基于GARCH模型VaR方法的银行板块风险研究

本文对GARCH模型和VaR方法在风险管理方面的应用先做了介绍,然后通过选取2008年1月2日至2012年11月21日银行类板块指数日收盘价作为数据样本,运用GARCH模型VaR方法对我国银行板块的风险进行了实证分析.实证结果表明我国银行股股指对数收益率序列存在集聚效应,GARCH模型能够很好的描述我国银行板块的波动情况,因而测量的VaR值能较好的反映我国银行板块面临的风险程度.     

基于ARMA-GARCH模型的风险管理

根据金融时间序列的特点,建立收益率的ARMA-GARCH模型,介绍了用GARCH模型估计VaR的方法,据此预测股票的市场风险,为企业和投资者的风险管理提供依据.     

GARCH类模型在我国地产板块风险度量中的应用研究

本文以2008年1月2日至2013年5月6日地产指数日收盘价数据作为实证样本,运用GARCH和EGARCH模型度量波动性,分别计算95%置信水平下地产指数对数收益率的VaR,从而对我国地产板块的风险进行实证分析。实证结果表明,GARCH模型和EGARCH模型都能够较好的描述我国地产板块的波动情况,但是GARCH模型在覆盖风险方面比EGARCH模型更优。     

黄金市场波动特征与风险度量

本文应用GARCH族模型刻画了伦敦黄金市场收益率波动特征,在此基础上计算出黄金市场VaR值用以度量风险并进行了回测检验。研究结果表明,伦敦黄金市场受外部冲击时收益率波动存在非对称效应,好消息带来的波动相对更大,并且高风险并不意味着高收益。给定95%置信水平,在正态分布假定下,TARCH(1,1)模型的VaR值精确度最高,可有效度量伦敦黄金市场波动风险。实证分析为黄金市场参与者管理风险提供了参考。     

基于风险价值VaR模型在外汇市场中的实证分析

本文分别运用GARCH和Cornish-Fisher扩展的VaR模型对外汇市场的汇率价格收益率进行实证比较研究,选取具有代表性的欧元对美元和英镑兑美元的汇率作为变量,并对VaR进行预测。实证结果发现,结合异方差的Cornish-Fisher扩展的VaR模型与仅用波动率描述的VaR计量方法相比较具有较好的修正作用,且所得出的VaR值结果存在也有一定的差异。从而分析不同方法下得到的VaR值对于在外汇市场中不同偏好风险管理者的意义,并对外汇市场汇率波动成因进行初步的探讨。     

股票型基金风险实证研究

开放式基金和封闭式基金是两种不同运作方式的基金。本文基于VaR方法对开放式和封闭式的股票型基金进行风险测算和比较。由于基金的日收益率非正态的"尖峰厚尾"的分布特征,运用GARCH模型计算出了基金的VaR值。实证结果发现,开放式和封闭式基金的VaR值是存在差异的。     

股票型基金风险实证研究

开放式基金和封闭式基金是两种不同运作方式的基金。本文基于VaR方法对开放式和封闭式的股票型基金进行风险测算和比较。由于基金的日收益率非正态的"尖峰厚尾"的分布特征,运用GARCH模型计算出了基金的VaR值。实证结果发现,开放式和封闭式基金的VaR值是存在差异的。     

基于VaR的我国上证股市风险的实证研究

VaR方法的引入使金融资产的风险分析得以量化,其实质是波动率的计算。本文正是基于VaR方法,通过计算不同模型在不同分布下的VaR值,对上海股票市场风险进行比较分析。分析结果表明,GED分布下各模型对风险高估或低估的现象均有所缓解。TARCH模型和EGARCH模型比GARCH模型更能反映我国股市波动情况且前两种模型间并没有绝对的优劣之分,都能较好地反映收益率的风险特性。     

基于Copula-ES度量股票型基金投资组合风险

由于许多金融资产收益率的波动可能存在非对称性,本文通过对收益率采用GARCH或者EGARCH建模,对存在杠杠效应的金融资产采用EGARCH建模.并将Copula函数和Monte Carlo技术应用于融通深证100基金,计算得到其前十大重仓的股票及其投资组合的风险值VaR以及ES,结果表明,基于Copula-Es的风险度量方法可以为我国基金管理公司评估和管理市场风险,从而控制和减少资产损失提供参考.     

基于半参数GARCH的沪深两市收益率波动和风险的实证研究

本文基于2005年1月4日至2009年11月30日的数据，运用GARCH模型研究上海和深圳两个股市间的收益率及波动性对于分析股市结构和判断股市走势及风险传递的意义。并运用半参数模型计算VaR值来测度金融市场风险。     

基于GARCH模型的上证综指波动性分析

本文针对传统计量方法无法满足对股票收益率波动性大的特点进行分析这一缺陷,提出运用GARCH模型,建立异方差收益率假设,并对异方差的表现形式进行直接的线性扩展,对以上证综合指数为代表的上海证券交易所的股票价格的波动性进行了实证分析,并得出上证综指收益率波动呈现"尖峰厚尾"的特性以及非对称的GARCH模型能较好地拟合我国股市的股票价格序列波动的结论,从而对投资者的预测和决策起到指导作用。     

中国股票市场风险度量的模型选择与比较研究

分别采用等权移动平均方法、指教加权移动平均方法、GARCH(1,1)方法、GARCH(1,1)-t方法和Pareto型极值分布方法计算上海和深圳股票日收益率的VaR.向后检验表明,Pareto型极值分布方法比其他方法更能准确地反映我国股市的风险.     

