CVaR和CES的局部线性估计的模拟研究与实证分析的开题报告1.研究背景对金融市场的风险度量一直是一个重要的研究领域。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研究的热点。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计的方法，可以避免参数选择的问题，也可以提高计算精度。2.研究目的本研究旨在进一步探讨CVaR和CES的风险度量方法在金融市场中的应用，并结合局部线性估计的方法，提高计算精度和稳定性。具体研究目标如下：（1）分析CVaR和CES的概念和理论，以及局部线性估计的方法。（2）基于Monte-Carlo模拟技术，对CVaR和CES的表现进行模拟研究，比较两种方法的计算精度和稳定性。（3）采用实证分析的方法，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.研究方法和步骤本研究将采用以下方法和步骤：（1）文献综述：对CVaR和CES的相关研究文献进行综述，了解其研究现状和不足，并分析局部线性估计的方法。（2）模拟研究：基于Monte-Carlo模拟技术，对CVaR和CES的表现进行模拟研究。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。（3）实证分析：以股票市场为例，采用真实数据对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.预期成果通过本研究，预计可以得到以下成果：（1）对CVaR和CES的理论和方法进行深入分析，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，探讨局部线性估计的应用效果。（3）通过实证分析，验证CVaR和CES方法在真实数据中的表现，提出相关政策建议。（4）为金融市场的风险管理提供参考，为学术界提供有价值的研究成果。