论，以及局部线性估量的方法。（2）基于 Monte-Carlo 模拟技术，对 CVaR 和 CES 的表现进行模拟讨论，比较两种方法的计算精度和稳定性。（3）采纳实证分析的方法，以股票市场为例，对 CVaR 和 CES 的表现进行真实数据分析，验证实验结果的可靠性和有效性。（4）提出相关的政策建议，为金融市场的风险管理提供参考。3. 讨论方法和步骤本讨论将采纳以下方法和步骤：（1）文献综述：对 CVaR 和 CES 的相关讨论文献进行综述，了解其讨论现状和不足，并分析局部线性估量的方法。（2）模拟讨论：基于 Monte-Carlo 模拟技术，对 CVaR 和 CES 的表现进行模拟讨论。具体步骤包括：生成随机数序列，使用 CVaR 和CES 方法计算风险度量，比较不同方法的计算精度和稳定性。精品文档---下载后可任意编辑（3）实证分析：以股票市场为例，采纳真实数据对 CVaR 和 CES的表现进行实证分析。具体步骤包括：选取一定时间段内的股票市场数据，使用 CVaR 和 CES 方法计算风险度量，比较不同方法的计算精度和稳定性，验证实验结果。（4）政策建议：在实证分析的基础上，提出相关的政策建议，为金融市场的风险管理提供参考。4. 预期成果通过本讨论，估计可以得到以下成果：（1）对 CVaR 和 CES 的理论和方法进行深化分析，了解其优缺点和局限性。（2）通过 Monte-Carlo 模拟技术，比较 CVaR 和 CES 的计算精度和稳定性，探讨局部线性估量...
