统计极值理论在金融风险中的运用及探讨

随着金融市场的迅猛发展，风险价值（VaR）在度量现在市场风险中已成为越来越重要的工具。本文在数理统计的极值理论的的基础上，推导出风险价值（VaR）的计算公式。并以上证180的指数样本为例，将极值理论下VaR的计算结果与正态分布下VaR的结果比较，得出了极值理论的优越性。     

商业银行操作风险计量的极值模型实证研究

本文利用极值理论中的BMM模型、POT模型分别对中国商业银行2004-2011年度的225起操作风险损失事件采用广义极值分布、广义帕累托分布构建VaR模型,运用极大似然估计法估计有关参数,进而计算操作风险损失VaR.运用基本指标法对BMM模型和POT模型的计量结果进行验证以确定优劣.实证研究显示,在数据较少条件下,用POT模型度量操作风险损失VaR较BMM模型更为合理,这为我国商业银行操作风险计量提供一个切实可行的量化方法.     

用VaR度量与管理投资基金的市场风险

度量和管理我国证券投资基金的市场风险十分迫切.本文以上证基金指数代替具体投资基金的价格作为样本数据,分别采用δ-正态法和极值理论方法计算出了相应的风险价值VaR用以度量我国证券投资基金的市场风险,同时对投资基金市场风险的VaR度量进行了分析和有效性检验,最后,文章就VaR在投资基金的战略性资产配置、优化投资组合、控制基金投资风险、绩效评估和信息披露等方面的应用作了一些探讨.     

基于copula-CAViaR模型的股票市场风险分析

VaR模型是度量金融风险水平的常用工具,尽管VaR模型并不能考虑依赖风险,VaR模型仍是金融机构及金融监管部门防范市场风险的标准工具,VaR模型是否稳定也是金融界十分关注的问题.copula理论可以解释风险之间的依赖性关系.为了解决市场风险依赖性的问题,充分考虑市场风险的依赖性,本文在条件自回归VaR模型(CAViaR模型)基础上,引入copula理论,利用copula - CAViaR模型,对标准普尔指数SP500、英国富时指数FTSE100、日经平均指数NIKKEI225和香港恒生指数HSI43这四个具有全球代表性的股票市场进行联合分析.研究结果发现,四种常用的copula - CAViaR模型均适用,其中GARCH(1,1)- copula - CAViaR模型对具有依赖关系的股票市场联合描述的稳定性最好.     

风险测量方法VaR的缺陷及其修正模型CVaR

风险价值(VaR)是金融机构广泛运用的风险度量指标,本文介绍了风险度量指标VaR的概念,指出了VaR在投资组合应用中存在的局限性:一是不满足一致性公理,二是尾部损失测量的非充分性,这些缺陷可能导致组合优化上的错误.还介绍了CVaR对VaR的修正及计算思路,并说明了其相对于VaR的优越性.     

山西汾酒的VaR研究

随着经济的迅速发展,金融衍生品和金融工具的发展也更加繁荣,人们对于风险的研究要求也越来越高.VaR方法(value at Risk),称为风险价值模型,是一种新型概念下的风险度量和管理工具,与传统的风险度量方法有区别.本文分别从Garch模型和移动平均法分别对股票山西汾酒的VaR方法进行实证分析,研究股票山西汾酒的风险价值.     

基于VaR的股票风险管理模型比较研究

在险价值穴ValueAtRisk,简称VaR雪是度量市场风险的一种普遍使用的工具,可看作是市场风险度量的基石。本文分别以资本资产定价模型(CAPM模型)和套利定价理论(APT理论)为基础,以VaR为风险管理工具,通过对单个股票或股票组合的资产回报进行风险管理建模,并利用我国股票市场的数据对两个不同的风险管理模型进行比较研究,分析了它们的有效性和局限性。     

风险价值、流动性与市场风险计量

风险价值VaR在风险测度理论上取得了突破性进展,具有概念简单、易于理解和综合化的特点,已经成为度量市场风险的国际标准工具。论文首先介绍了风险价值提出的原因,接着分析了VaR模型的系列改进:CVaR、ES、ES(n)。流动性是市场的生命力,而VaR一直忽略了流动性问题。要准确地计量风险就必须考虑流动性对市场风险的影响,对传统的VaR进行流动性调整。文章最后对最近几年流动性调整的风险价值测度模型La-VaR、La-ES的研究现状和局限性进行了深入的分析和评价,对未来关于风险价值、流动性和市场风险计量进行了研究展望。     

关于开放式基金VaR风险的比较——基于半参数与非参数法

在刻画和估计资产联合损失分布函数的基础上对开放式基金VaR风险进行比较分析。在极值情况下有两种算法：一种是半参数法,采用GPD分布来拟合损失分布的尾部和核密度分布拟合损失分布的中间部分,运用copula函数来刻画资产损失的相依结构;另一种是非参数法,用Bootstrapping和FHS方法对收益率进行抽样和模拟。经过实证分析发现在较低置信水平下,宜于采用非参数法;而在较高置信水平下,采用半参数法则更合适,这也充分说明半参数法适合在更极值情形下对开放式基金估计VaR风险。     

基于正态扩展分布的我国股市VaR估测研究

风险价值(VaR)现已成为世界各国金融机构与非银行类金融机构广为使用的一种风险度量技术,故需要不断寻求解决风险测度VaR的真实性、克服或降低计算风险的方法.本文首先梳理了对正态假设的质疑,汇总了以正态分布为基础的扩展分布用来描述有偏、尖峰厚尾与非对称性的分布特征,并从实证分析的角度考察了正态扩展分布对我国股票市场VaR的估值与有效性问题.     

