证券市场收益率的分布特征对VaR测算的影响

用EGARCH-M模型计算收益率的波动率,计算了基于正态分布t、分布和GED分布(广义误差分布)的VaR值,认为证券市场收益率具有强烈的GARCH效应,基于广义误差分布的VaR测算优于基于正态分布和t分布的VaR测算。     

基于GARCH-VaR模型的中国铁矿石期货市场风险度量的有效性研究

本文以2018年1月30日至2020年6月19日期间铁矿石期货主力合约的收盘价经过一阶差分后的日收益率序列为研究对象,分别在t分布与GED(广义误差分布下)建立GARCH模型,并基于此计算VaR值.最后通过似然比(LR)方法检验VaR值的有效性.结果显示:GARCH-GED模型比GARCH-t模型在度量铁矿石期货市场方面有更高的准确性,且95％置信度下的效果要比90％的更好,据此我们得出了在95％的置信度下GARCH(2,1)-GED模型计算出的铁矿石期货收益率序列的VaR值准确性更高的结论.文章最后根据研究结论得出若干启示供中国铁矿石期货市场风险管控参考.     

基于GARCH模型族的上证综指VaR计算

VaR已成为近年来国际广泛应用的风险度量方法。文章选取我国2008年至2012年每个交易日。上证综指的收盘价,结合GARCH模型族,在正态分布、t分布、GED分布三种收益率序列分布假设下,对VaR的值进行了分析和对比,并应用Kupiec提出的"失败频率检验法"进行了准确性检验,通过实证分析得出,采用TGARCH—GED模型能够较好地反映股市风险。     

基于VaR方法的开放式基金风险实证研究

本文基于VaR方法对选取的十只股票型基金进行风险测算和比较。由于开放式基金的日收益率呈现出非正态的“尖峰厚尾”的分布特征,因此运用了GARCH模型计算各开放式基金的VaR值。实证发现,不同投资风格开放式基金的VaR值并不存在显著差异。     

VaR模型在我国股票市场的应用研究

通过采用上证收益率1996年12月16日至2009年3月20日的数据,建立了基于GARCH模型的上证风险测度VaR模型,得到以下结论:分布不适合描述上证收益率序列的分布状况,GED模型能较好地刻画上证收益率的分布状况;上证存在较高风险,投资者风险意识较差;上证指数收益率具有明显的杠杆效应.     

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。     

GARCH模型下我国商业银行同业拆借利率风险度量

在利率市场化的大背景下,基于Shibor的统计数据,采用VaR方法,利用GARCH模型度量我国商业银行在同业拆借时所面临的隔夜拆借利率风险值与隔周拆借利率风险值.结果表明,GED分布条件下的GARCH(1,1)模型能够较好地拟合我国商业银行同业拆借利率的波动性.我国商业银行应坚定推行金融体制改革,同时不断完善SHIBOR运行机制及现有的度量模型去有效应对利率市场化带来的挑战.     

基于GARCH模型的VaR方法在商业银行汇率风险管理中的应用

本文将GARCH模型应用于我国汇率风险的计量,通过人民币兑美元汇率日收益率VaR值的实证分析,证明基于GAKCH(1,1)模型得到的VaR值能很好的拟合人民币兑美元汇率的日收益率,在商业银行汇率风险管理中具有应用价值.同时,本研究也可为金融机构、监管部门以及外汇投资者规避汇率风险提供决策依据和理论参考.     

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。     

基于VAR方法的我国股市风险管理实证研究

基于我国风险管理的实际情况,介绍了风险价值（VAR）、GARCH模型及在其框架下计算波动率和估计分布临界值的过程和步骤,在此基础上,使用GARCH模型拟合沪深300综指收益率序列的波动率,并用以预测日VAR,估计结果显示我国股市的日VAR值仍相对较高,与发达国家金融市场的发展水平仍然有很大差距,监管部门应该具备风险管理意识,提高风险管理能力,更好地防范市场风险。