中国股票市场风险度量的模型选择与比较研究

分别采用等权移动平均方法、指教加权移动平均方法、GARCH(1,1)方法、GARCH(1,1)-t方法和Pareto型极值分布方法计算上海和深圳股票日收益率的VaR.向后检验表明,Pareto型极值分布方法比其他方法更能准确地反映我国股市的风险.     

中国股票市场风险溢价研究

本文通过综合资产定价理论和实证文献研究结论,对1997年到2009年中国股市A股股票的风险溢价的截面差异作了详尽的实证研究。我们构造25个投资组合作为检验资产,进行Fama-MacBeth两步回归法,建立了基于市场风险溢价,账面市值比,盈利股价比,现金流股价比,投资资本比,工业增加值变化率以及回购利率和期限利差的八因素模型。我们的主要发现有以下三点:一是相对于Fama-French三因素模型,我们模型的实证解释力有显著提高;二是与过去的文献不同,我们发现回购利率和期限利差等债市指标对股市风险溢价的截面数据有显著解释能力;三是与基于投资的资产定价理论一致,我们发现投资比率和现金流股价比能显著反映我国股市的风险溢价。     

金融机构尾部系统风险与行业风险关联效应研究--基于尾部相依性视角北大核心CSSCI

本文采用基于极值理论的尾部系统风险测度指标(Tail-β),从静态、动态两个角度研究不同类型金融机构尾部系统风险异质性,并分析行业间尾部风险关联效应。研究表明:(1)银行体系中,城商行对于不利冲击反应较为敏感,应对风险能力明显不足。(2)证券部门在极端情形下表现出更强的脆弱性,存在明显的金融风险隐患。(3)部门间尾部风险关联程度随极端金融事件的发生显著上升;其中,银行和保险部门风险关联最强,证券部门与其他部门具有普遍的风险关联效应。(4)房地产部门在股市动荡时期也是金融风险的主要输出者。     

基于vine copula的股市风格资产组合风险预警研究

近年来,风格投资已成为一种重要的投资模式。在此背景下,如何有效地对风格资产组合风险进行刻画与预警具有重要的理论与现实意义。本文选取股市风格资产构建投资组合,分别基于传统分布假设与EVT极值理论构建边缘分布;运用三类vine copula模型(C-vine、D-vine、R-vine)刻画风格资产间的相依关系;进一步运用滚动时间窗的蒙特卡罗模拟方法进行组合风险的动态测度,并通过返回测试比较不同风险模型的测度效果;最后基于在险价值(VaR)的预测结果对组合风险预警系统进行构建。研究结果表明:R-vine模型能够相对灵活地刻画风格资产间的相依结构,并取得更高的组合风险测度精度;相较于传统资产分布假设,引入EVT极值理论的风险模型能够更为有效地预测风格资产组合风险状况;基于在险价值所构建出的风险预警系统能够较好地对组合风险进行分级预警,从而为投资者与市场监管部门提供决策参考。     

资产组合风险的极值Copula模型与实证研究

本文在极值理论POT模型的基础上,引入了Copula连接函数,建立极值Copula模型,给出了组合风险价值VaR的计算公式,并以加元和日元回报为样本进行了实证分析,结果表明,极值Copula模型能较好地度量资产组合的风险,直接加权的方法会高估风险,假设资产组合服从多元正态分布会低估风险。     

中国股市行业风险与宏观经济之间的风险传导机制

本文采用行业收益率溢出指数度量股市行业风险,并进一步研究中国股市行业风险与宏观经济的相互影响,同时引入股息率和利率两个中介渠道深入挖掘其传导机制。我们运用GARCH-in-Mean模型对股市行业风险和宏观经济变量之间的一阶矩和二阶矩相互关系同时进行分析,结果发现,股市行业风险和宏观经济变量之间水平值和波动率都存在双向影响,对外溢出效应较大的行业起主导作用。此外,股市行业风险对宏观经济变量的影响方面,股息率和利率均起到中介渠道作用;宏观经济变量对股市行业风险的影响方面,只是利率起到中介渠道作用。股市行业风险与宏观经济的传导效应在不同时期差异显著。本文研究结论有助于深刻理解金融与实体经济之间的风险传导机制,对防范系统性风险、防止金融和实体经济“风险共振”以及提升金融服务实体经济能力等具有参考意义。     

