VAR理论在我国股票市场的实证研究

我国金融市场的迅猛发展,使得金融机构面临的主要风险已从信用风险转向了市场风险。我国金融市场作为一个发展中的新兴市场,市场风险必将随着金融市场的发展而逐渐加大。VaR方法作为风险管理的计量模型,能够有效地度量和控制金融风险,在世界金融市场上已经得到了广泛的运用。本文正是运用VaR模型度量了我国证券市场的市场风险,利用上证综合指数1995年1月3日至2008年12月12日的数据,具体计算出上证综合指数的VaR值,旨在探讨VaR模型能否适用于中国股票市场。     

沪深300指数的VaR风险测量——基于历史模拟法和蒙特卡罗模拟法

VaR是目前金融市场风险测量的主流方法。本文基于历史模拟法和蒙特卡罗模拟法,以沪深300指数为研究对象,进行了VaR风险测量实证研究。研究发现,蒙特卡罗模拟法能够较好地覆盖实际损失,适于我国股票市场价格指数的风险度量。     

金融风险度量的VaR方法综述

VaR方法逐渐成了度量金融风险的主流方法,越来越多的金融机构采用VaR测量市场风险,使用VaR作为风险限额,监管当局也在使用VaR确定风险资本金等等。本文对VaR理论方法产生的背景,VaR理论在国内外的研究情况进行了综述。对VaR的各种应用作一介绍,并对VaR的进一步应用作了展望。     

VaR方法测量金融风险应用浅述

VaR风险价值方法是上世纪90年代以后发展起来的新型风险管理工具,作为一种金融风险测量和控制的模型,它简单易操作,应用范围广,相比于传统的金融风险管理模型,具有更高的使用价值。目前VaR方法是最先进的风险测量技术而在金融风险测量领域广泛应用,但是在我国金融领域,VaR方法目前仍处于理论探索、模型建构的起步阶段。如何构建VaR风险测量系统、将其投入金融实践中是我们面临的重大课题,本文通过对VaR方法的分析并结合我国金融领域的具体情况,对VaR方法在我国金融领域的应用进行初步探讨,以期能对我国金融风险领域VaR方法的使用有所助益。     

论保险公司风险管理中的VAR方法的应用

作为测量和控制金融风险的量化模型,风险价值法(VaR)在金融国外的金融风险管理中得到广泛应用。本文在综述VaR理论产生、应用背景的基础上,探讨了VaR模型的基本含义及计算方法,并就其在保险公司资产风险管理、信息披露、投资绩效评估和保险监管等领域的应用进行了初步探讨。     

证券投资风险计量理论比较

人们研究风险、计量和测度风险 ,是为了更好的控制风险。在证券投资风险日益被量化的形势下 ,对风险—均值理论、β值理论和用Hurst指数、下偏矩方法、VaR方法计量证券风险理论进行对比分析 ,发现了每种理论的适应性和存在的一些不足 ,这为新的证券投资风险计量理论设计提供了一些值得借鉴的思路。     

QDII基金的投资收益与风险控制研究

QDII基金对我国金融市场的稳定具有着重要的作用,特别是金融危机后,QDII基金的发展面临更大挑战 本文将以股票市场和外汇市场为研究对象,对QDII基金的收益和风险进行分析,借助VaR工具采衡量和控制基金风险.发现QDII基金的分散化投资对控制风险作用明显,美国股市复苏有利于增加QDII基金的收益的同时美元贬值也造成了基金净值的下降.     

VaR的改进方法CVaR在投资组合风险中的应用

VaR(在险价值)理论是当今国际上比较成熟的分析和度量风险的理论,在世界范围内得到广泛应用,但在对风险分布函数的度量中,却常常忽视对函数尾部特殊值的分析和计量,从而影响到风险评估的准确性。CVaR作为投资组合风险度量的指标克服了VaR的不足,是一致性的投资组合风险度量指标,具有很多优良特性。目前CVaR尚未成为金融业的一项公认标准,但因为它有厚实的理论根基和鲜明的可操作性,在投资组合风险控制方面比VaR更为有效合理、更适宜,同时建立CVaR模型可以降低风险,使资源合理配置。     

金融市场风险度量方法研究及其实证分析

随着全球金融一体化、自由化进程加速,金融资产市场化、可交易化程度不断加深,金融市场风险逐渐成为金融机构和其他经济主体面对的主要风险之一.基于VaR方法的市场风险测量理论和技术,为测量金融市场风险提供了统一的框架和指标,成为金融市场风险管理的主流方法.在遵循VaR方法的基本框架下,利用VaR进行金融市场风险测量、管理所涉及的基本理论和实证问题进行研究和讨论,结果表明在我国的证券市场上GARCH模型能比较准确的度量市场风险.     