我国主要证券市场VaR模型变动性研究

对证券市场风险度量模型的探索,一直是国内外金融风险管理者关注和研究的热点之一。VaR(Value-at-Risk)风险度量模型,目前已成为金融机构、非金融企业、金融监管部门测量和监控市场风险的主流工具。然而VaR模型能否有效正确地度量证券市场风险,不但取决于估计的精度,还取决于选用VaR模型本身的变动性。因此,探索我国主要证券市场VaR模型的变动性,有一定的现实意义。针对我国主要证券市场指数,本文首先通过图形展示了三类(参数、半参数和非参数)VaR估计方法在不同的窗口设定下控制风险的表现;其次在平均相对偏差(MRB)和平方根相对偏差(RMSRB)的双重标准下,对三类VaR估计模型的变动性进行了比较研究,结果表明:在我国主要证券市场上,参数类VaR估计模型本身的变动性和偏离程度较小,半参数类VaR估计模型次之,而非参数类VaR估计模型本身的变动性和偏离程度较大,这在一定程度上符合新兴国家证券市场存在较大投机收益的特点。     

基于VaR模型的关联交易风险量化研究——以X发电为例

本文采用VaR(风险价值)模型,对X发电并购控股公司资产的关联交易中,相关资产可能带来的利润风险进行了蒙特卡洛模拟量化,供投资者、银行和政府等部门参考.     

基于GARCH-VaR模型的股票市场风险度量与预测分析——以新能源行业为例

一个有效的风险测度模型必须能够有效刻画金融市场的典型事实,本文将GARCH模型与VaR方法相结合,以新能源行业股票收益率为对象,比较研究了残差不同分布假定下股票收益率VaR值的精确程度,并做了向前一步的VaR失败率回测检测,结果表明残差正态分布下的GARCH-M(1,1)模型很好地刻画了新能源行业股票市场的风险特征,为预测风险提供了较好的方法.     

基于分区多目标风险模型(PMRM)的银行操作风险估计

以极值统计学为理论基础,研究分区多目标风险模型在银行操作风险计量中的适用性.在已知有限的极值事件概率信息下,确定极值风险函数以评估极值事件引起的损失期望值,从而为操作风险损失配置恰当的经济资本,并通过实例研究验证该方法的可行性.     

股指期货推出前后沪深300指数风险统计特征研究

股指期货是现代资本市场发展的产物,股指期货与现货的关系是学术界的研究的热点问题之一。文章介绍了风险价值VaR方法、非参数核密度估计理论以及VaR模型的回测评价原理,以我国股指期货推出前后一年间每一小时交易的高频数据为研究对象,运用非参数核密度估计法以及风险价值方法,计算在不同置信水平下的VaR值。在90%、95%以及99%置信水平下,股指期货推出前后,沪深300指数的收益率最大跌幅分别为0.921%、1.33%以及2.28%,变化为最大跌幅分别为0.871%、1.15%以及1.76%。表明在我国股指期货推出后,沪深300指数收益率的风险降低了。最后文章从市场效率,套利机制以及套期保值等视角对实证结果进行了分析。     

基于GARCH模型的证券投资基金VaR计算与实证研究

基于统计技术的度量金融市场风险值(Value at Risk,VaR)已成为测量市场风险的新标准和新方法。鉴此,如何高效、准确地进行VaR的计算将是问题所在。基于GARCH模型,讨论了对数收益率时间序列在正态、学生t和广义误差(GED)三种不同分布下的VaR计算方法,对样本基金的市场风险进行估计,并通过返回检验来检验模型的准确性。研究结果表明,基于GED分布的GARCH模型计算的VaR值最能真实地反映基金风险。     

基于面板GARCH模型的汇率风险联动VaR测算

为弥补现有VaR测算模型在同时测算多汇率风险因子VaR值过程中的不足,笔者将面板CARCH模型应用于汇率风险的VaR测算中,通过与一元GARCH模型、多元GARCH模型中的BEKK模型和DCC模型相对比,发现其联动VaR测算的结果优于后三种模型.基于残差项正态分布假设下的面板GARCH模型能够较好地捕获汇率的波动,其运用能提高VaR测算的精度,增强金融机构或企业的汇率风险管理水平.     

期望损失的后验分析

巴塞尔委员会已经批准用期望损失(Expected Shortfall,ES)作为市场风险指标对银行业进行监管,以替代现有的在险价值指标(Value-at-Risk,VaR).这主要是因为期望损失满足风险度量应该满足的性质,而在险价值则不满足.在这个转变过程中,金融机构面临的主要困难是没有工具可以用来评估期望损失模型,即后验分析,而本文则提出了一套简单的ES后验分析工具.具体而言,我们基于累积碰撞序列(Cumulative Violations)构造了一套ES模型的检验方法,该方法是对VaR后验分析的自然推广.我们推导出了该检验的渐进分布性质,并且通过蒙特卡洛模拟研究了它们的有限样本表现.通过将该方法应用于全球三大股票指数,我们发现,在2007年金融危机期间,VaR模型无法识别出金融危机时期与正常时期市场风险模型的差异,而ES模型则可以.     

基于VaR的汇率风险度量方法文献综述

近年来,随着金融市场全球化、交易系统和通信技术地不断创新,人们对风险度量,如汇率风险度量等的重要性越来越重视。而VaR就是一种基于统计分析基础上的风险度量技术之一,它是对市场汇率风险进行数量化度量的重要工具。在介绍VaR的基本理论方法的基础下,进一步对VaR以及VaR的计算方法进行了较详细的分类介绍,并对各种方法的特点进行讨论和评价。     

浅析VaR测量模型对金融市场的度量

VaR风险度量是目前国内外金融界度量风险普遍使用的评估方法.本文简要阐述了VaR测量模型度量金融市场风险的优缺点及今后我国风险管理理论研究和金融界领域的研究方向.