中国股市流动性风险测度研究

引言 证券的流动性是指证券的变现能力。从证券流动性的概念来看，其本质是指在现在价位不变的情况下或在价位波动较小的情况下，能够卖出证券的数量或金额，如果能够卖出的数量或金额较大则该证券的流动性较好。从另外一个角度来看，流动性还指在现在价位不变或在价位波动较小……     

中国上市商业银行系统性风险测度——基于SCCA方法的分析

本文利用系统性或有权益分析法(SCCA),优化采用时变多元Copula函数测度了我国14家上市银行2007年第4季度至2016年第3季度的系统性风险。实证结果表明:基于时变多元Copula函数的SCCA方法能很好地体现银行系统性风险的整体性和时变性;回归分析证明银行资产的流动性水平、资本充足率、信贷资产质量和宏观经济形势等对系统性风险都有显著影响。本研究对我国商业银行风险监管提供了理论支持。     

基于动态VaR模型和Copula函数的省级政府平台公司投资风险测度

省级政府投融资平台公司在城镇化建设中发挥着重要作用,其投融资风险问题亦逐渐引起重视。基于平台公司的投资收益会随着市场等宏观环境的变化而波动的考虑,将平台公司的项目投资资产视为金融资产而度量其风险状况。考虑单笔投资的情形,建立极值理论和SV-t模型的相结合平台公司一维融资风险动态VaR模型;进而考虑多笔投资间的非线性关系,结合Copula函数和蒙特卡洛模拟思路,建立平台公司多维融资风险度量模型。所构建的模型避免了传统研究的强主观性,并实现了投资风险的实时、动态度量。     

中国股市流动性风险的度量——LVaR研究

本文基于证券价格服从连续算术布朗运动的假设,以投资者最小化变现损失为目标,利用上证50样本股票分别求出最优清算期和变现损失LVaR值。研究表明,相比较低流动性的股票组合而言,高流动性股票组合具有较低的波动性、较小的瞬时冲击系数、较短的清算期和较小的变现损失等;流动性差异以及不同的清算策略对变现损失都会带来非常大的影响;投资者可以根据市场流动性调整股票组合,以及利用最优交易执行策略等手段减少因流动性不足所导致的损失。     

基于风险整合模型的CDO产品定价研究

本文在因子Copula模型框架下考虑相互关联的市场风险、信用风险以及随机利率风险对CDO价格的影响,提出CDO风险整合定价模型。采用Monte Carlo方法模拟的数值结果表明:第一,在连接函数为Clayton Copula函数及共同因子和异质因子均为t分布条件下,信用指标的数值分布具有厚尾性;第二,风险整合模型的CDO价格对标的违约强度λi非常敏感,各分券的信用利差随着λi的增加而单调增加,Copula函数的参数θ对信用利差的影响则非单调,信用利差在区间θ?[1,3]上呈现先降后升的趋势。     

基于VaR技术的债券投资的市场风险与流动性风险管理研究

近年来,我国债券市场快速发展,债券市场成为很多投资者的重要投资领域,与此同时债券投资的各种风险也越来越受到投资者的关注。本文采用VaR技术,并借鉴国外先进的风险计量模型对债券投资的市场风险和流动性风险进行准确计量。在此基础之上,利用VaR技术在风险管理中的作用,构建债券机构投资者的风险管理机制。     

基于VaR的我国股市市场风险度量

本文基于EGARcH-t模型,利用VaR方法分析计算了从1997年1月2日到2009年4月3日的我国股市上证综合指数的市场风险价值,度昔了该时期不同阶段上证综合指数的市场风险状况.     

基于GARCH-Copula-CoVaR模型的风险溢出测度研究

本文根据GARCH-Copula-CovaR模型,对亚洲三大股票市场指数间的风险溢出效应进行实证研究,结果表明:HSI和N225存在显著的双向即时风险溢出效应,而在滞后1期,只存在显著的从HSI到N225的单向风险溢出效应;HSI和SHZ亦存在显著的双向即时风险溢出效应,但在滞后1期以上不存在风险溢出效应;N225和SHZ在所有滞后期均不存在风险溢出效应;以%CoVar代表的平均风险溢出强度为4.4%,SHZ和HSI间的风险溢出效应强于N225与HSI间的风险溢出效应.     

基于Copula-VaR的金融资产组合风险测度研究

引入Copula函数来改进传统的VaR方法,构建出Copula-VaR模型。通过蒙特卡罗模拟实证金融资产组合收益的各种VaR值,结果表明,Copula-VaR模型能够更精确地测度出金融资产组合的在险价值风险。     

基于风险资产结构不确定性的商业银行整合风险度量研究

基于商业银行风险资产的动态变化性和资产的多重风险属性,结合 Copula 函数与不确定性理论,设计风险资产结构不确定的商业银行整合风险的度量模型,运用随机模拟、神经网络与遗传算法相结合的求解算法,整合度量中国银行、交通银行和招商银行的市场风险和信用风险,结果表明：模型及求解的方法有效,基于历史数据规律对商业银行整合风险度量,更具优越性和实用性。     

中国商业银行流动性风险特征分析——基于市场流动性和融资流动性视角

本文对金融危机以来中国商业银行资产方的市场流动性风险和负债方的融资流动性风险进行了详细分析,比较了大型商业银行、上市中小商业银行与非上市中小商业银行的市场流动风险与融资流动性风险差异.随着中国商业银行资产构成趋于复杂化,资产方市场流动性风险有所提高;同业负债的规模由于整体上处于一个增长趋势,导致负债方的融资流动性风险加大;大型商业银行整体的流动性风险水平相对其他两类商业银行较低.     