基于VaR和两基金分离的投资组合模型

本文使用VaR来度量投资组合的市场风险,构造了一个在可接受期末财富约束条件下,使VaR达到最小的投资组合模型,同时,发现该模型发生了两基金分离现象,因此存在多风险资产情形下的投资组合模型可以退化成为单风险资产情形下的投资组合模型。最后,本文使用简化的单风险模型对我国上海股票市场进行了实证分析,探讨投资者如何在股票和银行借贷中进行最优资产分配。     

La-VaR模型在股票市场流动性风险度量中的应用

本文对Bangia等学者提出的BDss模型进行了理论推导,并针对我国的订单驱动型股票市场,对BDSS模型中的相对价差进行调整,优化了BDSS模型.本文将优化的BDSS模型与BDSS模型、基于GARCH族的传统VaR模型进行后验测试对比分析,证明优化的BDSS模型比GARCH族的VaR模型和BDSS模型更能够充分的估计流动性风险,更加符合我国的实际情况.     

基于极值理论的可转债在险价值动态预测研究

在对可转换债券指数统计特性分析的基础上,针对其收益率的左偏及尖峰现象,利用极值分布GPD对其尾部有效拟合,充分考虑极端值对VaR估计的影响,并利用滑动窗口方法进行VaR动态预测。采用kupiec的失败频率检验法进行VaR样本内和样本外检验,发现基于极值理论的可转债VaR方法,其估计和动态预测结果都明显优于基于偏t分布的Risk Metrics方法的测试结果,控制风险的能力适合可转债市场的要求。     

金融风险度量方法选择及适用性分析

在很长时期内风险价值模型(Value at Risk,以下简称VaR)都作为首选来度量风险,然而其理论和应用都存在缺陷。VaR并没有考虑潜在的尾部风险,而且不满足一致性风险度量的公理条件,即VaR不是一个理想的风险度量。本文从理论上分析了VaR模型存在的缺陷,并介绍其他风险度量模型,研究其特性,最后在此基础上提出金融风险度量选择的依据。     

我国股票市场流动性风险调整VaR模型的构建

流动性风险是金融资产所面临的主要风险之一。近年来国内外研究者都试图将流动性风险的度量纳入业已成熟并广泛应用的风险管理体系——VaR体系中。本文在归纳总结现有研究成果的基础上,结合我国特有经济条件下股票市场所面临的流动性风险的特点,选取适当指标构建具有直观经济意义的流动性风险度量模型,用以度量单只股票及股票投资组合的流动性风险。     

基于极值理论的沪深股市VaR和CVaR分析

将VaR和CVaR结合起来能全面描述金融时间序列与尾部相关的风险。考虑沪深股指收益序列胖尾特性,极值理论方法能够对沪深股市VaR和CVaR进行较好估计,运用基于Boot strap和极大似然估计方法解决极值理论数据不足的缺陷,从而给出对VaR和CVaR的点估计和区间估计。     

CVaR在我国养老基金投资风险控制中的应用

1CVaR模型及投资组合优化1.1VaR体系及其内在缺陷当前应用广泛的风险计量方法VaR是指在险价值(Value at risk),是一种风险管理与控制的新工具,是指在正常     

基于极值理论的人民币汇率风险测度

为了克服传统VaR计算方法在处理厚尾分布时的缺陷,本文引入极值理论中的阈值模型建模,对人民币/欧元汇率风险进行测度,然后对使用极值理论方法计算VaR的效果作了返回测试,最后对金融机构和企业的汇率风险管理工作提出了政策建议。     

公司债券和股票的收益率相关性实证研究

本文首先对股票风险以及股票风险管理理论的发展脉络进行了梳理与介绍。之后本文对VaR方法进行了详细的介绍,包括其来源、定义、特点和不足之处。接着对VaR的三种主要计算方法进行了介绍,并对每种方法的优缺点进行了分析。最后提出了基于VaR的每单位风险收益,用单位风险收益来进行股票组合管理,然后使用模拟投资组合对此进行实证分析,并对分析结果进行了总结与展望。     

GARCH模型与VaR法在外汇风险度量中的应用

目前,在汇率波动日趋频繁的背景下,外汇风险日益引起关注。外汇风险防范和控制的关键在于其度量和预测。本文尝试引入GARCH模型和VaR法来解决这个问题,这个过程是分两步来进行的:首先用GARCH模型对外汇市场存在的风险作定量分析;然后,再以GARCH模型计算的方差为基础,运用VaR法进一步度量外汇市场风险,从而使不同类型的风险投资者,可以根据自己的风险厌恶程度,计算各自的VaR值,达到预测及控制外汇风险的目的。     

基于VaR模型的股票组合投资风险管理研究

本文探讨了将GARCH模型与方差-协方差方法相结合的VaR风险计量方法,并用VaR风险替代Markiwitz组合投资模型中的方差风险,通过求解非线性规划问题,得到最小化股票投资组合VaR风险的最优投资策略。