基于重要抽样技术的外汇期权组合非线性VaR模型

摘要

为了克服极小概率事件发生概率估计的困难,提出了把重要抽样技术发展到外汇期权组合非线性VaR模型中,通过改变市场变量回报分布的期望向量和协方差矩阵,在相应区域产生更多的样本,使得该情形下不再是稀有事件Monte Carlo模拟,从而减少Monte Carlo模拟计算工作量,更精确地估计出组合的损失概率,而组合的损失概率是计算组合损失分布的分位点(VaR值)的必备条件。模拟结果表明,该算法比常用Monte Carlo模拟法的计算效率更有效,且能很大程度上减少所要估计的损失概率的方差。