基于VaR的股票风险管理模型比较研究

在险价值穴ValueAtRisk,简称VaR雪是度量市场风险的一种普遍使用的工具,可看作是市场风险度量的基石。本文分别以资本资产定价模型(CAPM模型)和套利定价理论(APT理论)为基础,以VaR为风险管理工具,通过对单个股票或股票组合的资产回报进行风险管理建模,并利用我国股票市场的数据对两个不同的风险管理模型进行比较研究,分析了它们的有效性和局限性。     

上证综指收益波动性及VaR度量研究

基于对上证综指日回报序列分布分别作正态分布、t分布和广义误差分布(GED)的假设基础上,采用(E)GARCH模型和方差-协方差法,度量了上海股票市场的潜在风险和波动性。在验证了三个模型对VaR估计的有效性之后,得出AR(1)-EGARCH(1,1)-M-GED模型对上海股票市场的拟合最优,并得出了有效的VaR估值。     

统计极值理论在金融风险中的运用及探讨

随着金融市场的迅猛发展,风险价值( VaR)在度量现在市场风险中已成为越来越重要的工具.本文在数理统计的极值理论的的基础上,推导出风险价值(VaR)的计算公式.并以上证180的指数样本为例,将极值理论下VaR的计算结果与正态分布下VaR的结果比较,得出了极值理论的优越性.     

VaR模型在金融风险管理中的应用

VaR模型是JP.Morgan公司用来计量市场风险的产物,它是一种能测量不同交易、不同业务部门市场风险,并将这些风险体现为一个数值的VaR方法。一般情况下有三种方法计算VaR的值:方差—协方差法、历史模拟法、蒙特卡罗模拟法。VaR模型最早是用来度量市场风险的,目前VaR的分析方法正在逐步被引入金融风险管理的各个领域。VaR模型在金融风险管理中的应用越来越广泛,特别是随着VaR模型的不断改进,不但应用于金融机构的市场风险、信用风险的管理,而且在流动性风险管理及金融监管等方面有着广泛的应用。     

质押式回购利率的风险度量研究——基于ARMA-GARCH模型的实证检验

文章对2002年1月4日至2009年3月31日我国银行间质押式回购市场进行实证研究,结果表明:(1)t-分布和g-分布下的模型能更好地捕捉回购利率序列的尖峰厚尾性;(2)回购利率波动具有显著的非对称性,利率上升时的波动更大;(3)ARMA-PARCH-M模型是估计回购利率VaR值的理想模型,t-分布下的模型适合多头头寸VaR值的预测,而g-分布下的模型适合空头头寸VaR值的预测.这说明我国回购市场的利率风险较高.     

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(Value at Risk,VaR)已成为测量市场风险的新标准和新方法。鉴此,如何高效、准确地进行VaR的计算将是问题所在。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,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,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。     

我国股票市场与债券市场的溢出风险测度——来自上海证券市场的证据

笔者基于VAR-DCC-MGARCH模型研究了沪市股票指数与国债指数的波动相关性和溢出效应,估计了两个市场的VaR,并通过失败检验法进行了验证。结果表明,股票市场与国债市场的动态条件相关系数具有很强的时变特征,股票市场对国债市场存在显著的波动溢出效应。     

我国主要证券市场VaR模型变动性研究

对证券市场风险度量模型的探索,一直是国内外金融风险管理者关注和研究的热点之一。VaR(Value-at-Risk)风险度量模型,目前已成为金融机构、非金融企业、金融监管部门测量和监控市场风险的主流工具。然而VaR模型能否有效正确地度量证券市场风险,不但取决于估计的精度,还取决于选用VaR模型本身的变动性。因此,探索我国主要证券市场VaR模型的变动性,有一定的现实意义。针对我国主要证券市场指数,本文首先通过图形展示了三类(参数、半参数和非参数)VaR估计方法在不同的窗口设定下控制风险的表现;其次在平均相对偏差(MRB)和平方根相对偏差(RMSRB)的双重标准下,对三类VaR估计模型的变动性进行了比较研究,结果表明:在我国主要证券市场上,参数类VaR估计模型本身的变动性和偏离程度较小,半参数类VaR估计模型次之,而非参数类VaR估计模型本身的变动性和偏离程度较大,这在一定程度上符合新兴国家证券市场存在较大投机收益的特点。     

风险价值、流动性与市场风险计量

风险价值VaR在风险测度理论上取得了突破性进展,具有概念简单、易于理解和综合化的特点,已经成为度量市场风险的国际标准工具。论文首先介绍了风险价值提出的原因,接着分析了VaR模型的系列改进:CVaR、ES、ES(n)。流动性是市场的生命力,而VaR一直忽略了流动性问题。要准确地计量风险就必须考虑流动性对市场风险的影响,对传统的VaR进行流动性调整。文章最后对最近几年流动性调整的风险价值测度模型La-VaR、La-ES的研究现状和局限性进行了深入的分析和评价,对未来关于风险价值、流动性和市场风险计量进行了研究展望。     

外汇期权市场风险多维非线性VaR度量模型发展

对外汇期权市场风险多维非线性VaR度量是一个具有挑战性的统计问题。文章对外汇期权市场风险多维非线性VaR度量模型进行了研究 ,分析了它的各种计量模型 ,并对这些模型进行了归类总结。最后 ,提出了外汇期权多维非线性VaR模型研究存在的问题。     