基于VaR的开放式基金流动性风险研究

本文以南方积配基金为研究背景,选取其2007-2008年的数据,利用VaR方法中的流动性风险度量L_VaR指标对南方积配基金的流动性风险进行了实证分析,由此评价开放式基金的流动性风险状态。     

流动性风险与资产定价——基于沪市的数据研究

对流动性的定价是金融经济学研究的重点之一.在国内外已有研究的基础上,通过建立实证模型,检验沪市是否支持“非流动性补偿”假设以及流动性风险是否得到显著定价.结果证明,流动性β值为负的股票预期会产生高收益,沪市支持“非流动性溢价”假设,流动性风险得到显著定价.同时,市场风险溢价也在沪市得到显著体现,市场风险β值对股票收益具有一定的解释能力.     

基于VaR模型的股票组合投资分析

本文首先介绍了VaR的定义及其计算方法,然后给出一个股票组合,通过蒙特卡洛模拟方法预测一段时间后的最大损失,最后提出了在进行VaR应用时所需要关注的几点问题.     

基于混合密度网络的股市流动性风险研究

本文提出了运用混合密度网络计算流动性指标的密度分布,并将其纳入到VaR框架计算股市的流动性风险。首先,构建了一个股票市场流动性的度量指标。其次,由于混合密度网络可以任意逼近真实的密度函数,可较好地满足金融时间序列尖峰胖尾的统计特征。所以我们用混合密度网络来估计流动性指标的密度分布。最后,将混合密度网络输出的条件密度函数纳入到较成熟的VaR框架中,进而度量流动性风险。基于混合密度网络来进行流动性风险管理,为丰富风险管理技术提供了一个新的思路和手段。     

基于VaR测度我国商业银行利率风险的实证研究

本文结合我国利率市场化进程,对我国银行间同业拆借市场利率进行实证分析,综合分析利率序列的现状和特征,确定了我国银行间同业拆借市场利率基于VaR风险管理的模型形式,最后对实证分析的结果进行理论阐述和详细分析,为我国利率市场化进程及商业银行的利率风险管理提供了理论和实务指导意义。     

基于VaR测度我国商业银行利率风险的实证研究

本文结合我国利率市场化进程,对我国银行间同业拆借市场利率进行实证分析,综合分析利率序列的现状和特征,确定了我国银行间同业拆借市场利率基于VaR风险管理的模型形式,最后对实证分析的结果进行理论阐述和详细分析,为我国利率市场化进程及商业银行的利率风险管理提供了理论和实务指导意义。     

股市系统流动性风险溢价与资产定价——基于沪深股市的动态实证研究

流动性与资产定价是当前金融领域研究的热点之一,研究流动性与资产定价以及流动性风险与资产定价的关系是当前国内研究资产定价的主要内容。本文将通过沪深股市的实证数据研究中国股票市场系统流动性风险溢价的问题。针对流动性溢价问题,本文将基于沪深股市数据,结合我国证券市场特征,按照Gibson和Mougeot的基本框架,直接建立二元均值GARCH——Diagonal BEKK模型,对我国股票市场的系统流动性风险溢价动态进行实证研究。通过研究,本文得出结论:中国股票市场存在系统流动性风险溢价,但随着样本期的选取、样本的选取以及不同流动性指标的选取的不同,其显著性是也不同的,系统流动性风险溢价对对市场的超额收益是有影响的,而且这种影响是动态波动的,从长期看,这种波动持续性的存在会使投资者未来投资的不确定性增加。     

股市系统流动性风险溢价与资产定价——基于沪深股市的动态实证研究

流动性与资产定价是当前金融领域研究的热点之一,研究流动性与资产定价以及流动性风险与资产定价的关系是当前国内研究资产定价的主要内容。本文将通过沪深股市的实证数据研究中国股票市场系统流动性风险溢价的问题。针对流动性溢价问题,本文将基于沪深股市数据,结合我国证券市场特征,按照Gibson和Mougeot的基本框架,直接建立二元均值GARCH——Diagonal BEKK模型,对我国股票市场的系统流动性风险溢价动态进行实证研究。通过研究,本文得出结论:中国股票市场存在系统流动性风险溢价,但随着样本期的选取、样本的选取以及不同流动性指标的选取的不同,其显著性是也不同的,系统流动性风险溢价对对市场的超额收益是有影响的,而且这种影响是动态波动的,从长期看,这种波动持续性的存在会使投资者未来投资的不确定性增加。     

关于股市技术分析的风险测度研究

作为重要的投资分析方法,技术分析在股票市场得到广泛的应用。投资者将实际日(小时、周……)股价作为计算某种技术指标(如BOLL指标)的样本,通过观察相关频率指导投资。本文分析了GARCH模型下技术分析方法的有效性,并对技术指标BOLL指导下的投资风险提出测度方法。