基于GARCH-Copula-CoVaR模型的风险溢出测度研究

本文根据GARCH-Copula-CovaR模型,对亚洲三大股票市场指数间的风险溢出效应进行实证研究,结果表明:HSI和N225存在显著的双向即时风险溢出效应,而在滞后1期,只存在显著的从HSI到N225的单向风险溢出效应;HSI和SHZ亦存在显著的双向即时风险溢出效应,但在滞后1期以上不存在风险溢出效应;N225和SHZ在所有滞后期均不存在风险溢出效应;以%CoVar代表的平均风险溢出强度为4.4%,SHZ和HSI间的风险溢出效应强于N225与HSI间的风险溢出效应.  

基于Copula-GARCH-EVT的中国开放式基金投资组合风险度量

文章结合CARCH模型和EVT理论刻画了单个金融资产收益率的波动性和尾部分布,并将Copula函数和Monte Carlo技术应用于证券投资组合的VaR计算方法.通过对光大红利基金的实证研究,得到前十大重仓中单只股票及其投资组合的风险值,结果表明,基于Copula-GARCH-EVT的VaR方法具有重要的经济应用价值.  

我国引入农业收入保险的经济效应研究

基于1990～2015年全国农业保险数据,本文筛选出具有代表性的农业产品稻谷、小麦和玉米进行实证研究。由于农产品价格和产量之间存在某种相关性,所以文章利用混合Copula函数和蒙特卡罗方法估算了不同保障水平下不同农产品的农业收入保险费率。结果显示：相比同一保障水平的农业产量保险费率,农业收入保险费率要低一些,随着保障水平的降低,两者之间的费率差别减小。为了分析实施农业收入保险所带来的经济效应,选用保险费率、保险需求、保费收入、保险深度和保险密度变化率作为经济指标。研究发现：实施农业收入保险后,在相同保障水平和农业产品情况下,这五项经济指标都得到了较大改善；随着保障水平的增加,农业收入保险所能带来的经济效益越明显。  

考虑多风险因素的我国巨灾债券定价研究

巨灾债券是巨灾风险转移资本市场上交易最活跃、使用最广泛的金融创新产品。本文创新性的引入资产、负债和利率模型，结合我国地震损失程度和频率分布对我国巨灾债券定价进行了实证研究，并在资产负债管理视角下首次对多风险因素作用下的我国巨灾债券定价进行了量化研究。研究结果表明违约风险、道德风险、基差风险对巨灾债券价格具有显著的影响且其共同作用使巨灾债券价格进一步降低，有效的资产负债管理可以分散上述风险。本文研究对保险公司发行巨灾债券具有精算定价参考作用，同时表明保险公司在发行巨灾债券时应当加强其资产负债管理，以达到规避风险、保障偿付能力的目的。  

我国上市证券公司股价波动关联性研究

证券公司股价是证券公司经营状况以及风险水平的集中反映,其波动的关联性往往是证券公司风险关联性以及证券行业发生系统性风险的重要表现。运用Copula函数对我国8家主要上市证券公司股价收益率上、下尾相依性进行的实证研究表明,我国证券公司之间股价收益率存在明显的上尾相依性与下尾相依性,表明我国证券公司股价进而风险存在较强的关联性。做好证券公司股价关联性的监测,降低其风险的关联性,是防范系统性金融风险的重要内容。  

基于时变SJC-Copula函数的沪港股市尾部相关性研究

本文用时变SJC Copula函数和基于秩的极大似然估计法对沪港两市的尾部相关性进行了实证研究。结果表明沪港股市的下尾相关程度略大于上尾,按两阶段分析,第一阶段几乎不存在下尾相关,上尾相关亦不明显;第二阶段的尾部(尤其是下尾)关联程度明显高于第一阶段,并且下尾相关程度大于上尾。  

基于Copula函数的保险公司经济资本配置研究

经济资本的度量及配置是风险管理的核心内容。本文利用Copula函数构建保险公司总体风险的联合分布函数,结合TCE方法来度量保险公司经济资本,并利用动态规划方法对经济资本最优配置模型求解。最后结合中国人民财产保险股份有限公司的数据进行实证。通过研究发现,我国财险公司内部偿付能力状况较好,但险种结构有待优化。  

基于Copula模型的沪市A股投资组合风险分析

本文采用Copula—GARCH模型对金融市场中投资组合的风险问题进行分析,并选取沪市A股六支股票进行实证研究,结合Monte Carlo模拟计算了投资组合的VAR值,结果显示对资产进行适当的组合可降低投资者的风险,从而证实了模型的可行性和有效性。  

copula函数信度模型在风险定价中的应用 ——基于我国车险数据

信度模型能够刻画风险类别组内的相关性,是风险定价中应用最广泛的模型之一。相较传统信度模型,基于copula函数的信度模型能够突破传统信度模型变量间的相关性不随时间变化的假设限制。本文将copula函数信度模型应用到我国车辆损失保险的定价中,以广义线性模型作为边际分布,利用t copula函数度量赔付变量间的时间相关性,建立多元联合分布,并计算赔付金额的未来分布和预测值。实证结果表明不同地区车辆损失保险的赔付情况有差异,当年赔付金额对后续赔付的影响随时间减弱；t copula函数AR(1)形式相关系数矩阵的信度模型的预测误差最小,预测结果优于传统信度模型,说明copula函数信度模型在风险定价的实践工作中有应用价值。  

基于Copula函数的沪深300股指期货相依风险研究

本文对沪深300股指和股指期货仿真交易收益率极端风险和相依关系进行了研究，用DCC-GARCH模型描述了股指期货和现货之间动态的条件相关系数，并以极值分布为边际分布对四种常用的Copula函数进行了拟合，发现Frank Copula的拟合效果最好，其次为Clayton Copula。在此基础之上，对不同组合的VaR和CVaR进行测度，发现投资组合比例与风险之间呈现“U”型特征，这也为股指期货套期保值提供了一种新的研究方式。