基于EGARCH-M模型和沪深300指数的股市风险分析

分别运用基于GED分布,t分布以及正态分布的EGARCH（1,1）-M模型计量了沪深300指数的日对数收益率序列的VaR值,并与基于正态分布的GARCH（1,1）模型进行了比较。通过统计分析和后验测试等实证研究表明,基于GED分布的EGARCH（1,1）-M模型在刻画我国股市的市场风险方面要优于其他三种模型。在此分析结果的基础上,本文提出了相关结论以及政策建议。     

VaR的计算方法及其应用

为了规避金融风险，VaR成为风险管理的主要工具。本文主要介绍了VaR产生的背景和它的四种计算方法：德尔塔——正态法，历史模拟法，蒙特卡罗法和极值理论，并探讨了它在风险度量、风险控制、金融监管和绩效评估四个方面的应用。     

任意分布下VaR的套期保值模型研究

为探寻合理的套期保值比例,利用改良的VaR参数方法来衡量期货的套期保值风险,计算得出VaR数值最小时的套期保值比率,解决了VaR参数方法只适用于正态分布的情况,并利用铜期货市场的实证研究加以检验。实证研究表明,若现货价格的波动小于期货价格时,则基于任意分布VaR的套期保值模型的有效性更佳,若此时期货价格的起伏即波动率小...     

分式布朗运动模型下的金融市场风险度量--以上证指数为例

金融市场风险度量在金融风险度量乃至于整个金融风险管理过程中都具有十分重要的地位。本文基于2013年至2014年上证指数的收盘数据,通过对分式布朗运动驱动的随机微分方程进行离散化处理,用其解（分式几何布朗运动）模拟上证指数的未来走势。在此基础上,采用Monte Carlo模拟法模拟出上证指数的价值分布与损益分布。最后,在95％的置信水平下计算出上证指数的在险价值（ VaR）。相对于传统股票价格预测模型---布朗运动模型,分式布朗运动模型更符合金融问题本身;利用Monte Carlo模拟法不再借助于股票价格历史数据。故而本模型对市场金融风险的预测精度更高。     

基于Normal Copula模型的金融资产VaR风险度量

本文运用基于Normal Copula函数的蒙特卡罗模拟法计算包括上证180指数和深证成分指数的投资组合收益的VaR.从实证结果可以看出,用Copula函数描述两个时问序列的相关关系时得出的VaR结果要优于正态情形,即基于Copula方法估计的投资组合风险值比一般方法估计的投资组合的风险值更接近实际数据,这一结果有力地说明和佐证了Copula方法在实际应用中的有效性和准确性。     

基于GARCH类模型的中国股票市场波动性的VaR分析

本文通过运用GARCH类模型对沪深股市收益率的波动性、波动的非对称性,以及波动之间的溢出效应做了较全面的分析;并在GED分布下,采用EGARCH模型估计了沪深股市收益率的VaR值,对两市的各种统计指标进行了比较,得出了相应的结论。     

基于GARCH类模型的中国股票市场波动性的VaR分析

本文通过运用GARCH类模型对沪深股市收益率的波动性、波动的非对称性,以及波动之间的溢出效应做了较全面的分析;并在GED分布下,采用EGARCH模型估计了沪深股市收益率的VaR值,对两市的各种统计指标进行了比较,得出了相应的结论。     

VaR模型在人民币汇率风险度量中的应用

本文首先从VaR模型的假设前提入手,通过对人民币汇率收益率序列的随机性、正态性和异方差性的综合检验,验证了VaR模型在人民币汇率风险度量中的适用性.随后,分别采用非参数法和参数法两大类共九种VaR方法对人民币汇率风险进行实证度量.最后,通过准确性检验发现,GARCH-t模型是度量当前人民币汇率风险的最优方法.     

