VaR模型及其在金融风险管理中的应用

从我国金融机构现行的金融风险管理技术上看，主要采用的传统的资产负债管理（Asset-Liabil-ity Management)和资产定价模型等，而传统的资产负债管理过份依赖于金融机构的报表分析，缺乏时效性，资产定价模型（CAPM）无法揉合新的金融衍生品种，而用方差和β系数来度量风险只反映了市场（或资产）的波动幅度。这些传统方法很难准确定义和度量金融机构存在的金融风险。     

VaR方法与我国金融市场的风险测度及管理

VaR方法近十年来已成为金融市场风险测度的主流方法之一.其在我国的应用当前主要面临三个问题即数据不足问题,资产收益相关度的稳定性问题和肥尾问题.本文对此提出改进建议.     

金融风险管理的VaR方法及其应用

近年来,巴林银行、长期资本管理公司等一系列因承担市场风险而发生巨额损失甚至倒闭的案例,使得无论金融机构还是监管当局都日益重视对市场风险的管理。与传统风险测量技术相比,VaR模型体现了更大地适应性和科学性,并且已得到大多数金融机构的认可。文章主要对VaR模型的概念、VaR模型的计算方法和VaR模型的应用进行了介绍,并借助于Excel、Matlab、SAS等软件,通过实例,详细介绍了VaR模型的两种计算方法,即历史模拟法和蒙特卡罗模拟法;另外,也借助该实例,阐述了VaR模型在风险度量和业绩评价中的实际运用。     

金融风险管理的VaR方法及其应用

近年来,巴林银行、长期资本管理公司等一系列因承担市场风险而发生巨额损失甚至倒闭的案例,使得无论金融机构还是监管当局都日益重视对市场风险的管理。与传统风险测量技术相比,VaR模型体现了更大地适应性和科学性,并且已得到大多数金融机构的认可。文章主要对VaR模型的概念、VaR模型的计算方法和VaR模型的应用进行了介绍,并借助于Excel、Matlab、SAS等软件,通过实例,详细介绍了VaR模型的两种计算方法,即历史模拟法和蒙特卡罗模拟法;另外,也借助该实例,阐述了VaR模型在风险度量和业绩评价中的实际运用。     

不稳定VaR风险测量方法的计算方法及应用分析

近年来,随着金融市场的全球化,金融风险也凸现出来,人们对风险度量的重要性越来越重视。VaR风险管理技术作为一种用来评估和计量金融市场风险的统计学模型及方法,越来越多应用到风险管理中来。本文在介绍VaR的基本理论方法的基础下,对VaR的计算方法和应用范围进行介绍。     

不稳定VaR风险测量方法的计算方法及应用分析

近年来,随着金融市场的全球化,金融风险也凸现出来,人们对风险度量的重要性越来越重视。VaR风险管理技术作为一种用来评估和计量金融市场风险的统计学模型及方法,越来越多应用到风险管理中来。本文在介绍VaR的基本理论方法的基础下,对VaR的计算方法和应用范围进行介绍。     

VaR技术与金融风险管理系统

VaR技术是近年发展起来的一种用于衡量与控制金融市场风险的新方法。在概述VaR技术的基础上,探讨了VaR技术在涵盖风险监管部门、公司管理及交易部门三个层次的金融风险管理系统中的应用。     

VaR方法及其在金融风险管理中的应用

随着金融市场的发展、金融产品的不断创新以及全球竞争的加剧,我国金融市场的风险将更为复杂和多样,如何对这些风险并进行有效管理各国金融机构及监管机构面临的重要难题,而VaR模型作为一种测定市场风险的工具,正日趋成为当前国际金融风险管理和金融监管的主流方法,受到了国际金融界的广泛支持和认可。故对VaR模型进行研究并探讨其在金融风险管理中的应用具有重要的现实意义。     

VaR方法及其在金融监管中的运用

VaR方法是目前国际上运用最广泛的风险管理技术。本文介绍和分析VaR方法的产生、原理、运用及评价，并在此基础上着重分析VaR方法在金融监管中的运用。     

VaR方法在我国商业银行风险管理中的应用

随着我国金融市场不断地对外开放,越来越多的商业银行开始进行金融衍生交易,这使得更多的商业银行面临潜在的、巨大的市场风险.     

