基于ARIMA—GARCH模型和极值理论的中国股市

以极值理论为基础的风险值度量方法是最近发展起采的最为有效的方法之一,但在传统的单纯采用极值理论的建模过程中对误差项假定为独立同分布的白噪声过程,会对应用极值理论估算风险价值产生一定误差。本文以上证指数和深证成指为例．利用ARIMA—GARCH模型捕获股票收益序列中的自相关和异方差现象,对该模型中残差的条件分布的合理假定进行了实证分析比较．然后利用极值理论对经过ARIMA—GARCH模型筛选过的残差进行极值分析,估算风险价值。     

基于极值理论的资产组合风险研究

在金融系统中风险管理者十分关注投资风险的大小,尤其是在极端情况下的风险大小。市场风险值()是一种常用的度量风险的方法。本文将极值理论用于中国上证指数和深成指数市场风险值的度量,同时探讨了用极值理论评价资产组合风险的方法,并将其计算结果与基于正态分布同t分布的方法进行比较,发现采用极值理论度量市场风险值要优于经典的方法。     

基于极值理论的资产组合风险研究

在金融系统中风险管理者十分关注投资风险的大小,尤其是在极端情况下的风险大小.市场风险值(VaR)是一种常用的度量风险的方法.本文将极值理论用于中国上证指数和深成指数市场风险值的度量,同时探讨了用极值理论评价资产组合风险的方法,并将其计算结果与基于正态分布同t分布的方法进行比较,发现采用极值理论度量市场风险值要优于经典的方法.     

平稳收益率序列的极值VaR研究

极值理论的阈值模型是研究“厚尾”收益率序列风险价值(value-at-risk，VaP)的有利工具。但是普通的极值模型都是假设序列是由独立同分布的随机变量构成的，这一假设对于一些实际的数据类型常常并不成立。本文将其推广为平稳收益率序列，引入极值指标消除极值数据问的局部相关性，并应用改进的极值模型对证券指数进行了实证计算。     

极值统计理论在金融风险中的应用

本文考察外汇交易中由于汇率的急剧变化可能引起的巨大损失,应用极值统计方法估计风险价值,并与经验分布函数进行比较,得到了很好的结果,通过对29年来的日元／美元汇率的实证分析,说明极值方法在统计风险价值中的应用。     

运用生存分析与极值理论对上证指数的研究

本文首次运用生存分析与极值理论对上证指数连续涨跌进行了研究，发现连涨和连跌的股指服从Gamma分布，当股指在不同的政策时期其上涨和下跌的概率是不同的，并且大涨以后可能有大跌，大跌以后可能有大涨。     

基于极值理论的新型农村金融机构风险防范研究

本文根据极值理论,分析我国新型农村金融机构的风险,以达到强化金融市场风险识别能力,提升风险度量精度,防患金融风险因果关系效应,增强风险控制的效果。     

基于GARCH模型的极值VaR风险的动态区间估计模型

为了更准确地度量在险值的估计精度及弥补现有极值VaR测算模型的不足,文章基于GARCH方法推导了极值VaR的动态置信区间估计模型,论述了风险资产的极值VaR假设检验方法及基于GARCH方法的置信区间求法,最后用中信(中信标普300)指数对中国股市风险情况作了区间估计及显著性检验的实证分析。结果表明提出的方法较参数法置信区间有更好的估计精度,且能较为敏感地捕捉收益的动态性。     

基于极值理论与蒙特卡洛模拟的商业银行操作风险度量研究

本文以商业银行操作风险的度量为研究目标,以操作风险高级计量法的思想为导向,运用极值理论及银行的损失分布情况对操作风险进行量化研究。极值理论注重模拟收益或损失分布的尾部,而操作风险存在明显的厚尾现象．所以极值理论可以比较有效地解决在操作风险数据较少的客观条件下如何计量操作风险的问题。文章阐述了如何运用极值理论对操作风险求取在险价值（vaR）,且在已有现实数据的情况下,引入蒙特卡洛模拟法扩展数据并进行实证分析,使得所求VaR值更加精确。     

基于极值理论和Bootstrap方法的E-VaR研究和实证分析

考虑金融时间序列的厚尾特性,讨论了应用极值理论中的广义Pareto分布模型度量风险的问题。利用Bootstrap和MLE方法对参数进行点估计和区间估计,得出E-VaR的估计值,并对深证综指收益进行实证分析,探讨与尾部相关的极值风险,结果令人满意。     

