风险价值法在投资银行市场风险评估中的应用

风险价值方法(Value—at—Risk)是近年来发展起来的用来测量和控制金融风险的量化模型。本文使用VaR模型测量了投资银行证券业务中的市场风险，并应用上海证券交易所的实际数据，具体计算出VaR的时间序列，论证了如何应用该时间序列来评估风险的大小。最后分析了VaR方法的应用范围及在我国的应用前景。     

基于非参数方法的条件VaR计算及实证研究

在现实的金融领域中,各种风险是相互作用的、相互扩散的,需要研究某个变量对某种风险度量的影响。在某种条件下的条件风险(条件VaR),可以描述风险和某些变量之间的关系。为此,本文研究了流动性风险条件下,市场指数收益率的条件VaR。应用非参数方法建立了基于预测意义下的计算时变条件VaR的模型。并对我国股市的两种指数在流动性风险条件下的条件VaR进行了实证分析和比较。     

中国私人银行客户特征与未来发展趋势 财富日趋集中 亟待拓展新投资渠道

我国高净值人群的资产配置仍以现金及存款为主，其次是投资性房地产和股票。目前，现金及存款的比重在负利率的市场环境下逐步降低；而投资性房地产在房地产调控政策背景下投资风险日趋增大；同时，股票市场持续低迷，市场信心有待重振，高净值人群迫切需要寻找新的投资渠道     

我国房地产市场与股票市场相关性的实证研究

文章采用1995年1月到2013年10我国房屋销售的价格指数和上证综合指数的月度数据,基于预期效应、财富效应与替代效应的传递机制对房价与股票市场间长期与短期的均衡关系进行了实证研究。本文应用Engel-Granger两步法、VAR模型、格兰杰因果检验,发现房地产市场与股票市场不存在长期的稳定关系。短期中,房地产市场对股票市场以替代效应为主,而股票市场对房地产市场财富效应带来的影响更显著,股票市场对房地产市场存在单向因果关系。     

商业银行信用风险管理与VaR风险度量

新巴塞尔协议提倡量化商业银行风险，并强调了商业信用风险管理的重要性，基于VaR的风险度量模型成为商业银行提高信用风险管理水平的重要途径。本文介绍VaR度量风险的含义及基于VaR的风险度量模型Credit Metrics原理，提出提高我国商业银行信用风险管理水平方法。     

风险价值法在投资银行市场风险评估中的应用

风险价值方法(Value-at-Risk)是近几年发展起来的用以测量和控制金融风险的量化模型。本文使用VaR模型测量了投资银行证券业务中的市场风险,应用上海证券交易所的实际数据,具体计算出VaR的时间序列,并论证了应用该时间序列来评估风险的大小的方法。最后分析了VaR方法的应用范围及在我国的应用前景。     

基于ARCH模型均证券市场风险测量方法

提出了对上海股市风险进行测量的一种新模型，并对1997年以来的市场风险价值量VaR进行了实际估计。实证表明：这一模型对于把握我国证券市场的风险分布，提高风险管理水平具有明显的实际意义。     

股票市场和房地产市场财富效应比较研究:2001～2010年

基于财富效应理论,利用我国2001~2010年的上证综合指数、房地产价格指数、城镇居民收入、城镇居民储蓄和居民消费的季度数据建立ECM模型。模型结果表明:房地产市场是扩张的财富效应,股票市场是收缩的财富效应;房地产资产的财富效应大于股票资产的财富效应。最后,根据我国城镇居民资产与消费现状进行原因探究,并提出相关建议。     

中国黄金市场的风险价值研究——基于参数法和非参数法的实证

上海黄金交易所的黄金AU99.99既是现货市场,同时T+D等特殊交易机制使其类似于黄金期货,具有套期保值的特点,当然也具有潜在巨大风险。投资者越来越重视黄金的投资,而风险价值(VaR)作为风险管理的新的标准方法也越来越受到投资者的青睐。因此,本文以上海黄金交易所的黄金AU99.99日数据为样本,并且根据利好与利空信息对市场波动性的不对称影响及收益率非高斯分布,分别采用参数法(EGARCH-VaR模型)和非参数模型(MC-EGARCH-VaR模型)度量我国黄金市场的VaR。实证结果表明两种模型都能较好的拟合上涨VaR,但是,拟合下跌VaR中,非参数法较参数法效果更优,研究结论为投资者根据模型所估算的VaR调整仓位,有效管理风险提供了参考。     

信用风险与市场风险相关性的度量研究

相关性是商业银行风险度量中的核心问题。当前主流的风险度量技术是分别度量市场风险和信用风险的VaR值。然而如果直接将二者相加,由此得到的VaR加总值并不是真实的VaR,而是市场风险和信用风险同时处于最不利情形下的VaR之和。已有实证证据表明,在商业周期的各个阶段,市场风险与信用风险通常呈现负向的相关性。本文的研究结果表明,可以借助宏观经济计量模型度量信用风险与市场风险的相关性。     

我国房地产市场与股市走势的实证分析

本文简要地分析了我国房地产市场和股票市场的关联性,运用实证分析的方法分析了我国房地产市场对股市走势的影响,发现中国房地产市场对股票市场走势的影响显著,而且,房地产市场对上证综合指数的影响强于深证成分指数.     

