基于极值分布理论的VaR与ES度量

本文应用极值分布理论对金融收益序列的尾部进行估计,计算收益序列的在险价值VaR和预期不足ES来度量市场风险。通过伪最大似然估计方法估计的GARCH模型对收益数据进行拟合,应用极值理论中的GPD对新息分布的尾部建模,得到了基于尾部估计产生收益序列的VaR和ES值。采用上证指数日对数收益数据为样本,得到了度量条件极值和无条件极值下VaR和ES的结果。实证研究表明:在置信水平很高(如99%)的条件下,采用极值方法度量风险值效果更好。而置信水平在95%下,其他方法和极值方法结合效果会很好。用ES度量风险能够使我们了解不利情况发生时风险的可能情况。     

基于VaR方法的开放式基金风险的实证研究

本文通过运用VaR方法分析最新的基金市场的样本数据代表性地展示了开放式基金的市场风险;同时构建了GARCH模型对选择的十只开放式基金样本数据运用EViews7.0统计数据软件计算得出了相应的参数,并且使用计算VaR值的公式计算出每只基金所对应的日收益率的VaR值.进一步讨论了每只基金的日收益率VaR值之间的关系以及它们各自的风险状况.     

基于VaR方法的汇率风险分析

自2005年7月21日人民币汇率形成机制改革以来,人民币汇率波动日渐市场化,我国各大经济主体所面临的汇率风险也日益凸现.在此背景下,加强人民币汇率风险管理已成为一个重大课题,而其核心和前提是实现对人民币汇率风险的有效度量.目前国际流行的风险测量工具是VaR,但国内各大机构对VaR的应用与国际相比则存在着很大差距.     

偏tAPARCH模型估计VaR的优越性分析

鉴于金融资产的回报存在有偏、尖峰和肥尾的特性,波动呈现集聚和不对称的特征,寻找科学的VaR测度方法进行风险管理成为金融监管者与金融机构都极为关注的焦点。针对这一问题,国内外的理论和实证研究表明偏 t A-PARCH模型相对于GARCH类模型、正态APARCH模型和 t APARCH模型较能准确有效地估计VaR。因此,随着中国资本市场的不断发展,风险管理重要性的日益凸现,偏tAPARCH模型有望成为一种强有力的风险量化分析技术。     

GARCH族模型计算中国股市在险价值(VaR)风险的比较研究与评述

如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题。VaR方法作为当前业内比较流行的测量金融风险的方法，具有简洁、明了的特点，而且相对于方差来讲，更多的将投资人的损失作为风险具有更好的合理性。但是在用参数法计算VaR时，关于分布假设、模型的选择，具有一定的主观因素，很多是靠经验来进行判断。文中用当前金融领域刻画条件方差最典型的GARCH模型及其几种最新衍生模型如EGARCH、PARCH等，分别在正态分布以及能刻画收益厚尾特性的分布(t-分布、GED分布)假设下，再结合上证指数、深圳综指与上证180指数进行实证分析，并对结果作了比较，分析各种模型的优缺点、与分布假设的关系以及与指数序列数据的关系，得出一些新的结论。作为对比，也用Riskmetrics模型计算了VaR值，分析其与GARCH族模型的不同。     

VaR模型在金融证券市场的应用

我国金融市场发展前景越来越受人瞩目,存在的风险越来越受人关注,为了测算风险,人们提出了很多方法,而VaR模型自诞生至今已经成为国外度量市场风险的主流方法.本文以深证综指数据为例,基于GARCH模型,得出VaR模型的适用性,从而VaR模型在实际的市场风险度量中起一定的指导作用.     

基于VaR的证券投资组合风险评估及管理体系

针对传统的利用方差及β系数方法来度量金融市场风险的缺陷，以及VaR在金融风险管理中的主流地位，我们设计了一套基于VaR的证券投资组合风险评估及管理体系。该体系中的风险评估指标主要包括VaR、动态VaR、边际VaR、成分VaR等。这些指标不仅可以使我们明确得到一个最大可能的整体损失，还可以了解构成组合的每一项资产及其相应调整、变化对组合整体风险的影响。实证分析表明，该评估体系不仅可以使我们全面了解投资组合的风险状况，还可以帮助我们更好地进行风险管理，改善投资组合的风险收益特征。     

基于GARCH-VAR模型的创业板指数收益率波动特征比较研究

本文使用GARCH-VAR模型分别在正态分布、t分布和GED分布的情况下研究比较创业板和主板的波动特征及市场风险,结果表明GARCH模型在t分布和GED分布能够更有效的反映收益率的尖峰厚尾特征,正态分布和GED分布下的在险价值度量相对可靠。综合起来考虑,使用GED分布来刻画创业板市场的收益率特征及在险价值效果最好。所有检验结果均表明创业板比主板具有更大的风险,同时也具有更高的回报率。     

上证指数波动性实证分析

本文介绍一些GARCH族模型,并经过将其中的GARCH模型、GARCF-M模型、TGARCH模型、EGARCH模型应用到沪市上证指数的波动性中,检验了沪市股票波动性的一些特征,结论表明沪市具有波动的集群性和持续性,且杠杆效应明显。     

