极值理论在VaR中的应用及对深沪股市的实证分析

1引言极值理论是次序统计理论的一个分支,将统计学中的极值理论用于VaR的计算,是一种崭新的方法。1987年10月发生的美国股票市场崩盘,1992年9月欧洲货币体系的瓦解和1997年开始的亚洲金融危机都是金融业和风险管理中的中心议题,如何处理像这样的极端事件在风险管理中极其重要。     

中外股指收益VAR和ES的对比分析

极值理论在风险管理中扮演着重要的角色,它是关于市场极端风险的建模和量化的一种主要方法,本文通过极值理论中POT模型来估计用来度量金融市场风险的工具VaR和ES,并以中外股市作实证分析,结果我们发现中国股市相对于美英等国股市的投资风险相对较大,针对这种情况我们提出了相关政策建议。     

VaR在铜企业期现货头寸风险管理中的应用

本文把风险管理中VaR方法引入到铜企业的头寸管理中来,通过VaR的方差-协方差计算方法得出随着价格变动头寸应该变动的理论数量。为铜企业的头寸风险管理提出了具有参考价值的建议。     

极值理论在VaR中的应用及对沪深股市的实证分析

通过利用极值理论(EVT)计算风险价值(VaR)的方法与正态分布和实际分布的VaR结果进行比较，并应用沪深指数日收益率进行的实证研究表明，在极端条件下，用极值方法估计的VaR值有更高的准确性。     

股票价格预测的方法研究

股票市场是一个复杂的非线性系统,进行股票市场的建模及预测研究,不仅需要现有的非线性动力学理论、人工智能理论、统计学理论和经济学理论的支持和指导;同时,进行股票市场的建模预测研究,也将反过来推动和发展上述理论。将介绍常用的股票定量预测方法及研究现状,对人们研究股票起借鉴作用。     

极值理论POT模型与阈值选取研究

极端值模型是准确估计"厚尾"分布金融资产回报市场风险的有力工具,本文研究了基于GPD分布的极值理论中的POT模型,并通过比较分析各种方法选取的阈值,得出最优的阈值u,最后通过POT模型计算VaR和CVaR值。     

VaR体系与现代金融机构的风险管理

VaR(Value at Risk)是为了适应用一个数据来衡量所有风险,尤其是市场风险的管理需求而产生的.这一方法自J.P.摩根首次提出以来,以其对风险衡量的科学、实用、准确和综合的特点受到包括监管部门在内的国际金融界的普遍欢迎,迅速发展成为风险管理的一种标准,并且与压力测试、情景分析和返回检验等一系列方法形成了风险管理的VaR体系.VaR的产生和发展因此被誉为风险管理的VaR革命.目前,VaR不仅被广泛用于市场风险的综合衡量与管理,而且正在向信用风险管理领域延伸.本文首先对VaR体系进行了比较全面的介绍,然后分别考察了VaR对金融监管的影响和VaR模型有我国金融机构的应用情况.     

VaR体系与现代金融机构的风险管理

VaR(Value at Risk)是为了适应用一个数据来衡量所有风险，尤其是市场风险的管理需求而产生的，这一方法自J.P.摩根首次提出以来，以其对风险衡量的科学、实用、准确和综合的特点受到包括监管部门在内的国际金融界的普遍欢迎，迅速发展成为风险管理的一种标准，并且与压力测试、情景分析和返回检验等一系列方法形成了风险管理的VaR体系。VaR的产生和发展因此被誉为风险管理的VaR革命。目前，VaR不仅被广泛用于市场风险的综合衡量与管理，而且正向信用风险管理领域延伸，本文首先对VaR体系进行了比较全面的介绍，然后分别考察了VaR对金融监管的影响和VaR模型有我国金融机构的应用情况。     

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。     

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。     

我国证券投资基金、股票市场和债券市场的溢出风险测度——来自上海证券市场的证据

本文基于VAR-DCC-MGARCH模型分析了沪市基金指数与股票指数和国债指数的波动相关性和溢出效应,估计了三个市场的VaR,并通过失败检验法进行了验证,研究发现:基金市场与股票市场的条件相关系数一直呈现正向相关关系;股票市场与国债市场以及基金市场与国债市场的动态条件相关系数具有很强的时变特征,而且走势呈现相似性,但是统计检验显示基金市场与国债市场的相关性不明显。基金市场对自身和股票市场存在显著波动溢出效应,股票市场对国债市场和基金市场存在一定显著的波动溢出效应。在给定期望损失概率下,发现基金指数收益率的VaR波动最为剧烈;股票指数收益率的VaR变动风险与均值的比值是最高的;结合剔除其他市场波动影响的VaR发现,三个市场的风险承受度更高,可以接受更大的损失收益率。     

基于Bootstrap和内点法的极值POT模型及极端风险度量

为更好利用极值POT模型对金融市场极端风险进行度量,提出利用Clauset法和Bootstrap 法相结合来改进样本平均函数法在选取阈值方面的缺陷,使用内点法和Bootstrap法来更加有效地对模型参数进行估计,采用Bootstrap法计算VaR估计的置信区间,从而可以度量风险价值的精度.最后,讨论文中方法在沪股市场极端风险度量中的应用.     

