基于VaR的股指期货套期保值研究

中国证券市场起步于90年代初期,由于缺乏风险对冲工具和做空机制,市场长期以来一直处于单边市状态,即投资者只能通过买入股票并等待其上涨来获得收益,如果市场处于下跌通道之中,投资者或者被动忍受损失,或者离场观望。而中国证券市场波动又比较剧烈,这就更加大了投资者的投资风险。沪深300股指期货的推出将使得国内证券市场格局发生重大变革：一方面,投资者可以通过投机来获利;另一方面,投资者可以通过股指期货进行避险,即所谓的套期保值。     

基于金融工程的信用风险量化模型

本文首先从工程学的角度,简要分析了金融工程的原理及其应用.然后基于新巴塞尔协议,阐述了信用风险量化的基础概念:VaR(Value at Risk),并简要论述了信用风险量化的基本思路;最后,对目前广泛应用的信用风险分析模型--CreditMetrics进行了评述.     

组合投资决策的收益—风险分析框架

运用均值-方差、均值-VaR与均值-CVaR模型对上证综指、香港恒生指数、台湾加权指数、标准普尔指数和日经指数的收益-风险进行了实证分析。结果表明,在收益服从正态分布下,均值-方差、均值-VaR以及均值-CVaR模型能用一个模型统一表示,三个模型的边界方程也能用一个方程统一表示,三个模型的有效前沿存在子集关系。在收益服从正态分布下三个模型的最优组合投资权重是等价的;在任意分布下三个模型的最优组合投资权重不是等价的。     

基于风险价值和期权理论的Credit Metrics模型研究

Credit Metrics模型是国际金融界内流行的现代信用风险度量模型,它以风险价值VaR和期权定价思想为基础,以衡量信贷资产组合的风险价值为核心,用于识别贷款、债券等传统信贷产品的信用风险,开启了银行信用风险量化评估的先河,开创了现代信用风险度量研究的新领域,对中国商业银行的信用风险管理有一定的借鉴作用。     

金融市场风险度量方法研究

文章首先分析了金融市场风险度量方法的产生与发展,以及金融市场风险度量方法分类的基本框架,并评述了每类风险度量方法的优点与不足,其次,研究了市场风险度量方法的新进展,并按一致风险度量标准,对以分位数为基础的度量方法的特点与实现条件进行了分析比较,最后,对金融市场风险度量方法进行了必要的归类。     

基于有效波动率的市场一般性风险测度研究

鲁棒跳跃的波动率估计是波动率研究的新方向。本文首先采用蒙特卡洛模拟技术检验鲁棒跳跃波动率估计量MedRV的有效性以及预测的准确性,结果表明:MedRV能够有效鲁棒跳跃行为,得到有效波动率(EV)的估计量,同时相对于双幂次变差(BV)有更好的预测准确性。然后基于MedRV估计量构造了市场一般性风险测度,并对中国证券市场一般性风险分布特征进行了研究,结果表明:基于MedRV估计量所得到的MedRV-VaR指标可以有效摒除极端市场风险因子,得到市场一般性风险测度。     

我国商业银行利率风险的度量研究——以同业拆借市场为例

随着我国利率市场化改革进程的加快,我国商业银行面临的利率风险问题凸现在人们面前。本文以全国银行间同业拆借市场利率为模拟市场利率变量,以商业银行同业拆借市场日头寸为分析对象,通过定量的方法考察我国商业银行在市场波动环境下利率日风险值具体数值的大小,研究发现我国国有商业银行和农村信用社利率风险偏大,城市商业银行次之,外资银行利率风险最小。在上述实证结果基础上,文章剖析了我国商业银行利率风险管理现状,并对我国商业银行利率风险管理提出了相应的对策建议。     

商业银行市场风险的度量框架研究

本文着眼于新巴塞尔协议下商业银行的市场风险管理,分析了我国银行业最突出的市场风险因素,较为细致地研究了市场风险的模型。结合我国商业银行实践,分析了国际上对市场风险的监管要求和度量框架,为我国商业银行的市场风险管理提供了参考意见。     

商业银行利率风险管理浅析

利率的市场化导致商业银行利率风险凸现,本文分析了目前商业银行采用的四种利率风险管理方法:缺口管理,久期管理,VaR方法和利用金融衍生工具法,认为我国金融市场发展现状下,衍生工具大量缺失,银行的利率风险管理应该由主要采用缺口管理改为主要运用久期管理,并在信息技术支持下,研究和使用VaR方法,对利率风险进行动态、全面的监管,同时对衍生工具进行研究,在人才和技术等方面进行准备,最终实现利用衍生工具这一方便、灵活又成本低廉的工具对利率风险进行有效管理的目标。     

中国股票市场指数VaR值的算法与比较研究

文章以2004年1月2日到2007年4月30日的上证指数和从2004年1月2日到2007年5月8日的深证成指为样本数据，应用正态模拟法和历史模拟法分别预测2004年11月4号至2007年4月30号共603个交易日在1％和5％两个概率水平下的VaR值。实证表明：在高置信水平下，正态模型产生厚尾现象的可能性要高于历史模拟法。但相对于冒险偏好型（即置信水平要求不高）的投资者来说，历史模拟法预测结果的出错率高于正态模拟法。