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。     

基于CVaR的投资组合优化模型研究

风险价值(VaR)是近年来国际金融机构所倡导的测度和控制金融风险的国际主流技术,但是它在投资组合损益服从非正态分布的情形时,不满足一致性风险度量,出现尾部损失测量的非充分性。为了使具有一致性的条件风险值度量(CVaR)克服VaR的不足,构建基于CVaR约束的投资组合优化模型,该模型虑及了投资组合资产的交易成本、交易限制、资金约束和投资者的风险承受度,为制定合理的最优投资组合提供了一种新的思路。     

Bootstrap方法在VaR和CVaR中的应用及其实证研究

首先介绍了VaR方法、CVaR方法的基本定义以及VaR、CVaR的非参估计的基本思想,特别是Bootstrap方法的基本思想。并用连续曲线对收益变量的经验分布函数进行拟合,再通过该拟合曲线进行抽样,从而获得所需Bootstrap样本,并由此计算收益变量的VaR和CVaR的非参数估计。最后,应用该方法对中国股市中的两只股票的VaR和CVaR进行了实证研究。     

关于几种金融风险度量模型的评价研究

风险度量方法一直是金融投资研究的热点问题之一,风险定量化研究又是风险管理的中心任务之一,本文针对VaR、CVaR、GRM金融风险度量模型进行了比较研究,并从静态和动态两方面进行了评价,对目前我国金融市场具有重要的借鉴意义。     

试谈金融风险度量的VaR、CVaR以及WVaR方法

本文以在险价值为研究对象,比较了VaR,CVaR以及WVaR三种金融风险的度量方法,并且实证研究了三种方法的优劣。     

我国开放式基金绩效评价研究——基于VaR和CVaR模型的比较测试分析

在RAROC模型中引入CVaR,问题的关键在于计算VaR和CvaR的精度,以及VaR同CVaR的比较测试。通过实证分析,计算VaR和CVaR采取了新的方法即运用GARCH、EGARCH、PARCH模型和残差服从T和GED分布的组合去计算CVaR和VaR的值,并且通过返回性测试来提高VaR和CVaR精度,结果实证检验表明,基于CVaR的RA-ROC更准确的衡量了风险,提高了精确度,为基金投资者提供了一个较好的业绩参考指标。     

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。     

基矛CVaR的投资组合优化模型研究

风险价值（VaR）是近年来国际金融机构所倡导的测度和控制金融风险的国际主流技术，但是它在投资组合损益服从非正态分布的情形时，不满足一致性风险度量，出现尾部损失测量的非充分性。为了使具有一致性的条件风险值度量（CVaR）克服VaR的不足，构建基于CVaR约束的投资组合优化模型，该模型虑及了投资组合资产的交易成本、交易限制、资金约束和投资者的风险承受度，为制定合理的最优投资组合提供了一种新的思路。     

VaR方法在银行信用风险管理中的应用

风险价值(VaR)是目前国际金融风险管理领域广泛使用的工具,也是度量信用风险的一种新的技术标准。本文介绍了VAR度量风险的含义,并通过借鉴信用计量模型(Credit Metrics),指出Credit Metrics模型在我国的应用前景以及应用VaR方法强化信用风险管理建议和措施。     

投资组合风险管理工具VaR和CVaR的研究综述

本文研究VaR和CVaR两种风险管理工具。首先介绍了现代投资组合理论研究现状。从而引出该领域研究中的两大主要工具;其次,对VaR这一工具的国内外应用及研究作出了详细的阐述,并指出该工具存在的缺陷。最后引出为了弥补VaR局限性而应运而生的CVaR这一风险管理工具,并对该工具的国内外研究现状作出了系统的分析。     

Copula在投资组合VaR度量中的应用

利用引入边际非对称Laplace分布的连接函数(Copula)方法度量投资组合的在险价值(Value at Risk,VaR),并使用失败频率检验方法和损失函数评价准则对四种窗宽(50,125,250和500日)下VaR的Monte Carlo模拟结果进行了有效性和精度检验。研究结果表明:采用250天历史数据利用Gumbel Copula度量投资组合VaR时具有较高的有效性和精度,在准确捕捉市场变化的同时又对风险进行了有效的度量和控制。     

VaR方法在投资银行市场风险管理中运用研究

作为市场风险度量方法之一,风险价值法(Value at Risk,以下简称VaR)能够有效地度量投行所面临的市场风险.结合上证综合指数,通过实证分析,讨论VaR法在投资银行市场风险评估领域中的具体应用.     

商业银行市场风险的VaR度量方法的概述

商业银行市场风险的度量一般采取标准法和内部模型法(即VaR模型)。《巴塞尔新资本协议》之后,VaR模型逐渐成为商业银行主要的风险评价和管理工具。然而VaR模型存在缺陷。本文论述了实际应用中的VaR度量方法及其不足之处。     

VaR模型在金融机构风险度量中的应用

作为风险度量和管理的新方法,VaR自诞生以来在风险管理领域得到了广泛的重视,并已成为金融市场风险管理中的主流方法。在阐述VaR模型的基本原理及其度量方法的基础上,分析了该模型在金融机构风险度量中的具体应用。     

基于CDaR理论的社保基金投资风险管理模型

目前,国内社保基金投资风险测量的主流方法VaR和CVaR模型尚存在一些缺陷,有必要将国外风险度量方法CDaR模型引入到国内社保基金的投资风险管理实践,结合我国社会保障基金投资管理条例中的相关投资风险约束条件和国内证券市场的实际情况,形成我国的有投资约束条件下的社保基金风险管理拓展模型。     

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。     

VaR方法在国债利率风险管理中的应用

利用VaR方法对国债的利率风险进行了度量,首先验证了国债收益率序列不服从正态分布,说明不宜采用正态分布假定下的VaR计算方法计算VaR,然后采用VaR的历史模拟法对国债价格的利率风险进行了度量,最后对历史模拟法的优缺点进行了分析。     

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GARCH(1,1)模型的我国商业银行市场风险研究

随着现今金融市场的发展,市场因子的波动性和联动性也随之增强。在互联网金融的时代变革下,商业银行作为传统的金融机构,其市场风险管理的重要性由此凸显。VaR是目前度量市场风险较为成熟的工具,也是巴塞尔委员会一直推荐的市场风险度量方法。以中国农业银行为例,基于GARCH(1,1)模型对其VaR值进行估计,研究表明VaR可以很好地刻画商业银行市场风险。     

贝叶斯下的市场风险资产损失计量

目前VaR模型是国际上通行的综合衡量和管理风险的计量技术,但当分布是非正态分布或是不连续的时候VaR就没有稳定性。在应用VaR以及CVaR的基本原理,利用具有尖峰后尾特征的对数正态分布并结合贝叶斯风险,对参数通过先验分布和后验分布进行修正得到市场风险资产CVaR以及VaR的计算公式,对其进行比较分析,将其与pareto分布下的市场风险VaR值进行比较。研究表明:对数正态分布下市场风险资产的损失率比损失率呈pareto分布的风险损失显现出更好的拟合特征,能够描述市场风险资产的随机性最大损失,以及CvaR计量下的市场风险资产损失比VaR计量下的有更好的尾部特征,更加符合风险的充分性。