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。     

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.     

上证综指收益波动性及VaR度量研究

基于对上证综指日回报序列分布分别作正态分布、t分布和广义误差分布(GED)的假设基础上,采用(E)GARCH模型和方差-协方差法,度量了上海股票市场的潜在风险和波动性。在验证了三个模型对VaR估计的有效性之后,得出AR(1)-EGARCH(1,1)-M-GED模型对上海股票市场的拟合最优,并得出了有效的VaR估值。     

我国商业银行市场利率风险的VaR度量实证研究

运用GARCH族模型和分位数回归的方法对我国商业银行利率风险进行VaR度量,从而测算我国商业银行的利率风险,运用上海银行间同业拆借市场（Shibor）的隔夜拆借利率数据进行研究。通过GARCH族模型的选取可以得出正态分布和T分布并不适合我国商业银行间同业拆借市场,本文选取广义误差分布（GED）对数据进行GARCH建模并测算其VaR,同时本文运用了分位数回归的方法对VaR进行测算,从结果证明分位数回归方法更适合VaR的度量。     

不同分布下中国股市的VaR度量——基于ARFIMA-FIGACH模型

基于正态分布、学生-t分布、GED分布和Skewed-t分布四种不同分布,采用ARFIMA-FIGARCH模型对深圳股市收益率的风险值进行了动态建模。通过模型实证参数估计,发现深圳股市收益率序列存在双长记忆性特征;通过模型预测的VaR值的DQ和LR测试,发现在Skewed-t分布下,ARFIMA-FIGARCH模型能更有效地捕捉深圳股市收益率序列的特性,能够较好地反映金融收益率的实际风险。     

开放式基金风险比较的实证研究

开放式基金风险应该根据其类别和经营管理风格等因素进行划分。根据样本数据的特定性质,通过采用GARCH模型,对开放式基金的基金收益波动进行模拟,分别计算了代表性开放式基金的VaR值,并引入RAROC方法比较了开放式基金的风险。结论表明,投资者和管理者应该结合开放式基金的管理风格进行横向比较,使用绝对VaR和RAROC指标综合考察开放式基金的风险和收益。     

基于CVaR的我国银行间债券回购市场利率风险度量研究

在银行间债券回购市场利率基本特征分析基础上,利用我国银行间债券回购开始日1997年6月15日至2008年4月20日全部质押式回购每周加权平均利率进行实证研究,建立了基于ARMA-GARCH模型族的利率风险CVaR测度模型。结果表明我国银行间债券回购市场中存在杠杆效应;回购利率分布对CVaR计算结果影响较大,GED分布较正态分布和t分布能更好刻画我国银行间回购利率序列的分布状况。EGARCH模型计算得到的CVaR值要优于GARCH和TARCH模型得到的结果。     

基于Archimedean Copula-GARCH模型的国际原油价格风险度量

本文对国际原油市场价格风险VaR的度量方法进行研究,选择了三种主要的ArchimedeanCopula函数描述随机变量之间的相关关系,运用GARCH对边际分布建模,使用Monte Carlo方法分别计算三个模型下的VaR,并通过回测检验对模型进行检验和比较,结果显示Clayton Copula-GARCH模型估计效果较好.     

基于GARCH模型的动态VaR实证研究——以上证指数为例

重点探讨了在波动的条件异方差对VaR估计造成影响的基础上，利用GARCH模型估计、预测股市动态VaR的方法，并基于上海证券交易所1000个交易日的收益率进行了实证分析。分析结果表明，在95％的置信水平下估计失败次数仅有54次，失误率为0．54％，说明GARCH模型能够较为准确地反映沪市风险。     

我国银行间同业拆借市场利率风险度量

本文利用1996年1月5日至2008年9月17日的我国银行间隔日同业拆借利率序列,通过GARCH模型对收益数据中的自相关和异方差现象进行了实证研究,采用MLE方法估计模型参数,再利用所得参数分别计算了不同收益率分布假设下的不同置信水平的VaR值;在此基础上,进行回测检验,比较了各种模型估计效果,并进一步分析了我国同业拆借利率市场的系统性风险历史波动趋势;最后提出了相关结论与政策建议。     

基于事件研究法的“大小非”解禁关于股票市场风险研究

通过比较＂大小非＂解禁事件前后不同时期的风险价值VaR,来评价大小非解禁对证券市场风险的影响。首先针对股票收益率序列具有波动聚集以及尖峰、厚尾的分布形态,应用GARCH类模型计算解禁前后各一段时期内沪深两市不同解禁量股票的VaR;其次应用多种定性、定量统计方法对所计算的VaR值进行前后分析比较,分析结果表明,采用的方法能够很好地捕捉到＂大小非＂解禁事件增大股票市场风险趋势这一现象。     

基于非对称GARCH模型的美元／人民币汇率VaR分析

GARCH模型在金融资产序列波动率的模拟和金融风险VaR的度量中有广泛的应用。自从2005年7月21日人民币实施浮动汇率机制以来，美元／人民币汇率的波动较为频繁。因此，利用非对称GARCH模型度量美元从民币外汇汇率的波动性，并计算95％和99％置信水平下不同模型的VaR，运用Kupiec检验对不同模型一天VaR度量的精度进行比较，结果表明无论在95％低置信水平下，还是在99％的高置信水平下，TARCH—t和EGARCH—t对美元，人民币能很好的拟合实际日损失。     

我国银行间债券回购市场利率风险的实证研究

为提高我国银行间债券回购市场利率风险测定的准确性和实用性,本文针对我国银行间债券回购市场隔夜回购利率进行了基本特征分析,探讨了如何利用混合正态分布对利率数据进行拟合并据此计算VaR;作为对比组,本文同时采用GARCH模型族对利率数据进行处理。实证结果表明:与GARCH模型族相比,混合正态分布拟合方法计算VaR在准确性和实用性方面均有所提高。     

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.     

基于VaR的沪深300股指期货风险管理实证研究

我国以沪深300为标的指数的股指期货即将推出。股指期货在具有控制风险功能的同时,也与其他金融衍生产品一样,具有风险性,且其风险远远大于股票现货市场。因此,必须采用积极的风险管理技术,加强对股指期货的风险防范。在GARCH模型的基础上,采用VaR方法对我国的沪深300股指期货仿真交易进行定量研究,计算出它们的VaR值,并将其与期望值进行比较。经过对比分析可以得出:基于GARCH模型的VaR方法适合我国的股指期货风险管理。     

GARCH模型在计算上海股市风险价值中的应用研究

本文主要讨论VaR模型中有关波动率的估计方法.通过研究上证综合指数收益波动特征,发现其收益率服从高阶ARCH过程.然后分别采用GARCH(5,4)模型和RiskMetrics标准法预测上证综合指数收益的VaR值.返回式检验表明,GARCH模型比RiskMetrics标准法能更准确地反映我国上海股市的风险.     

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.     

基于稳定分布条件的GARCH模型研究

本文应用GARCH模型对1995～2008年的沪深A股指数收益率序列进行分析,对正态分布、学生t分布、广义误差分布以及稳定分布下的GARCH模型进行对比研究,发现基于极大似然准则和AIC信息准则下,新信息服从稳定分布的GARCH模型优于其他模型。     

VaR在我国国债市场的应用——基于02国债的实证分析

本文主要介绍了VaR方法在我国国债市场中单个案例的应用,通过对选取的国债品种02国债（10）的分析,证明了在金融产品中存在的厚尾分布和异方差在国债产品中同样存在,因而引入了GARCH模型,并经测算证明了该模型可以很好的计算此国债品种的VaR值。这为今后测量该类金融产品的风险提供了借鉴。