中国股市行业风险与宏观经济之间的风险传导机制

本文采用行业收益率溢出指数度量股市行业风险,并进一步研究中国股市行业风险与宏观经济的相互影响,同时引入股息率和利率两个中介渠道深入挖掘其传导机制。我们运用GARCH-in-Mean模型对股市行业风险和宏观经济变量之间的一阶矩和二阶矩相互关系同时进行分析,结果发现,股市行业风险和宏观经济变量之间水平值和波动率都存在双向影响,对外溢出效应较大的行业起主导作用。此外,股市行业风险对宏观经济变量的影响方面,股息率和利率均起到中介渠道作用;宏观经济变量对股市行业风险的影响方面,只是利率起到中介渠道作用。股市行业风险与宏观经济的传导效应在不同时期差异显著。本文研究结论有助于深刻理解金融与实体经济之间的风险传导机制,对防范系统性风险、防止金融和实体经济“风险共振”以及提升金融服务实体经济能力等具有参考意义。     

我国股票市场交易机制设计——基于非对称性涨跌幅限价制度的研究

股价涨跌幅限价措施作为修正市场失灵的手段,它对股票市场的运行及其风险配置都会产生不同程度的影响。本文通过对我国股市限价交易制度阶段的划分,以上证指数实际运行数据为样本,对我国对称性涨跌幅限价机制的影响进行了经验分析,揭示了对称性涨跌幅限价机制的非对称效应,并对这种非对称效应从行为金融学的角度做了解释。在此基础上,本文通过建立基于价值函数理论的VF-EGARCH-M模型,对我国股市对称性限价机制的非对称效应进行了实证分析,结合极值理论的运用,提出了非对称性涨跌幅限价机制的最优设计方案,并利用蒙特卡洛模拟技术对最优设计方案的效果进行了检验。     

度量风险价值的GPD变点统计模型及其应用

本文在极值理论的GPD模型基础上,引入了变点统计方法,对GPD模型的阈值进行了定量选择,从而减少了一般极值理论因主观判断所引起的阈值选取的偏差。最后,将此方法建立的模型应用到日元/美元汇率风险价值VaR和CVaR的计算中,取得了良好的效果。     

基金投资如何控制风险

“股市有风险,入市需谨慎。”大多数基金投资者朋友对这句股市真言并不陌生。但作为股市重要参与者的基金,其赖以生存的股市的风险到底都有哪些?基金投资的风险又有多大?作为基金投资者,又该如何控制这些风险?很多人对这些问题的答案并不十分清楚。股市风险主要有系统风险和非系统风险。系统风险是指市场上的某一种原因或因素会给市场上的所有证券参与者带来损失的可能性。如政策风险、利率风险、上市公司倒闭风险和股灾风险。这些风险是投资者无法避免的,但可以减少损失。非系统风险是指某些因素对个股造成的损失风险,这些风险是属微观层面的。如操作失误风险、内幕交易风险、投机垄断风险、投机诈骗风险、上市公司摘牌风险、财务报表风险、信用风险、经营管理风险等,投资者通过提高自身的素质和加强投资理论的学习,这些风险是可以避免的。     

极值理论在VaR中的应用及对深沪股市的实证分析

1引言 极值理论是次序统计理论的一个分支,将统计学中的极值理论用于VaR的计算,是一种崭新的方法.1987年10月发生的美国股票市场崩盘,1992年9月欧洲货币体系的瓦解和1997年开始的亚洲金融危机都是金融业和风险管理中的中心议题,如何处理像这样的极端事件在风险管理中极其重要.基于这一点,最近学术界关于VaR的研究转向了给极端事件的风险建模.Longin考察了美国股票市场的极端变动,用到了超过一个世纪之久(1885-1990年)的每日观察值,用统计学中的极值理论给市场回报的极端变动建模,开辟了将极值理论用于风险管理的先河.     

典型事实、极值理论与金融市场动态风险测度研究

本文在金融市场典型事实约束下,运用ARFIMA模型对金融市场条件收益率建模,运用GARCH、GJR、FIGARCH、APARCH、FIAPARCH等5种模型对金融波动率进行建模,进而运用极值理论(EVT)对标准收益的极端尾部风险建模来测度各股市的动态风险,并用返回测试(Back-testing)方法检验模型的适应性。实证结果表明,总的来说,FIAPARCH-EVT模型对各个市场具有较强的适应性,风险测度能力较为优越。进一步,本文在ARFIMA-FIAPARCH模型下,假定标准收益分别服从正态分布(N)、学生t分布(st)、有偏学生t分布(skst)、广义误差分布(GED)共4种分布,对各股市的动态风险测度的准确性进行检验,并和EVT方法的测度结果进行对比分析。结果表明,EVT方法风险测度能力优于其他方法,有偏学生t分布假设下的风险测度模型虽然略逊于EVT方法,但也不失为一种较好的方法;ARFIMA-FI-APARCH-EVT不仅在中国大陆沪深股市表现最为可靠,而且在其他市场也表现出同样的可靠性。     