VaR方法及其在操作风险管理中的应用

VaP（Value at Pisk）方法最早源于20世纪90年代初的J．P．摩根公司（JPMorgan）。在随后十多年的发展过程中，由于VaP方法在风险测度的科学性、实用性及准确性等方面的优点而受到金融监管当局及实务界的普遍欢迎，成为风险管理的一种标准，并与压力测试（Stress Test）、情景分析（Scenario Analysis）和返回检验（Back—Testing）等一系列方法构成了风险管理的定量化度量体系。[第一段]     

基于Bootstrap方法的风险价值VaR估计

用近期的收益数据来拟合连续S曲线抽取Bootstrap样本,再利用Bootstrap样本计算风险价值VaR。实证分析表明,这种方法能较好利用近期的数据所反映的市场新情况。Bootstrap方法通过多次抽样能得到大量Bootstrap样本,然后进行VaR估计将提高估计的精确性和稳定性。基于Bootstrap方法的VaR估计可以较为理想地为人们进行股市投资提供一种切实可行的风险度量工具与办法。     

基于Bootstrap方法的风险价值VaR估计

用近期的收益数据来拟合连续S曲线抽取Bootstrap样本,再利用Bootstrap样本计算风险价值VaR。实证分析表明,这种方法能较好利用近期的数据所反映的市场新情况。Bootstrap方法通过多次抽样能得到大量Bootstrap样本,然后进行VaR估计将提高估计的精确性和稳定性。基于Bootstrap方法的VaR估计可以较为理想地为人们进行股市投资提供一种切实可行的风险度量工具与办法。     

一种计算投资组合VaR的新方法

作为金融领域一个重要研究课题,风险度量受到越来越多的关注。传统的估计风险值的方法检验效果不理想,本文运用Copula函数代替相关系数表示风险因子之间的依存关系,能够有效地处理投资组合的风险和相关性,并通过实证分析运用Copula理论来计算投资组合收益风险值。     

VaR风险度量方法评价及其修正模型CVaR

本文首先简要介绍VaR风险度量方法,并对其优点和局限性进行分析,然后从一致性风险度量出发,论述了VaR缺乏次可加性的缺陷,最后阐述并分析了VaR的修正模型CVaR模型。     

股票质押贷款质押率评定的VaR方法北大核心

本文用VaR方法度量并分解被质押股票的市场风险,给出了一类通过质押股票市场交易信息确定贷款质押率的方法。并采用穆迪的违约概率模型评价方法,通过1997-2001年上海证券交易所的A股股票交易数据对本文提出的质押率评价模型从分类能力和检出能力等方面进行了评价,验证了模型给出的质押率与质押股票的未来最低价值之间具有显著的正相关关系。     

VaR在银行风险管理中的应用

早在1993年4月巴塞尔银行监管委员会在其公布的《市场风险的监管处理意见》中，就建议使用VaR作为测算市场风险的方法。1996年1月巴塞尔银行监管委员会发布《包含市场风险的资本充足率标准修订案》，明确提出VaR为测算市场风险的数量标准方法，并对其实施作了具体规定。由于种种原因，该方法在我国尚未真正实施。然后，从长远看，无论是对防范和化解金融风险，还是对提高我国金融机构的国际综合竞争力，学习掌握和贯彻实施VaR方法都是明智的选择。     

风险度量中的VaR模型

金融风险一旦发生,将可能引起金融市场资产价值贬值,对整个金融市场和宏观经济将造成严重危害。因此,对金融市场风险的分析就变得十分重要。     

度量金融市场风险的VaR方法探讨

近年来，国际金融市场所面临的主要风险人信用风险转向了市场风险，对市场风险的正大角度量构成了市场风险管理的基础，本文主要介绍广泛应用于度量市场风险的ＶａＲ（Ｖａｌｕｅ－ａｔ－Ｒｉｓｋ）方法，讨论计算ＶａＲ的参数法和非参数法及其计算步骤，探讨ＶａＲ的具体应用。