压力测试在银行风险管理中的应用

近年来压力测试因其衡量金融危机等极端环境下风险的特性在现代银行风险管理中发挥着越来越重要的作用,成为VaR等传统模型的重要补充。本文分别从压力测试的定义、国际实践规范、执行流程等角度对已有的文献和监管部门的调查研究报告进行了总结,并在此基础上归纳分析了压力测试的优缺点,讨论了压力测试中的实际操作细节及对于数据缺乏的发展中国家如何有效地实施压力测试。文章最后对宏观压力测试这一新的发展趋势进行了介绍和诠释,也提出了在压力测试中值得进一步研究的后续问题。     

基于ARMA-GARCH模型的股指波动压力测试情景设计研究

针对股指收益率时间序列某期间的异方差、尖峰厚尾以及序列自相关等特性,将ARMA模型与GARCH模型相结合,回归建模测算相关股指年度收益率VaR值,可以有效预测类似市场条件下股指的波动以及相伴概率。因此,在证券公司压力测试实践中,基于相伴概率合理设计股指下跌的压力测试情景,可以进一步提高压力测试情景设计的科学性,增强压力测试结果的现实指导意义。同时,可以将本文研究思路推广应用于利率、汇率、市场交易量等历史数据较充分的金融时间序列的实证分析,借以指导债市波动、汇市波动以及市场交易量波动等压力测试情景的设计工作。     

商业银行VaR模型预测能力的验证

2004年Hong ＆ Li提出了用非参数方法来检验时间序列动态模型设定的正确性,我们以此来研究商业银行使用的各种VaR模型的正确性.通过实证研究我们发现,当前商业银行模型风险管理工具回顾测试中,常用的巴塞尔规则、Kupiec统计检验量及Christofferson统计检验量方法可能具有一定的误导性.这种误导可能使商业银行的风险预测能力受到影响,从而影响盈利能力,甚至危及整个金融系统安全性.因此,商业银行在利用VaR模型时,需要仔细地选择合适的方法.     

风险价值、压力测试与金融系统稳定性评估

压力测试衡量资产损失分布超过风险价值的部分,可以发现金融机构和系统在极端市场情形下的风险传导机制和风险承受力,是金融系统稳定性分析中的关键因素.本文分析了风险价值和压力测试的关系、压力测试在宏观金融分析中的实施步骤、压力测试模型和压力测试系统的应用,并对金融稳定性风险压力测试的未来发展进行了展望.     

我国城乡居民通货膨胀承受力比较及压力测试

运用居民通货膨胀承受力测度方法,同时借鉴商业银行进行压力测试的思想与方法,对城镇居民和农村居民的通货膨胀承受力进行了测度与比较。通过构建城乡居民通货膨胀承受力压力测试模型,比较分析了决定城乡居民通货膨胀承受力的宏观经济因子,即城镇为政府财政支出和平均受教育年限,农村为固定资产投资增长率和平均受教育年限,依据情景分析法,分别对我国城乡居民通货膨胀承受力进行了压力测试分析,并结合压力测试结果和我国当前的实际经济状况,提出了相应的政策建议。     

探索风险管理技术 提高期货公司风险管理能力

文章针对期货市场所存在的风险点以及期货公司目前在风险管理上存在的不足和盲点，提出改进期货公司风险监控单一的方式，指出时期货公司的风险管理可以分三个方面三个层次．针对期货公司不同的风险和层次。并结合目前的风险度、净资本等指标，提出运用VaR、压力测试等风险管理技术，对期货公司的风险进行有效管理、     

压力测试在城市商业银行流动性风险管理中的应用

金融危机爆发以来,压力测试越来越成为一种为各国监管机构所推荐和要求的关键流动性风险管理技术。然而,压力测试个体性较强的特点决定了城市商业银不能照抄照搬大型银行的应用经验。因此,有必要研究流动性压力测试如何在城市商业银行中有效应用的问题。系统分析城市商业银行的相关特点及其对压力测试应用的影响,指出城市商业银行在应用压力测试管理流动性风险时,应特别注意情景设置、压力模型构建的个性化,并提出了若干针对性的政策建议。     

对我国开放式基金风险的实证研究——基于GARCH模型的VaR方法

从我国开放式基金收益率序列的分布、波动性和杠杆效应三方面考虑,在正态分布、t分布和GED分布的假设下,-建立了估计基金风险的VaR—GARCH、VaR—EGARCH模型,选择合适的模型对各只基金及不同类型基金的VaR值进行估计,并应用Kupiec方法对VaR模型的准确性进行了返回检验。结果显示,基于GED分布的GARCH模型计算的VaR值比基于t分布的GARCH模型计算的VaR值更真实地反映了基金的风险,不同投资类型和投资风格的基金的风险也不尽相同。     

投资组合VaR分解的应用研究

针对VaR的不足,Garman M．于1997年提出了成分VaR和边际VaR。采用德尔塔——正态法度量投资组合的VaR、边际VaR和成分VaR,使用假设检验法对模型进行回测的研究结果表明,该计算方法下的VaR模型有效,边际VaR和成分VaR能为资产管理者提供更多有关投资组合风险的信息。     

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。