全球股票市场系统性风险传递网络研究

本文采用系统性风险度量新指标LASSO-ΔCoVaR,构建全样本时期及各极端时期全球股票市场系统性风险传递网络,考察全球股票市场系统性风险传递水平及结构特征,并着重对极端状态下的风险传递进行分析。研究发现:第一,无论风险输入水平还是风险输出水平,不同股市的动态变化趋势大体一致,但波动幅度迥然不同,且单个股市风险输出水平的波动幅度远大于风险输入水平;第二,成熟经济体经济基本面恶化往往会增强其股市的系统性风险贡献,而新兴经济体则不同;第三,法国、荷兰、中国香港、德国和英国股市的风险溢出水平较高,同其他股市间的风险传递途径较多,是系统性风险传递网络中的核心节点;第四,我国股市与全球股市间的风险关联较弱,但我国股市潜在风险来源面广,同区域股市及金砖国家股市在我国股市与全球股市间的风险传递发挥重要作用。     

基于POT模型的粮食作物巨灾损失测算——以山东省为例

本文以极值理论的POT模型为基础,利用山东省1949年~2010年的粮食作物单产数据对山东省的粮食作物巨灾损失进行测算。结果表明:极值损失统计模型可以很好的拟合小麦、玉米损失的极值数据,能够有效克服传统统计方法在拟合巨灾风险方面的不足,为农业巨灾风险的评估提供稳健的方法;山东省目前的保险费率较低,与测算的风险水平不一致。本文认为山东省应尽快建立一个完善的巨灾风险准备金制度,为农业巨灾的防灾、救灾和抗灾等积累和筹集资金,以增强农户应对农业巨灾风险的综合实力,实现社会福利的最大化。     

中国股市在亚太地区的角色定位：基于油价冲击的风险溢出视角

国际油价波动对股票市场的影响研究一直备受关注,但对亚太和中国股市的风险溢出效应研究还有待拓展。鉴于冲击类型不同,本文将日度频率的油价波动分解为供给冲击、需求冲击和风险冲击,并基于基准回归模型与动态GARCH-Copula-CoVaR模型考察三类冲击对亚太和中国股市的影响与风险溢出。回归结果表明,需求冲击和风险冲击引起的油价上涨能显著提高两地区股市的平均收益,而供给冲击对此几乎无影响。从风险溢出视角看,中国股市在亚太地区主要扮演被动接受风险传染的角色：从需求冲击看,中国股市更易受到影响,呈现出风险净溢入的角色;但从风险冲击看,中国股市并不是联动亚太股市整体波动的源头,角色较为独立。结合上下行风险视角发现,两地区股市的上行风险总是显著大于下行风险,呈现出明显的非对称特征。但与亚太股市相比,中国股市风险值的波动更为剧烈。本文认为,辨析不同成因、来源的油价冲击,前瞻性预警亚太地区的油价波动风险,对于稳定我国股市、防范金融风险以及夯实我国在亚太地区的经济治理话语权具有重要意义。     

两种不同的风险观

中国股市当前最大的风险是什么?摆在我们面前的有两种截然不同的说法:一种是巴曙松说的"市场最大的风险来自于市场运行机制的缺陷",一种是左晓蕾说的"股市第一风险是股民自身".     

中国股市波动影响因素实证分析:一个对数线性定价框架的应用

本文应用一个处理非线性关系的分析股市波动的对数线性资产定价框架,对中国股市波动的影响因素进行实证分析,发现实际红利对数增长率、实际利率、股市风险量变化不能解释股市波动,但是超额股市回报可以较好地解释股市波动,意味着时变风险价格在股市波动中起到了非常重要的作用.     

中国股市波动影响因素实证分析:一个对数线性定价框架的应用

本文应用一个处理非线性关系的分析股市波动的对数线性资产定价框架,对中国股市波动的影响因素进行实证分析,发现实际红利对数增长率、实际利率、股市风险量变化不能解释股市波动,但是超额股市回报可以较好地解释股市波动,意味着时变风险价格在股市波动中起到了非常重要的作用。     

基于前景理论的中国股市“特质波动率之谜”研究

近年来,关于股市"特质波动率之谜"的研究众多,但尚未有一致的认识。本文运用行为金融学的思想,基于前景理论,从理论和实证两方面研究投资者行为是否对股票特质风险与预期收益的关系产生影响。通过二维分组法和横截面回归法实证发现:我国股市特质风险与预期收益间存在反向关系,并且这种反向关系在股票处于获利域时得到进一步加强,说明股票未实现的资本利得确实影响了特质风险与预期收益间的关系。本文结合我国股市发展现状合理解释了实证结果,有利于进一步深化对投资者行为的重要性的认识。     

牛市谨防6大风险

风险,熊市中讲得最多的字眼,几乎被牛市的“眼罩”蒙住了,尤其是刚入市的新手,不知道股市风险有多大。其实,牛市中依然存在风险。现在,让我们来看看牛市中存在哪些风险吧。