VaR技术及其在金融行业风险管理中的应用

VaR(Value at Risk)方法是近年来国外兴起的一种新的金融风险管理工具,是指一定的概率水平下(置信度),资产组合在未来特定一段时间内的最大可能损失。VaR方法有简明、直接的特点,是一种新型的金融风险管理工具。     

均值-CVaR模型在正态条件下风险资产组合的研究

条件风险值(CVaR)是指金融资产或其组合的损失额超过VaR的条件均值,它克服了VaR的非一致性,不满足凸性等局限性。给出了在风险证券的预期回报率服从正态分布下的均值-CVaR模型及最小均值-CVaR风险资产组合有解的条件,并在该条件满足下的最小均值-CVaR组合的投资比例向量和最小值。     

基于VaR约束的证券组合选择方法研究

VaR是目前国际上金融风险管理的主流方法之一,本文在简要介绍的VaR概念及计算方法后,在经典的Markowitz均值-方差模型的基础上,加入了VaR约束,研究了基于VaR约束的证券组合投资决策优化模型及其有效边界,并就此VaR模型的数学特性进行了分析。     

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。     

VaR在商业银行信用风险管理中的应用

VaR是一种金融投资风险评估方式,实现VaR在商业银行信用风险管理中的应用,可以优化商业银行的金融运行管理结构,降低商业银行的资金运行的风险,合理调节商业银行信用风险管理中规划格局。文章结合VaR的基本概念,对VaR在商业银行信用风险管理中的应用进行探究。     

VaR在投资组合应用中存在的缺陷与CVaR模型

VaR在投资组合应用中存在的两个缺陷:一是不满足一致性公理,二是尾部损失测量的非充分性,这些缺陷可能导致组合优化上的错误.当且仅当组合回报服从正态分布时,VaR才能应用于组合优化,这极大地限制了VaR在投资组合管理中的适用范围.本文最后介绍了CVaR模对VaR模型的改进及其在投资组合优化中的应用.     

VaR法对中国股票市场风险控制的借鉴与启示

VaR理论是目前国际上风险评价的主要方法。本文介绍了VaR法的理论以及探讨其在中国股票市场的风险控制中的适用性。通过研究VaR方法在我国股票市场的运用,可以为投资者控制投资风险提供新的参考指标。     

VaR和CVaR风险度量方法及最优再保模型

目前,VaR(value-at-risk)和CVaR(conditional value-at-risk)方法是各领域进行风险管理的主要度量工具。本文将VaR、CVaR与传统方差方法进行比较,从是否符合一致性公理来体现VaR和CVaR方法的优越性。并介绍了该两种方法在保险领域的应用,给出了再保险方面的基于VaR和CVaR风险度量的最优再保险模型。     

VaR方法及其在中国私募基金风险管理中的应用

本文介绍了VaR方法产生的背景,讨论了VaR方法的基本原理及计算方法,并且将VaR方法应用于中国私募基金风险管理中,通过对好买·中国对冲基金指数的数据实例分析,验证了VaR方法在中国私募基金风险管理中的适用性。     

VaR在风险管理中的应用

VaR因其简单易行日益成为金融机构管理金融风险的工具,本文从VaR的涵义、参数的选择以及其优缺陷等方面分析了VaR在风险管理中的应用。     

VaR在房地产行业的应用

研究主要论述了VaR在房地产行业的应用。首先给出了VaR的定义和计算方法，分析了房地产行业面临的风险，在此基础上，给出VaR在房地产行业的应用分析。     

房地产板块风险分析——基于GARCH模型VaR方法

主要对GARCH模型在风险计量方面的理论方法进行了梳理,并选取2007年1月4日至2010年12月23日上证房地产指数日收盘价作为数据样本,运用GARCH模型VaR方法对我国股市中房地产板块的风险进行了实证分析。实证结果表明我国地产股指序列存在集聚效应,GARCH模型较传统静态法更能够较好的描述我国房地产板块的波动情况,因而测量的VaR值更能反映我国地产板块面临的风险程度。     

基于RiskMetrics模型的国债指数风险研究

RiskMetrics模型是一组被广泛应用的金融风险管理工具,其核心技术是在险价值(VaR)方法。研究这种对线性金融工具计算VaR的简单方法。其中,用指数加权移动平均方法(EWMA)来计算收益率的波动,用最小RMSE标准来确定最优衰减因子。通过对上证国债指数的实证研究,计算最优的衰减因子和国债指数的每日VaR值。从中可以看出,上证国债指数的波动性较大,并且每日VaR的预测结果与所假设的置信水平能够很好的吻合。     

论金融市场风险测量模型—VaR原理及应用

详细介绍目前测量市场风险的主流模型-VaR,包括VaR产生的背景、VaR的概念;概述VaR的各种计算方法,比较计算方法的优缺点;最后就VaR的作用,应用及其局限性进行讨论。     

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。     

VaR技术在股指期货风险管理中的运用

<正>VaR模型是在20世纪90年代初由JP摩根首创的,风险管理人员开发了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。1993年,30国集团把VaR作为处理衍生工具的"最佳典范"方法进行推广,使得其在全球范围的影响大大     

基于VaR的证券组合优化方法

基于VaR的最优投资决策问题,给出了在VaR约束下的投资组合优化模型。该模型在马柯维茨均值-方差模型的基础上,加入了VaR约束,保证了其风险度量手段与我国金融机构现有投资选择方法在技术上的一致性。     

VaR模型及其在银行信用风险管理中的应用

VaR模型已经成为国外大多数金融机构衡量金融风险和进行风险管理的主要方法之一。该文介绍了VaR模型的基本内容,并就VaR模型在银行信用风险管理中的应用做了详细分析,然后指出了论文中存在的不足。     

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。