风险测量的VaR及CVaR方法的对比研究

VaR是当今非常流行的一种风险管理工具,但当分布是非正态或不连续的时候,VaR没有稳定性;当数据量较大时,VaR的计算很困难;当分布函数是高维时,VaR并不可行。而CVaR具有稳定性、凸性、次可加性,很好地克服了VaR的缺点,而且由于CVaR考虑了尾部的情况,因此比VaR更准确、更保险。CVaR是比VaR更好的风险管理工具。文章还指出了当分布是正态分布时,则VaR、CvaR和均值—方差理论有相同的最优解。     

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GARCH模型的VaR方法对我国开放式基金风险的分析

本文从我国开放式基金收益率序列的分布与波动性两方面建立了一个估计基金风险的VaR-GARCH模型,在正态分布和能够刻画收益率的尖峰厚尾特征的t分布GED分布三种不同的分布假设下,对基金的VaR值进行估计,并应用Kupiec失败频率检验方法对VaR模型的准确性进行了返回检验。结果显示,基于GED分布的GARCH模型计算的VaR值比基于正态分布和t分布GARCH模型计算的VaR值更真实地反映了基金的风险。     

中国IPO市场存在承销商托市吗

本文采用修正后的Ruud(1993)收益率分布检验法对中国A股市场上IPO股票上市后短期收益率分布进行了检验.考虑抑价极大值会使样本收益率分布明显右偏,本文运用剔除抑价极大值后的样本对不同定价机制下的IPO后市短期收益率分布进行了正态性检验.我们发现,IPO股票上市后的短期收益率分布不能拒绝正态分布的零假设.这说明中国IPO市场不存在明显的承销商托市,目前高抑价的原因不能用承销商托市行为来解释.     

基于混合正态分布的风险价值度量

利用参数方法计算VaR的关键在于对收益率分布形式的假定是否合理.为了充分反映金融收益的统计特性,并更好地刻画厚尾特征,本文在利用ARMA-GARCH模型过滤了收益序列的自相关和波动聚类特性后,采用混合正态分布模型分析资产收益的VaR度量,并对上证综指获得的日收益率序列进行了实证研究.比较分析混合正态分布和正态分布两种假定下的VaR.结果表明:混合正态分布假设能够反映收益分布5%的厚尾特征并准确地刻画1%的厚尾部分.避免了正态分布假设低估风险的缺陷,保证了VaR的准确性.     

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.     

股票收益率非正态性的蒙特卡罗模拟检验

现实金融数据的分布通常表现为厚尾性和不对称性,因此用正态分布拟合实际金融数据的分布有很大的局限性.文章利用广义双曲线分布的厚尾性和不对称性对1997年1月2日～2003年9月19日的上证综指日收益率分布分别做了正态分布、广义双曲线分布、正态逆高斯分布和双曲线分布的拟合及蒙特卡罗模拟检验,结果表明广义双曲线分布和正态逆高斯分布可以较好地拟合上证综指日收益率分布.另外,文章还建立了一个带噪声干扰的线性系统,对实际的股票收益率并不服从正态分布,而表现出尖峰厚尾的特征做出了一种可能的解释.     

基于GJR—ALaplace方法的开放式基金风险研究

根据我国开放式基金收益率序列的尖峰、厚尾、有偏和波动时变的特征,引入非对gg,Laplace分布对收益率序列进行刻画和拟合。构建度量基金风险的动态GJR—Asymmetric～Laplace模型,在非对称Laplace分布、Laplace分布和正态分布三种分布假设下测算VaR,并做返回检验。选取12只开放式基金在2007．01．04～2009．12．31期间的日累计净值数据做实证研究。实证表明：除了基金大成债券外,其余11只基金显著通过假设,符合非对称Laplace分布,相rELaplace分布和正态分布来说,非对称Laplace分布能更好地拟合基金收益率序列。正态分布假设下风险度量值通过检验的基金数显著少于Laplace分布假设,而Laplace分布下通过检验的基金数亦少于非对称Laplace分布,可知非对称hplace分布假设下得出的基金动态风险值更为有效。     

对我国开放式基金风险的实证研究——基于GARCH模型的VaR方法

从我国开放式基金收益率序列的分布、波动性和杠杆效应三方面考虑,在正态分布、t分布和GED分布的假设下,-建立了估计基金风险的VaR—GARCH、VaR—EGARCH模型,选择合适的模型对各只基金及不同类型基金的VaR值进行估计,并应用Kupiec方法对VaR模型的准确性进行了返回检验。结果显示,基于GED分布的GARCH模型计算的VaR值比基于t分布的GARCH模型计算的VaR值更真实地反映了基金的风险,不同投资类型和投资风格的基金的风险也不尽相同。     

基于GARCH模型的VaR方法的实证分析——以开放式基金为研究对象

从我国开放式基金收益率序列的分布、波动性和杠杆效应三方面考虑,在正态分布、t分布和GED分布的假设下,建立了估计基金风险的VaR-GARCH、VaR-EGAKCH模型.选择合适的模型对各只基金及不同类型基金的VaR值进行估计,最好根据结果得出相应的结论.     