基于VaR-GARCH模型的我国沪铝期货市场风险度量的实证研究

本文将我国沪铝期货市场所面临的风险作为研究的主要内容,采用基于VaR-GARCH模型的风险度量方法对这些风险进行度量研究,以上海期货交易所2009—2011的730日期货沪铝收盘价为样本,基于VaR风险度量方法的基础上,将GARCH模型应用到VaR方法之中,在假设沪铝期货收益率服从正态分布的基础上,对沪铝期货市场的风险进行了实证研究,并对其研究结果进行了分析比较,发现基于GARCH的VaR方法能够比较准确的反应沪铝市场的风险状况。     

基于上证综指的GARCH族模型实证分析

以1997年1月11日至2009年11月27日的上证综合指数的日度收盘数据为样本,运用GARCH族模型对其进行实证分析,检验了在这一段时间内我国股票市场的波动情况以及波动的杠杆效应,分析结果表明了上证指数对数收益率服从非正态分布,具有尖峰厚尾和明显的ARCH效应,并且股票的收益率具有明显的风险溢价和杠杆效应。     

由GARCH 模型探讨深圳股市风险价值的应用--基于1997～2013样本数据实证分析

中国自改革开放经济快速成长,人们在追逐高额回报率的背后,高风险也伴随而来。近年来投资者对风险的意识逐渐抬头,如何采用适当模型与方法对风险进行预测,是当前金融研究领域的热门话题。本文采用 GARCH（1,1）模型对深证综指收益率序列进行研究,以VaR方法作为计算风险值的依据,进行波动率探讨。从实证的结果可知,GARCH（1,1）模型虽能预测深证综指的波动情况,但存在低估风险的情况。     

后金融危机时代人民币汇率风险研究——基于动态VaR-ARMA模型的分析

本文利用VaR模型通过对2007年4月02日至2010年9月30日人民币兑美元汇率进行实证研究,通过对金融危机后人民币兑美元汇率数据分析．分别建立基于GARCH模型和ARMA模型的汇率风险测度VaR模型。通过对汇率收益率序列分段建模,以期可以提高汇率风险度量的精度,构建能够衡量人民币兑美元汇率风险特性的模型．为金融机构、监管部门以及投资者规避汇率险提供决策依据和理论参考。     

基于实现极差和实现波动率的中国金融市场风险测度研究

目前比较流行的金融市场风险价值研究一般采用日收益数据,并基于GARCH类模型进行估计和预测。本文利用沪深股指日内高频数据,分别通过ARFIMA模型和CARR模型对实现波动率和较新的实现极差建模,计算风险价值。通过对VaR的似然比和动态分位数等回测检验,实证分析了各种模型的VaR预测能力。结果显示,使用日内高频数据的实现波动率和实现极差模型的预测能力强于采用日数据的各种GARCH类模型。     

基于GARCH模型对上证指数收益风险波动的实证分析

金融市场的不确定性导致价格波动的随机性,而研究波动的随机性不仅可以支持金融理论,也对金融实践有重大意义.本文以上证指数的日收益率为研究对象,采用EVIEWS通过建立ARCH类模型对上证指数日收益率进行实证分析,浅释股指收益率与风险之间的关系.结果表明,GARCH（1,1）模型能够较好的拟合上证股票收益率的波动特征,如“高峰厚尾”、集聚等现象,而GARCH（1,1）-M模型在一定程度上能较好的表现出风险与收益率之间的关系.同时也验证了沪市在中长期内不存在杠杆效应.     

HS300指数收益波动性及VaR度量研究

本文分别运用EGARCH和Cornish-Fisher扩展的VaR模型对中国股票市场(以沪深300指数作为代表)的期望收益率以及市场风险进行实证比较研究,发现结合条件异方差的Cornish-Fish-er扩展的VaR模型与仅用波动率描述的VaR计量方法比较具有较好的修正作用。同时对中国股市波动的成因进行初步的探讨,并提出一些建议。     

HS300指数收益波动性及VaR度量研究

本文分别运用EGARCH和Cornish-Fisher扩展的VaR模型对中国股票市场(以沪深300指数作为代表)的期望收益率以及市场风险进行实证比较研究,发现结合条件异方差的Cornish-Fish-er扩展的VaR模型与仅用波动率描述的VaR计量方法比较具有较好的修正作用。同时对中国股市波动的成因进行初步的探讨,并提出一些建议。