基于Bootstrap方法的风险价值VaR估计

用近期的收益数据来拟合连续S曲线抽取Bootstrap样本,再利用Bootstrap样本计算风险价值VaR。实证分析表明,这种方法能较好利用近期的数据所反映的市场新情况。Bootstrap方法通过多次抽样能得到大量Bootstrap样本,然后进行VaR估计将提高估计的精确性和稳定性。基于Bootstrap方法的VaR估计可以较为理想地为人们进行股市投资提供一种切实可行的风险度量工具与办法。     

基于Bootstrap方法的风险价值VaR估计

用近期的收益数据来拟合连续S曲线抽取Bootstrap样本,再利用Bootstrap样本计算风险价值VaR。实证分析表明,这种方法能较好利用近期的数据所反映的市场新情况。Bootstrap方法通过多次抽样能得到大量Bootstrap样本,然后进行VaR估计将提高估计的精确性和稳定性。基于Bootstrap方法的VaR估计可以较为理想地为人们进行股市投资提供一种切实可行的风险度量工具与办法。     

我国个人年金长寿风险的资本要求度量

随着人口平均寿命的延长,系统性的长寿风险正在逐步成为理论界和保险业关注的热点。然而,以往研究大多止步于对死亡率的期望估计,很难满足实践中对长寿风险资本需求的度量。本文采用Bootstrap方法将研究拓展到死亡率的分布上,并以此为基础计算年金保单组现值的分布,度量年金保单组长寿风险的风险价值及其资本要求。结果表明,虽然经营年金业务保险公司为了应对长寿风险需要额外的资本准备,但中短期内这种资本要求并不高,保险公司可以通过增收保费和提高资本市场收益来达到相应的要求。     

极值理论在金融风险度量中的应用——基于沪深300指数的实证研究

如何准确度量金融市场风险在金融风险管理中扮演着重要角色,而极值理论能对极端风险进行较准确的度量。通过对沪深300指数的实证研究表明,广义帕累托分布能够很好地拟合极端日收益率数据,从而用建立在广义帕累托分布基础上的POT模型来度量投资者所面临的市场风险是合适的。结果显示:基于正态分布假设得到的风险值小于POT模型的风险值。     

中外股指收益VAR和ES的对比分析

极值理论在风险管理中扮演着重要的角色,它是关于市场极端风险的建模和量化的一种主要方法,本文通过极值理论中POT模型来估计用来度量金融市场风险的工具VaR和ES,并以中外股市作实证分析,结果我们发现中国股市相对于美英等国股市的投资风险相对较大,针对这种情况我们提出了相关政策建议。     

基于GLM的未决赔款准备金评估的随机性链梯法

为度量未决赔款准备金评估结果的波动性,需要研究随机性评估方法。基于GLM的随机性方法,得到准备金估计及预测均方误差。特别地,在过度分散泊松模型中,分别应用参数Bootstrap方法和非参数Bootstrap方法,得到两种方法下未决赔款准备金的预测分布,进而由该分布得到各个分位数以及其它分布度量,并通过精算实务中的数值实例应用R软件加以实证分析。实证结果表明,两种Bootstrap方法得到的参数误差、过程标准差、预测均方误差都与解析表示估计的结果很接近。     

基于GARCH模型的VaR方法在上证市场中的应用

VaR(Value at Risk,在险价值)作为市场风险的度量方法之一,能够有效地度量金融市场的风险。本文在介绍了VaR的概念、特点以及计算方法的基础之上,利用GARCH模型估计、预测股市的VaR值,并对上证指数进行风险度量的实证研究。分析结果表明基于GARCH模型的VaR方法能够较好地反映出股市的风险,适合在上证市场进行风险管理。     

外汇风险度量:方法与评述

在人民币汇率形成市场化机制的过程中,外汇风险成为了一种不可低估的风险,是金融风险度量研究的重要部分.本文在归纳外汇风险度量中使用的金融风险度量方法的基础上,根据途径的不同将度量方法分为直接与间接法两大类,并通过分析和比较来探讨各类方法的优势和不足,从而为外汇市场的风险度量提供有效的理论依据.     

基于Copula-GARCH模型下的我国金融控股公司金融风险度量

金融控股公司是持有证券、银行、保险和其他金融资产股权的金融控股集团,对金融控股公司的风险度量涉及组合资产风险度量模型,本文利用Copula-GARCH模型,运用蒙特卡洛VaR方法度量金融控股公司风险,充分利用了GARCH模型能很好扑捉到金融时间序列的时变波动、偏斜、高峰、厚尾等特性和Copula函数不限制边缘分布的选择的优点,结合Copula和GARCH模型度量金融控股公司风险,对银行业、保险业和证券业的组合资产进行实证分析,从结果得出在碰到极端情况下,相对于分业经营的风险,过分担忧金融控股公司风险不可分散导致系统风险危害是不必的。     

损失分布模型在操作风险中的应用分析

随着巴塞尔协议的公布,操作风险(Operational Risk)的量化模型已经成为银行业目前研究的主要课题。本文按照巴塞尔协议规定,利用损失分布方法(Loss Distribution Approach,LDA)来度量操作风险,这种方法的优点在于分别度量损失事件发生频度以及损失幅度,然后利用组合分布方法来研究一段时间内的累积损失分布。本文主要讨论在商业银行内部如何执行LDA以及引入操作风险在险值(Valueat Risk,VaR)的概念,并且介绍了能够反映损失分布的分布函数。同时按照巴塞尔协议公布的方法和策略,从损失事件类型、业务部门以及损失分布额度的估计方法探讨利用高级度量方法的可能性和现实性以及操作中的现实问题。     

欧盟银行业压力测试及评价

最近中国银行业房贷压力测试引起了各方的关注,对于压力测试结果众说纷纭.而早在7月,欧盟就对银行业进行了压力测试. 压力测试是指利用一系列方法来评估金融体系承受罕见但是仍然可能的宏观经济冲击或金融市场波动的能力的过程.目前被众多金融机构广为采用的VaR方法主要适用于正常条件下市场风险的衡量,对于极端市场环境下的风险估计却存在严重不足.     