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。     

GARCH模型与VaR的度量研究

GARCH模型在金融资产序列波动率的模拟和金融风险VaR的度量中都有着广泛的应用。本文比较研究了RiskMetrics及GARCH族的11种模型分别在正态分布和Skewed-t分布下度量VaR值的精确程度,同时对向前一步预测的VaR值进行了失败率检测法和动态分位数测试。结果表明,Skewed-t分布较好地拟合了金融资产的厚尾特性;在不同的置信水平下,FIGARCH(BBM)、FIEGARCH及IGARCH模型预测的VaR值更加精确,其高估或低估的风险程度较轻。     

基于AEPD分布和ALD分布的VaR模型

本文以成熟市场和新兴市场的六个主要的市场指数为例,将更精确反映金融资产收益率典型事实的AEPD分布和ALD分布运用于股票市场VaR的度量。并与其它常见的非参、半参和参数法VaR模型进行全面比较。实证表明,对于参数法模型,误差项服从ALD分布和正态分布的GARCH族模型分别当且仅当在度量低分位数和高分位数水平下的VaR值时表现优异;而误差项服从AEPD分布的GARCH族模型在度量各种分位数水平下的VaR值时均取得不错的效果。另外对于CAViaR模型,它们在度量VaR时与参数法中表现最好的AR-GJR-GARCH-AEPD(ALD)两个模型效果相当。     

基于GARCH模型的股市收益与股指波动的实证研究

文章采用四个市场指数建立以来至2010年12月30日止,运用传统的最小二乘法和改进的自回归条件异方差模型( GARCH),从A股市场指数的波动性入手,研究四个市场收益率的特征,对指教序列的分布、序列的平稳性和异方差进行检验,从而对A股市场指教的波动有更深刻的认识和把握.     

在险价值(VaR)计量方法的解析与研究

在险价值是近年来发展起来的一种用于量化和控制金融风险的模型。本文在介绍在险价值基本思想的基础上,对常用的四种在险价值计量方法进行逐一介绍,并分析每种方法的优点和局限性;最后,对在险价值及计量方法进行总的评述。     

我国股票市场流动性风险的VaR度量

流动性风险是证券市场主要风险之一,但是人们往往仅重视价格风险从而低估市场风险。BDSS模型是在VaR风险管理体系的基础上,将市场风险和流动性风险进行合成管理。本文选用了沪深300指数,以BDSS模型为基础,将相对极差与日换手率的比值作为流动性指标,再运用ARCH族类模型对金融数据常有的集群性进行了描述,使得波动率的估计更加的准确,动态化的LVaR也更好的计算出风险价值。     

基于GARCH类模型的权证时变VaR值估计

由于权证收益率分布具有尖峰厚尾和非对称性的特征，其市场风险的估算运用GARCH类模型比较合适。本文选取包钢JTB1的日收盘价格序列为样本，分别用EGARCH、TGARCH模型估计样本期间内日VaR值，并进行了比较。结果表明，EGARCH模型较好地预测了损失结果，而TGARCH模型则低估了风险。因此，基于EGARCH模型对VaR值的计算能更好地反映权证收益率的波动特征和准确预计损失，可以为权证的风险管理提供较为可靠的风险度量工具。     

基于GARCH族模型的股价波动性分析

运用GARCH族模型对上证综指进行建模研究,结果表明:上证股市收益率序列不服从正态分布,有"尖峰厚尾"特征;存在一定的杠杆效应,即利空消息比等量利好消息带来冲击更大;股市受外部影响时间较长,短期内难以消除。     

EWMA-GARCH模型与GARCH模型在估计收益率波动上的差异的实证及理论分析

VaR作为衡量风险的指标,其核心则在于对波动,亦即方差的估计。基于时间序列,关于条件方差的经典模型是GARCH模型,尽管后来又衍生出了EGARCH,PARCH等复杂模型,但在实务中GARCH模型仍占有重要的地位。文章分析了一种比较新的结合了EWMA模型的GARCH模型(以下称为EWMA-GARCH模型)计算VaR的参数估计方法,以检验其在估计波动上的实用性,并对实证检验结果做了理论分析。分析结果表明,尽管该结合模型缺乏完整的理论支持,但是其计算效果仍比较良好,当然这样良好的结果是建立在因缺乏理论依据而导致的对模型的其他要求之上的.至于是采用受理论支持的模型还是并不输实践价值的模型,文章也给出了一定的建议。     

基于分位点回归模型变点检测的金融传染分析

近期对金融危机传染的分析是国际金融研究中的重要问题。大多数传染效应存在性的检验采用相关性方法,这些方法只能指出传染的存在,不能给出传染的程度大小。本文应用分位点回归模型的变点检测,检验了传染效应的存在性,并给出了传染程度大小的一种度量方法。最后本文对亚洲几个国家的指数数据进行了金融危机传染的实证分析。     

三种Copula-VaR计算方法与传统VaR方法的比较

金融风险测量VaR方法广泛应用于银行等金融机构,Copula技术以其处理非正态联合分布函数所具有的良好性质逐渐成为国内外研究的热点。本文将Copula理论应用于VaR的计算方法,并与传统的VaR方法进行比较,通过美元和欧元组合的实证研究,得到基于Copula的VaR方法能够更加有效地测量风险的结论。