A unifying approach to risk-measure-based optimal reinsurance problems with practical constraints

The design of optimal reinsurance treaties in the presence of multifarious practical constraints is a substantive but underdeveloped topic in modern risk management. To examine the influence of these constraints on the contract design systematically, this article formulates a generic constrained reinsurance problem where the objective and constraint functions take the form of Lebesgue integrals whose integrands involve the unit-valued derivative of the ceded loss function to be chosen. Such a formulation provides a unifying framework to tackle a wide body of existing and novel distortion-risk-measure-based optimal reinsurance problems with constraints that reflect diverse practical considerations. Prominent examples include insurers’ budgetary, regulatory and reinsurers’ participation constraints. An elementary and intuitive solution scheme based on an extension of the cost–benefit technique in Cheung and Lo [Cheung, K.C. & Lo, A. (2015, in press). Characterizations of optimal reinsurance treaties: a cost–benefit approach Scandinavian Actuarial Journal. doi:10.1080/03461238.2015.1054303.] is proposed and illuminated by analytically identifying the optimal risk-sharing schemes in several concrete optimal reinsurance models of practical interest. Particular emphasis is placed on the economic implications of the above constraints in terms of stimulating or curtailing the demand for reinsurance, and how these constraints serve to reconcile the possibly conflicting objectives of different parties.     

国际碳交易市场的风险度量及对我国的启示——基于状态转移与极值理论的VaR比较研究

本文以欧洲气候交易所公布的CERs期货报价为研究对象,将Markov波动转移引入VaR的计算,结合极值理论,度量国际碳交易市场的系统风险。首先建立SWARCH模型与MS-GARCH模型描述价格波动的阶跃特性,直接测算动态VaR。随后采用POT模型拟合标准残差序列的右尾超门限分布,确定极值分位数,再次测算动态VaR。最后通过回测检验选取最优风险值,并由此分析了我国获批碳项目变动趋势与国际碳交易市场风险变动趋势间的关系。     

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。     

基于极值理论的沪深股市VaR和CVaR分析

将VaR和CVaR结合起来能全面描述金融时间序列与尾部相关的风险。考虑沪深股指收益序列胖尾特性,极值理论方法能够对沪深股市VaR和CVaR进行较好估计,运用基于Boot strap和极大似然估计方法解决极值理论数据不足的缺陷,从而给出对VaR和CVaR的点估计和区间估计。     

金融市场风险测量的VaR方法及其应用

近年来 ,金融市场的波动性增加 ,金融机构需要准确的测量其市场风险。对市场风险的正确测量构成了市场风险管理的基础。在介绍广泛应用于测量市场风险的VaR的实质、计算方法及发展方向的基础上 ,探讨其在我国金融市场风险管理中的应用     

新汇率制度下的商业银行外汇风险管理

我国的汇率改革正在主动地、有序地、渐进地推进。与此同时,商业银行面临的汇率风险日益突显。本文分析了在新的汇率制度下我国商业银行面临的主要外汇风险,并结合当前商业银行外汇风险管理现状,提出了加强外汇风险管理的若干建议。     

对Markowitz的均值-方差模型改进的两种思路

本文在对Markowitz的均值-方差模型的局限性分析的基础上,提出了两种改进思路,一种是引入VaR约束,建立投资组合模型;另一种是用VaR代替方差,建立均值-VaR模型.     

RAROC基于VaR的封闭式基金业绩评估

介绍了基于VaR的证券投资基金绩效评估方法——RAROC方法,通过该方法对我国封闭式基金投资绩效的分析来揭示投资风险,结果表明:引进VaR风险度量模型,把经风险调整后的绩效评估方法RAROC应用到投资基金绩效评估中,能更客观、准确地反映封闭式基金的投资绩效。     

VaR模型及其在金融风险管理中的应用

文章阐明了VaR的基本理论和VaR计算的基本方法,并对常用的VaR模型的计算方法及特点进行了深入的比较分析.文章还对投资组合的VaR进行了实证分析,结果表明VaR模型是一种简单有效的度量金融风险的方法.     

基于VaR理论的工程造价风险研究

随着极值统计理论的发展,其在水文、海洋、气象、地震、金融、以及工程等可靠性领域被越来越广泛地应用。文中根据极端事件风险理论和工程造价风险分析的实际,提出了基于POT模型的一种极值分布——GPD,并利用GPD分布,得到相应的VaR(风险价值)估计值,实现对工程造价风险的度量。