数据整合视角下商业银行操作风险度量研究北大核心

随着商业银行改革不断深化,操作风险呈高发态势。整合数据是商业银行准确度量操作风险的基础保证。选取1994—2020年间我国四大国有商业银行1846例操作风险事件,充分利用彼此的损失信息互相补充,结合损失分布法、POT模型以及信度模型对四大商业银行的操作风险进行度量。结果表明:对于一般操作风险损失,对数正态分布的拟合效果优于其他分布;对于极端操作风险损失,POT模型能够较好地对操作风险的尾部进行拟合;分段拟合更能准确描述操作风险的损失特征;运用信度理论可以更准确地对操作风险水平作出合理的估计,弥补数据缺失造成的不足。     

损失分布模型在操作风险中的应用分析

随着巴塞尔协议的公布，操作风险（Operational Risk）的量化模型已经成为银行业目前研究的主要课题。本文按照巴塞尔协议规定，利用损失分布方法（Loss Distribution Approach，LDA）来度量操作风险，这种方法的优点在于分别度量损失事件发生频度以及损失幅度，然后利用组合分布方法来研究一段时间内的累积损失分布：本文主要讨论在商业银行内部如何执行LDA以及引入操作风险在险值（Valueat Risk，VaR）的概念，并且介绍了能够反映损失分布的分布函数、同时按照巴塞尔协议公布的方法和策略，从损失事件类型、业务部门以及损失分布额度的估计方法探讨利用高级度量方法的可能性和现实性以及操作中的现实问题。     

基于CVaR-EGARCH模型的保险资金投资风险分析

本文基于EGARCH模型和GED分布下的CVaR模型对保险资金投资风险进行度量,实证测算了八只股票的个股及投资组合的绝对值和相对值,描述了各自的极端损失状况;金融机构可以根据个股值和组合值,设置风险资本或提取风险准备金,从而有效地监控潜在的极端损失。     

基于KMV动态违约距离的商业银行信用风险研究

随着巴塞尔协议对商业银行风险监管要求的不断提高,以及经济新常态下商业银行自身对信用风险管理能力提高的内在需求,对商业银行信用风险的度量和信用评级体系的建立成为当前商业银行面临的重大课题。本文根据国外金融机构常用的风险度量KMV模型,结合我国上市公司具体特征,对KMV模型进行改进,并利用动态违约距离估计最优违约距离,利用改进后的模型对141家上市公司的信用风险进行度量,结果表明,改进后的模型能够很好地区分违约特征,并以此建立的信用评级结果分布良好,能够较好地适用商业银行的信用风险度量要求。     

外汇风险度量:方法与评述

在人民币汇率形成市场化机制的过程中,外汇风险成为了一种不可低估的风险,是金融风险度量研究的重要部分。本文在归纳外汇风险度量中使用的金融风险度量方法的基础上,根据途径的不同将度量方法分为直接与间接法两大类,并通过分析和比较来探讨各类方法的优势和不足,从而为外汇市场的风险度量提供有效的理论依据。     

金融稳定评估和压力测试的国际比较与经验借鉴

压力测试作为一种度量极端风险的风险管理手段,在新资本协议中占据重要的地位.而在本论全球性金融危机期间,美联储将其提升到了一个全新的高度.     

基于EGARCH-CVaR方法的保险资金直接入市风险分析——以吉林省为例

本文基于EGARCH模型和GED分布下的CVaR模型对保险资金直接入市的风险进行度量,实证测算了八只股票的个股及投资组合的绝对CVaR值和相对CVaR值,描述了各自的极端损失状况;金融机构可以根据个股值和组合值,设置风险资本或提取风险准备金,从而有效地监控潜在的极端损失。     

两因子随机死亡率状态空间模型及长寿风险测度

引入状态空间模型对传统两因子CBD模型拟合阶段和预测阶段进行联合建模,并基于卡尔曼滤波方法对模型参数进行估计。进一步考虑到死亡率数据的小样本特征,结合Bootstrap仿真技术和生存年金组合折现模型对长寿风险进行测度。利用1996~2011年数据展开实证研究,结果表明:结合模型解释能力、参数估计结果和误差项正态分布检验结果,两因子状态空间模型要优于传统CBD模型;年金组合规模的扩大可以消除微观长寿风险,但不能消除宏观长寿风险和参数风险;宏观长寿风险占据着不可分散风险的主导地位。     

知情交易概率的贝叶斯估计

知情交易概率(PIN)是一种被广泛使用的直接度量金融市场信息不对称风险的指标。PIN模型的极大似然估计,由于似然函数形式复杂,在最优化过程中很容易出现计算溢出的问题。本文提出了一种基于Gibbs抽样和ARS抽样的贝叶斯方法来估计PIN。模拟结果表明,贝叶斯方法克服了计算问题,并且可以得到比MLE方法更准确的估计。本文利用PIN的贝叶斯估计方法对2009—2015年期间在沪深两市交易过的股票进行实证应用分析,拓宽了知情交易概率PIN的实证研究范围。