GARCH模型在我国深市风险度量中的应用研究

介绍了VaR的含义及计算方法,指出推测市场因子的波动率是计算的关键.从理论上对基于t分布和正态分布的GARCH模型进行了比较,得出基于t分布的GARCH模型更能刻画金融市场"尖峰厚尾"等实际特征.将基于不同分布的GARCH模型应用于我国深圳股市的风险度量,通过对比VaR的估计结果,说明基于t分布GARCH模型计算的VaR更有效地反映了金融市场的风险水平.     

动态风险度量与组合投资选择

在金融风险管理理论与实践中,VaR和CVaR已成为主流方法之一。为分散金融风险的动态影响,一方面,通过时变波动模型将静态VaR和CVaR扩展到动态情形,进一步基于多元GARCH模型给出动态VaR和CVaR的计算方法;另一方面,在动态风险度量的基础上,建立了动态组合投资选择模型。最后,利用国际股市的数据进行了实证研究,将动态组合投资与静态组合投资的效果进行了比较。     

VaR的计算方式及其回测检验——基于计算机产业股票的实证研究

VaR自上个世纪90年代起,已经成为了主流的度量风险的方式,但是,VaR模型的计算方式有十多种,哪一种VaR模型是最优模型,甚至于构建什么样的比较框架才能选择出最优模型,仍然没有一个统一的标准。采取比较主流的方式对VaR在股票中的计算以及对VaR模型的回测,是呈现VaR作为现阶段最为流行的风险度量工具的计算和回测检验的方式。     

人民币兑美元汇率的风险测量

风险价值 (VaR)是一种计算金融市场风险的综合方法。基于ARCH模型的方差—协方差法计算VaR的基本原则 ,选取人民币 /美元的每日汇率为研究对象 ,测度了人民币兑美元汇率的风险轨迹。     

VaR技术的统计学分析

目前，VaR技术已成为国际上度量市场风险的主流方法。本文从VaR技术的概率内涵出发，对不同概率分布下的VaR计算进行了统计分析，并在正态分布下推导出了求解VaR的统计学意义下的计算公式。最后。对VaR技术的要素进行了分析。     

基于VaR的信用风险定价

将VaR方法引入到可违约债券定价模型中,发现当可违约债券的在险价值超过确定的边界时,债券发生违约。本文分析了违约边界可能形式,给出在无风险利率为常数时的定价公式,提出可以利用Monte Carlo来求解价格公式,并得到数值解,还分析了当无风险利率随时间变化时的情形。     

我国证券公司风险测度指标体系的建立

在深刻认识证券公司风险产生根源、基本类型的基础上,按照统计数据获取的可能性,对证券公司各类风险指标进行分类,归类总结为基础性指标和扩展性指标。在把风险分为系统风险和非系统风险的情况下,可以采用VaR指标体系来计量系统风险,而用1分制下同一测量法与模糊数学法指标体系来测度非系统风险,加总这两类风险值可以得出证券公司的风险综合值,以此形成的指标体系构成我国证券公司风险测度的指标体系。     

基于VaR的证券投资基金业绩评价指标及其实证研究

证券投资基金业绩评价指标的核心内容是对基金收益和风险的权衡,而目前几种昔遍应用的基金业绩评价指标中所采用的风险度量方法存在诸多缺陷,VaR作为一种新兴的风险度量方法在一定程度上可以克服这些缺陷.在均值-VaR投资组合模型基础上构建的两个基于VaR的基金业绩评价指标--报酬-VaR比率和VM2测度指标,在我国开放式基金业绩评价的实证研究中取得了较好的应用效果.     

金融风险测度及其对组合投资决策的影响

基于方差和VaR两种风险测度方法,建立了均值-方差和均值-VaR组合投资分析模型,讨论了两个模型的最优解和有效前沿并对其进行比较。选取了5个股市指数作为研究对象,利用MATLAB软件中用于二次规划求解的"fm incon"函数对两个组合投资分析模型进行求解,得到的实证研究结果,支持了先前的理论分析结论。