【摘 要】
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为了克服多元厚尾分布情形下的非线性vaR数值计算的困难，本文将重要抽样技术发展到多元t-分布情形下的外汇期权组合非线性VaR模型中，通过对市场变量回报分布进行概率测度的指数
【机 构】
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浙江财经学院金融学院,浙江大学管理学院
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为了克服多元厚尾分布情形下的非线性vaR数值计算的困难，本文将重要抽样技术发展到多元t-分布情形下的外汇期权组合非线性VaR模型中，通过对市场变量回报分布进行概率测度的指数变化，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。数值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。
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