基于极值理论的我国期货市场保证金设置研究——经流动性风险调整后的优化设置

传统的期货VaR风险度量模型缺乏对流动性风险的考虑。本文以变现成本为依据构建期货流动性指标，将流动性风险纳入VaR模型的研究，并结合中国期货市场实际特点。以上海金属铜、郑州硬麦和大连大豆为样本运用极值理论进行了实证研究，结果表明，农产品期货硬麦、大豆的流动性风险大于工业品金属铜期货的流动性风险；并且在衡量我国期货保证金设定时发现，对于我国期货市场，流动性风险是一个不可忽略的风险组成部分。为此。通过建立流动性风险调整后的保证金优化设置模型，使所设置的保证金水平能够涵盖整个期货市场的价格风险与流动性风险。     

基于VaR的证券投资组合风险评估及管理体系

随着全球经济一体化发展,全球金融环境的变化,国际资产证券化趋势越来越明显,当前如何加强风险管理控制成为各大机构面临的重要问题。VaR作为被广泛采用的先进风险测评方法,引入我国证券投资组合风险评估将对我国证券市场的发展带来重要促进作用。文章从VaR模型的理论介绍出发,阐述了模型建立的基本情况和计算方法,以及该模型当前在金融体系中的应用,并论述了证券投资组合风险的评估和管理,包括证券投资组合中存在的风险类别和度量指标。探讨了VaR模型计算方法在证券投资组合风险管理中发挥的作用,并从实证角度阐述了VaR方法在证券投资组合中的风险测算。通过众多实践经验表明,VaR模型在我国证券投资风险计量管理中发挥了良好作用,我国证券市场正处在蓬勃发展阶段,投资风险的控制成为另一项需要加强关注的内容。     

基于GARCH模型的证券投资基金VaR计算与实证研究

基于统计技术的度量金融市场风险值VaR(Value at Risk)己成为测量市场风险的新标准和新方法。鉴此,如何高效、准确的进行VaR的计算将是问题所在。本文基于GARCH模型,讨论了对数收益率时间序列在正态、学生t和广义误差(GED)三种不同分布下的VaR计算方法,并对样本基金的市场风险进行估计,并通过返回检验来检验模型的准确性。研究结果表明,相比之下,基于GED分布的GARCH模型计算的VaR值最能真实地反映基金风险。     

风险度量的混合GARCH模型及对中国股市的实证分析

基于GARCH模型的VaR计算方法一直是一个颇受关注的研究领域,但在残差服从正态分布的假设下,有时GARCH模型的"尾"仍不够厚.论文讨论了混合广义自回归条件异方差(MGARCH)模型,它能够更好地刻画金融时间序列的厚尾现象.论文还结合我国股市数据,运用EM算法对收益率序列建立混合GARCH模型,计算市场风险VaR值,并对结果做出分析.     

我国银行间同业拆借利率VaR风险度量

随着我国利率市场化进程的推进,银行从一开始被动的接受市场利率变为通过竞争确定自身金融产品的利率大小,商业银行所面临的利率风险也因此不断增加。相较于国外银行利率风险管理体系而言,我国商业银行对利率风险管理的意识薄弱,缺乏相应的风险度量和管理体系,利率市场化后商业银行每天都处于利率波动带来的风险之中,而如何更加准确的度量商业银行每日风险大小是非常有必要的。本文采用了VaR模型来度量商业银行的同业拆借利率风险,数据选取为2015年至2018年的SHIBOR隔夜拆借利率。首先对我国同业拆借市场的发展以及进行利率风险度量的必要性做出了介绍,之后运用VaR并采取了与GARCH模型相结合的方法进行度量,最后通过对数据的分析建立了GARCH模型来消除数据存在的异方差现象,通过三种不同的残差分布假设,确定了使用正态分布来度量SHIBOR 的波动性,通过GARCH 模型计算出对数收益率的标准差大小,采取95%的置信水平,求出我国商业银行持有1单位隔夜拆借头寸的最大损失额,提出了商业银行应当增强利率风险的管理意识并建立VaR模型来度量利率风险大小,同时也应增强对于利率波动的预测能力和采用合理的金融工具规避风险的建议。     

ARCH模型在证券市场风险计量中的应用

文章对上证指数构建了一个GARCH(4，4)模型，并对上海股市自1997年以来的风险价值量VaR进行了估计，结果表明：ARCH模型和VaR方法的结合，对于测量我国证券市场的风险分布，提高风险管理水平具有重要的实际意义。     

中国股市风险特征的统计分析

股票市场是充满不确定性的要素市场,信息、资本的快速流动使股票市场价格不断发生变化,从而导致市场波动。我国股票市场是一个新兴市场,市场波动的高风险特征表现得尤为突出。文章采用现代金融时间序列分析方法、以ARCH类模型为主要工具,对股票市场风险的共动性、波动的聚集性进行了研究。这不仅有助于深入认识股票市场风险的形成机理,而且对于平抑股票市场过度波动的策略选择具有参考价值。     

商业银行信用风险管理与VaR风险度量

新巴塞尔协议提倡量化商业银行风险,并强调了商业信用风险管理的重要性,基于VaR的风险度量模型成为商业银行提高信用风险管理水平的重要途径.本文介绍VaR度量风险的含义及基于VaR的风险度量模型Credit Metrics原理,提出提高我国商业银行信用风险管理水平方法.     

基于ARCH模型的证券市场风险测量方法

提出了对上海股市风险进行测量的一种新模型,并对1997年以来的市场风险价值量VaR进行了实际估计。实证表明:这一模型对于把握我国证券市场的风险分布,提高风险管理水平具有明显的实际意义。