基于VaR模型的股指期货基差风险的研究

股指期货交易是投资者规避股票市场系统风险的有效工具,但股指期货市场只是分散、转移了股票市场的风险,并没有将风险消除,并且股指期货市场还有自身的风险,由于其具有杠杆效应,可使交易主体面临的风险被放大,因此股指期货交易的风险管理更显得重要。股指期货风险管理首先是风险识别,在风险识别后,再准确定量测度所面临的风险,其测度方法主要是使用计量模型来刻画市场因素的不利变化而导致的价值损失的大小。本文将利用VaR技术对股指期货市场的风险进行测度。     

基于GARCH-VaR模型的股票市场风险度量与预测分析——以新能源行业为例

一个有效的风险测度模型必须能够有效刻画金融市场的典型事实,本文将GARCH模型与VaR方法相结合,以新能源行业股票收益率为对象,比较研究了残差不同分布假定下股票收益率VaR值的精确程度,并做了向前一步的VaR失败率回测检测,结果表明残差正态分布下的GARCH-M(1,1)模型很好地刻画了新能源行业股票市场的风险特征,为预测风险提供了较好的方法.     

GARCH模型在计算上海股市风险价值中的应用研究

本文主要讨论VaR模型中有关波动率的估计方法.通过研究上证综合指数收益波动特征,发现其收益率服从高阶ARCH过程.然后分别采用GARCH(5,4)模型和RiskMetrics标准法预测上证综合指数收益的VaR值.返回式检验表明,GARCH模型比RiskMetrics标准法能更准确地反映我国上海股市的风险.     

货币市场、债券市场对沪深300指数溢出效应的实证研究

本文借鉴向量自回归模型(VAR)研究股票收益率(Rst)、债券收益率(Rbt)和利率收益率(Rct)之间的均值溢出效应,通过建立非对称三元对角BEKK模型研究股市、债市及货币市场指数的波动溢出效应。结果表明,债券市场和货币市场对股票市场存在均值溢出效应;当期三个市场的波动都具有明显的ARCH效应,其波动受自身的前期冲击影响明显;货币市场与债券市场的联合波动效应显著为正,政府或者监管者在制定政策时可选择适度盯住债券市场,改变股票市场收益率情况,避免股市出现较大的波动。     

基于正态扩展分布的我国股市VaR估测研究

风险价值(VaR)现已成为世界各国金融机构与非银行类金融机构广为使用的一种风险度量技术,故需要不断寻求解决风险测度VaR的真实性、克服或降低计算风险的方法.本文首先梳理了对正态假设的质疑,汇总了以正态分布为基础的扩展分布用来描述有偏、尖峰厚尾与非对称性的分布特征,并从实证分析的角度考察了正态扩展分布对我国股票市场VaR的估值与有效性问题.     

基子VaR模型的股指期货基差风险的研究

股指期货交易是投资者规避股票市场系统风险的有效工具,但股指期货市场只是分散、转移了股票市场的风险,并没有将风险消除,并且股指期货市场还有自身的风险,由于其具有杠杆效应,可使交易主体面临的风险被放大,因此股指期货交易的风险管理更显得重要.股指期货风险管理首先是风险识别,在风险识别后,再准确定量测度所面临的风险,其测度方法主要是使用计量模型来刻画市场因素的不利变化而导致的价值损失的大小.本文将利用VaR技术对股指期货市场的风险进行测度.     

浅析VaR测量模型对金融市场的度量

VaR风险度量是目前国内外金融界度量风险普遍使用的评估方法.本文简要阐述了VaR测量模型度量金融市场风险的优缺点及今后我国风险管理理论研究和金融界领域的研究方向.     

香港股指期货风险的VaR实证分析及其启示

股指期货作为20世纪80年代发展起来的新型金融衍生工具,已经成为发达金融市场中重要组成部分。股指期货是投资者规避股票市场系统风险的有效工具,但由于其具有高杠杆性、价格变化的敏感性和交易策略的复杂性,因此,股指期货市场只是分散、转移了股票市场风险而没有将风险消除,所以其也潜伏着巨大的风险。文章介绍了股指期货风险评估的VaR方法,对VaR的定义和计算方法进行说明,并引用香港恒生指数进行VaR模型实证分析,给我国进行股指期货的风险测量提供一种有效的方法。     

基于VaR的融资融券投资组合市场风险分析

本文以海通证券、长江证券、中信证券和宏源证券等四只融资融券标的证券为例构建了一个简单的投资组合,在此基础上求出投资组合市场风险的VaR值,并利用边际VaR、增量VaR和成分VaR等三种VaR工具对投资组合市场风险进行分析,考察四只融资融券标的证券对投资组合市场风险的影响.     

中国股票市场和商品市场共振效应研究

文章选取股票市场和商品市场为代表性金融市场,通过价格共振和波动共振两个维度对金融市场系统性风险进行研究.用2008-2020年万得全A和南华商品指数代表股票市场和商品市场价格构成研究样本,通过计算两指数的年度相关系数,对引发金融市场价格共振的因素进行剖析总结;使用DCC-GARCH模型计算两指数的波动相关系数,研判2008-2020年间以股票市场和商品市场为代表的金融市场风险变化情况;用实际数据研究了重大事件发生后金融市场间波动共振程度的变化情况.研究表明:2014-2017年,在强监管和构建成熟资本市场的不断推进下,两市场间波动共振关系弱化;2018年后,重大事件影响下系统性风险水平上升,相关系数重回高位,波动共振再次加强.并提出对化解金融市场系统性风险的相关建议.