中国股市的惯性与反转效应研究

由于中国股市具有政策市的特征,本文在Hong和Stein(1999)模型的基础上,研究政策市背景下的中国股市的惯性与反转效应。我们的主要结果有:中国股市的反转效应相对于惯性效应要更明显一些,并且除了中期惯性与长期反转外,还存在一个超短期的惯性与短期的反转;同时,小公司股票相对大公司股票,惯性运动的趋势较弱,更容易发生反转,成交量大的股票相对于成交量小的股票,惯性运动的趋势较弱,更容易发生反转。最后通过实证分析,在中国股票市场对上述结果进行了检验,实证结果支持了我们的结论。     

Tail risk in emerging markets of Southeastern Europe

This article examines the left-tail behaviour of returns on stocks in Southeastern Europe (SEE). We apply conditional extreme value theory (EVT) approach on daily returns of six stock market indices from SEE between 2004 and 2013. Predictive performance of value-at-risk (VaR) and expected shortfall (ES) based on EVT is compared against several alternatives, such as historical simulation and analytical approach based on GARCH with a single conditional distribution. Model backtesting with daily returns shows that EVT-based models provide more reliable VaR and ES forecasts than the alternative models in all six markets. Unlike the alternatives, the EVT-based models cannot be rejected as VaR confidence level is increased. This emphasizes the importance of extreme events in SEE markets and indicates that the ability of a model to capture volatility clustering accurately is not sufficient for a correct assessment of risk in these markets.     

标准仓单质押组合的价格风险——基于中国农产品期货规范市场的实证研究

利用基于Copula函数的AR(p)-GARCH(p,q)模型计算的VaR能够对农产品标准仓单的价格风险进行准确度量。对大连商品交易所的典型期货交易品种——黄大豆一号、豆油、豆粕的期货合约日结算价进行了实证研究。研究结果显示:从对价格风险预测的盯市频率来看,时变VaR优于静态VaR,因此重视农产品价格风险的频次预测应替代传统风险判断的单次监测;从对风险因子间相依性结构的刻画来看,基于t-Copula函数计算的VaR优于基于正态Copula函数计算的VaR,因此质押物价格波动间的相关系数是度量组合风险时必须考虑的重要变量。     

股票资产组合VaR研究基于混合D藤Copula模型

本文在对上证市场五种股票资产组合的风险分析中以VaR作为风险度量指标,采用基于Pair Copula高维建模理论的混合D藤Copula模型,建立了反应多个资产组合相关结构的联合分布模型。该模型对传统D藤Copula建模方法作了进一步的改进,通过一定的选择标准,确定了D藤中每个Pair Copula函数的最优函数族,这样使得所建立的模型不仅考虑到了资产维数的影响,而且还能捕捉到组合内部因子间相关结构的差异性,从而改进后的模型能更好地描述资产组合的相关结构,并且能更精确地反映资产组合收益的实际分布。最后,以混合D藤Copula模型为基础,利用Monte Carlo方法计算了上证市场五种股票资产组合的VaR,并通过实证研究进一步证明了该模型的有效性。     

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。     

Nonlinear mean-reversion to purchasing power parity: exponential smooth transition autoregressive models and stochastic unit root processes

The purpose of this paper is to show an empirical test of subadditivity based on a sufficient condition-namely, transray convexity coupled with global economies of scale-which has not been commonly used in the literature. We use this sufficient condition to test the hypothesis of subadditivity of the cost function in the largest Portuguese Telecommunications firm, CTT, and find that the market for telecommunications services in Portugal was a natural monopoly in the period analysed.     

我国畜产品市场价格风险度量与分析

提出了利用VaR度量农产品现货市场风险的定量方法,并以我国鸡蛋、活鸡、牛肉、羊肉和猪肉五种畜产品的市场风险度量为例进行实证分析,研究结果表明,正态分布并不是拟合我国畜产品市场风险的最优分布模型,利用VaR度量农产品市场风险的方法切实可行。     

机构投资者对我国股市波动的影响研究

基于修正的GARCH事件模型,本文选取五个关键时间点作为事件窗口,通过事件研究考察机构投资者对我国股市波动的影响。研究发现,机构投资者进入与股权分置改革试点加剧了我国股市的波动性。在上海证券市场上,股权分置改革对股市波动性的影响最大;在深圳证券市场上,开放式基金的进入对股市波动性的影响最大。保险公司的进入对沪深两市波动性的影响最小,发挥着积极的作用。     

Fuzzy value-at-risk and expected shortfall for portfolios with heavy-tailed returns

This paper is concerned with linear portfolio value-at-risk (VaR) and expected shortfall (ES) computation when the portfolio risk factors are leptokurtic, imprecise and/or vague. Following Yoshida (2009), the risk factors are modeled as fuzzy random variables in order to handle both their random variability and their vagueness. We discuss and extend the Yoshida model to some non-Gaussian distributions and provide associated ES. Secondly, assuming that the risk factors' degree of imprecision changes over time, original fuzzy portfolio VaR and ES models are introduced. For a given subjectivity level fixed by the investor, these models allow the computation of a pessimistic and an optimistic estimation of the value-at-risk and of the expected shortfall. Finally, some empirical examples carried out on three portfolios constituted by some chosen French stocks, show the effectiveness of the proposed methods.