极值理论在巨灾损失拟合中的应用

极值理论是一种研究极值事件统计规律的方法,本文利用我国火灾历年损失额的数据建立了极值模型,发现利用传统方法描述火灾损失额的统计规律会忽略极值数据的存在,但结合极值分布的建模效果要明显好于传统方法.     

证券公司压力测试的理论与实践应用

压力测试是证券公司、银行等金融机构用于风险管理的一种工具,是指将某种产品,某个资产组合,某项业务,甚至整个公司置于假设的某段期间内发生的极端情形下,测试公司财务指标、风控指标在这些假设的压力情景下的变动情况,是将极端、小概率风险量化的过程。本文对证券公司压力测试的理论、实践应用、其折射出的风险管理理念进行了总结,发现目前压力测试工具应用不足的领域,并进一步提出压力测试工具在证券公司应用的改进建议,为证券公司等金融机构实施压力测试提供参考借鉴。     

VaR模型及其在寿险公司风险管理中的应用

随着保险产品的创新、竞争的加剧及金融市场的发展,我国寿险公司面临的风险将更为复杂和多样,如何对这些风险进行有效管理是寿险公司面临的重要难题,而VaR模型作为当前国际金融风险管理和金融监管的主流方法,含有丰富的风险管理思想,故对VaR模型进行研究并探讨其在我国寿险公司风险管理中的应用具有一定的现实意义。本文分析了寿险公司应用VaR模型时需注意的问题,并指出我国寿险公司建立基于VaR的风险管理体系需在公司治理结构、风险管理组织架构、风险管理技术、风险数据库等方面加以完善。     

股票质押贷款业务及质押率探析

股票质押贷款作为商业银行的一种中间业务,为其带来了较丰厚的利润,但由于股票市场的波动性,商业银行要承担信用风险、市场风险和流动性风险等,而质押率是风险管理的核心.本文简述了股票质押贷款的业务流程及实证研究运用VaR方法评定股票质押率水平的高低.     

VaR在消费信贷风险管理中的应用

随着我国消费信贷的发展，如何提高消费信贷风险管理的技术水平将成为我国商业银行在发展消费信贷业务过程中所面临的首要问题。VaR方法以概率论为基础，运用现代统计方法，对金融资产或资产组合的风险价值进行评估，J.P摩根“信用度量方法”通过考察借款人信用状态的变迁（信用评级转移矩阵）来评估单项资产或资产组织的风险价值，因而和传统信用风险管理方法相比，VaR方法更具科学性和适用性。本文通过一个实例探讨了基于J.P摩根’信用度量方法”之上的VaR方法在消费信贷风险管理中的应用，为商业银行消费信贷风险管理提供了一个新的思路和相应的政策建议。     

基于马尔科夫链蒙特卡罗模拟的金融极值风险测度

2015年底,中央经济工作经济会议首次在金融领域提出了去杠杆的要求。2017年一行三会展开了对金融领域快速去杠杆的工作,影子银行与股票市场首当其冲。影子银行概念最早由美国华尔街基金经理提出,美国学术界很多观点认为次贷危机中美国影子银行与美国股市的极值风险都很显著。在新常态之前,中国的影子银行高速增长,货币超发与资金脱实向虚显著。国内学术界对中国的影子银行与股票市场的关系也进行了一定的探索,但并没有通过建模研究二者的极值风险。本文基于马尔科夫链蒙特卡罗模拟比较了两个金融时间序列的极值风险,结果发现A股市场的极值风险大于影子银行,并提出相关建议。     

长寿风险对基本医疗保险统筹基金的冲击效应研究——基于VaR与CVaR模型的综合测算

借鉴金融风险管理中VaR和CVaR模型对尾部风险的测量思路,通过构建有限数据Lee-Carter死亡率预测模型,测算了人口的长寿风险及其对基本医疗保险统筹基金的冲击效应,结果表明:2015-2060年基本医疗保险参保人群将面临巨大的长寿风险,极端情况下长寿风险将给统筹基金收支结余超预期下降造成不容忽视的尾部损失;推迟退休年龄、提高生育率、调整个人账户和报销比例、提高职工缴费工资和控制住院费用增长均可以在一定程度上缓解长寿风险的冲击.建议明确政府在基本医疗保险长寿风险管理中的主导作用,构建医疗、养老和长期护理保险的三险联动保障机制.