浅论公司债券流动性风险的度量及其成因

VaR模型作为风险度量和管理的工具,已经被金融机构和监管当局广泛接受。但是,由于它是一定置信度和持有期内衡量资产头寸所能遭受的最大损失,它并没有考虑到是否能够真的以所计算出的可能的最差价格将所持有的头寸变现。在实践中,两个具有相同的VaR值,但流动性高低不同的投资组合,其变现的最差价格是不同的。因而,很多学者对传统的VaR模型提出了质疑,并认为把流动性风险的度量加入到目前已非常成熟的风险管理体系VaR模型中,是金融风险管理领域的一个严峻挑战和紧随的任务。     

有投票权和无投票权股票的流动性风险溢酬分析

流动性风险和企业控制权这两个因素共同影响着股东投资于股票的意愿，进而影响着股票的价格。本文采用Pratt-Arrow对风险溢酬的度量方法，分析了有投票权和无投票权股票的流动性风险溢酬。分析表明，这两种股票的流动性风险溢酬由投资者的风险厌恶程度、预期消费流量的方差以及股票变现的概率等因素决定。最后，本文对这两种股票的价格进行了比较分析，揭示出驱动这两种股票间价格差别的主要动因在于流动性与企业控制权的共同作用。     

基于流动性调整CAViaR模型的风险度量方法

本文提出了流动性风险度量的一个新的方法,流动性调整的CAViaR模型。该模型能够直接反映资产流动性的变动对未来风险的影响,并在此基础上计算资产未来经过流动性调整的风险VaR,从而使投资者能够更好地管理风险,尤其是流动性风险。实证研究表明,该模型能够较好地刻画中国股市流动性风险的动态变化特征;并且发现股票流动性的大幅下降通常导致未来风险明显加大,且正向流动性下降所带来的风险往往较负向流动性要更大,因此更值得投资者关注。     

基于动态VaR模型的我国银行间拆借市场风险度量研究

本文介绍了一种基于GARCH和非参数法的动态VaR模型——L_VaR模型,用来度量市场风险与流动性风险两者综合风险的大小。并通过采样我国银行间隔夜拆借的高频交易数据,以及SAS软件的数据处理分析发现,GARCH（1,1）模型能较好地拟合隔夜拆借利率的波动情况,而非参数估计法（Boot- strap）能较准确地估计拆借市场流动性的波动水平。实证结果表明。基于动态VaR模型对于市场风险与流动性风险两者综合风险的短期预测效果较为理想。     

我国股票市场流动性风险的VaR度量

流动性风险是证券市场主要风险之一,但是人们往往仅重视价格风险从而低估市场风险。BDSS模型是在VaR风险管理体系的基础上,将市场风险和流动性风险进行合成管理。本文选用了沪深300指数,以BDSS模型为基础,将相对极差与日换手率的比值作为流动性指标,再运用ARCH族类模型对金融数据常有的集群性进行了描述,使得波动率的估计更加的准确,动态化的LVaR也更好的计算出风险价值。     

基于VaR的采购风险度量模型

探讨将VaR风险价值法这一新型风险管理工具引入采购风险管理之中,利用VaR方法中的RiskMetrics模型对价格收益率序列方差进行拟合,建立采购风险度量模型。     

VaR方法及其拓展模型在投资组合风险管理中的应用研究

本文在对国外利用VaR方法及其拓展模型对投资组合进行风险管理的理论与方法总结的基础上，建立了符合现阶段中国证券市场实际发展情况的、主要针对市场风险与流动性风险的投资组合风险管理数量模型，并利用1997～2003年的样本数据进行了实证研究，从而为现阶段我国机构投资者的投资组合风险管理提供理论与方法依据。最后指出了进一步研究的方向。     

从一致性公理看金融风险度量技术新发展

"一致性公理"用四个性质给出了好的度量模型标准。然而作为风险价值度量的VaR模型却很可能不满足"一致性公理",因此存在度量风险的缺陷。CVaR模型的提出,弥补了VaR模型不满足次可加性以及尾部风险度量不充分的两大缺陷。于是在传统的VaR方法基础上,融合进市场风险和流动性风险,形成一些新的金融衍生工具的风险管理框架。     

股票日内流动性度量及其风险调整——基于上海股票市场高频数据的实证研究

流动性是股票市场的重要属性,但对流动性进行准确的定义和度量却是一件困难的事情。本文给出了股票流动性度量的三个指标,并对这些指标进行了风险调整。最后利用风险调整后的指标对上海股票市场的样本股票进行了截面相关分析,得出风险调整后的流动性指标逻辑关系更加紧密的结论。     

中国股市日内流动性效应分析——基于高频数据的流动性度量、特征及其影响因素

本文归纳了流动性刻画维度和度量指标,选取不同规模和价位股票的高频数据作样本,吸收Amivest流动性比率计算原理,设定价格对交易量变动的敏感性为流动性度量指标,分析股票日内交易特征和流动性影响因素。结果发现：日内模式价格变动呈仰卧“F”形,交易量呈仰卧“E”形,而非传统的“L”或“U”型;日内交易模式、股票规模和股票价位均影响着股票流动性;日内模式异动时间内,股票流动性差;大规模股票流动性强;高价股流动性差。