基于经济附加值的企业价值链管理分析

价值链管理是企业提升自身市场竞争力的有效手段。经济附加值从财务指标的角度揭示了企业的价值驱动因素。文中提出企业要进行有效的价值链管理,需要树立企业经济附加值最大化的中心目标,以EVA指标体系为导向,在企业内部以及产业内部进行价值链的优化整合,以此达到提升企业整体价值,增强市场竞争力的目的。     

基于VaR修正理论的投资组合优化模型

根据风险价值VaR的计算思路,本文提出了基于GARCH理论的风险计量投资组合优化模型;同时在修正的VaR——尾条件期望的基础上对证券组合投资的优化模型做了进一步的改进。     

An Extreme Value Approach to Test the Effect of Price Limits on Volatility

Many stock exchanges around the world enforcing daily price limits on the amount asset prices can change to prevent the market from overreacting and to reduce volatility. Price limits are artificial boundaries set by market regulators who restrict price changes of a stock to a pre-specified range during a trading day or a single trading session. The primary aim of price limit rules is to stabilize the markets during panic trading, to moderate vitality by repressing excessive speculation, and to allow stocks to be traded at prices close to their fair value. However, their impact on the market is a somewhat unresolved issue （Harris, 1998）. Using a methodology of comparing volatility based on the extreme value technique, the authors empirically investigate the impact of price limits on the volatility of the Stock Exchange of Thailand. The empirical results support price limits advocates, suggesting that price limits rules moderate stock price volatility.     

中心城市经营模式比较分析

根据两种典型中心城市经营模式的具体实践经验,将产品经营模式和环境经营模式的不同之处进行剖析;并从中归纳出对其他中心城市发展的经验借鉴。从中心城市向国际化城市转变要求出发,环境经营模式更符合,但同时需要中心城市的周围城市共同发展,而产品经营模式更适合选择。     

浅析智力资本的价值创造及其价值计量问题

知识经济的迅猛发展,智力资本已成为企业价值增值和可持续发展的最关键、最稀缺的资源,智力资本已经成为经济学界的讨论热点。本文借鉴国内外智力资本的研究成果,从智力资本的概念、分类、价值创造功能及其价值计量方法等方面进行了探讨。     

基于生命周期的企业集群价值网稳定性分析

企业集群价值网是一个共生组织,稳定性是其重要的维生机制,稳定性越好,组织的维生能力越强。鉴于此,运用生物种群共生理论,针对不同生命周期阶段的企业集群价值网的不同形态分别建立了反映其收益增长规律的Logistic模型,得出了稳定共生的条件和原因,并分析了其经济学意义。     

基于灰色模糊理论的软件需求风险评估分析

将软件需求风险分为功能需求风险、性能需求风险、可靠性需求风险、安全保密需求风险、资源需求风险五类。针对软件需求风险特点给出了评价指标体系。鉴于评价指标模糊性和灰色性并存的特点,将隶属度和灰色综合起来表示灰色模糊数,建立软件需求风险的灰色模糊综合评价模型。该模型为企业了解分析需求状况,进行风险管理提供科学依据。     

网络游戏运营价值的优化模型

我国网络游戏企业大多数为代理运营商,经营效益上游受制于游戏开发商的制约,下游要承受"链主"的压力,所以其运营价值受游戏营销、网络管理和客户服务三个大环节的影响。运用新古典生产函数分析模拟网络游戏的有效运营,可得出提升网络游戏运营价值的三个投入弹性系数α、β、γ,可用于游戏运营企业资本投入方案的选择。     

Extreme Value Theory and Statistics of Univariate Extremes: A Review

Statistical issues arising in modelling univariate extremes of a random sample have been successfully used in the most diverse fields, such as biometrics, finance, insurance and risk theory. Statistics of univariate extremes (SUE), the subject to be dealt with in this review paper, has recently faced a huge development, partially because rare events can have catastrophic consequences for human activities, through their impact on the natural and constructed environments. In the last decades, there has been a shift from the area of parametric SUE, based on probabilistic asymptotic results in extreme value theory, towards semi‐parametric approaches. After a brief reference to Gumbel's block methodology and more recent improvements in the parametric framework, we present an overview of the developments on the estimation of parameters of extreme events and on the testing of extreme value conditions under a semi‐parametric framework. We further discuss a few challenging topics in the area of SUE. © 2014 The Authors. International Statistical Review © 2014 International Statistical Institute