超越VaR与CVaR：金融市场中的拓扑风险度量
风险管理
2023-10-30 v2
摘要
本文通过将拓扑数据分析(TDA)，特别是上同调群，纳入股票投资组合的评估中，引入了一种金融风险评估的新方法。该研究旨在超越传统风险度量如风险价值(VaR)和条件风险价值(CVaR)，提供对市场复杂性的更细致理解。使用苹果、微软和谷歌三只股票过去一年的每日真实收盘价格收益数据，我们开发了一种新的拓扑风险度量，称为拓扑VaR距离(TVaRD)。初步结果表明，在压力条件下代表金融时间序列的点云密度发生显著变化，表明TVaRD可能提供关于投资组合风险的额外洞察，并有可能补充现有的风险管理工具。
引用
@article{arxiv.2310.14604,
title = {Beyond VaR and CVaR: Topological Risk Measures in Financial Markets},
author = {Amit Kumar Jha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.14604},
year = {2023}
}
备注
14 pages, 7 figures, 5 tables