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VaR(Value at Risk)己成为测量市场风险的新标准和新方法。鉴此,如何高效、准确的进行VaR的计算将是问题所在。本文基于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,并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,相比之下,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VaR-GARCH模型对证券投资基金风险的实证研究

根据证券投资基金收益率序列的尖峰厚尾特征,建立估计基金风险的VaR—GARCH模型。在正态分布、t分布及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。研究结果表明,相比之下,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。     

我国证券投资基金风险的实证研究

根据证券投资基金收益率序列的尖峰厚尾特征,建立估计基金风险的VaR-GARCH模型。在正态分布、t分布及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。研究结果表明,相比之下,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。     

基于极值理论下ARMA-GARCH模型的实证研究

对2012年1月1日至2016年10月30日的上证综合指数日收益率进行平稳性检验、自相关检验、偏自相关检验和ARCH效应检验,可以建立ARMA-GARCH模型。ARMA-GARCH模型的残差项单独提取,分别建立正态分布和广义的Pareto分布模型,对标准残差进行拟合,并用滚动估计法估计置信水平为95%的VaR值。研究发现:ARMA-GARCH模型可以更好的说明日收益率的波动集聚性,而波动的厚尾性,即残差项用广义的Pareto分布可以更好的拟合,得到95%的置信水平下的VaR值的风险更小。为金融市场的研究提供借鉴。     

基于蒙特卡罗模拟法的可转换债券VaR测度

可转换债券是兼具债权和期权的复合衍生金融工具,其价值包括普通债券价值和转股期权价值。由于目前我国的利率未市场化,纯粹债券价值保持稳定,可转换债券价值的波动仅取决于期权价值的波动,而短期内期权价格的变动主要受股票价格的影响。文章首先采用一般的蒙特卡罗模拟法计算出可转债对应股票的VaR,然后与基于t分布和TARCH（1,1）-M模型的蒙特卡罗模拟法相比较,发现后者的股票VaR模型是合理的;最后根据金融随机过程,计算出转股期权的VaR,进而推算出可转换债券的VaR。     

应用极值理论和EGARCH模型对深圳股市VAR测量

精确度量风险是金融风险管理的关键问题。本文用随机波动模型将ARCH类模型和极值理论有机的结合起来，用来描述金融资产收益率尾部特征，从而计算VaR的值并用深圳成份指数进行实证分析，经过研究我们发现用随机波动模型调整估计出来VaR值比未经调整出来的值明显偏大，这说明在收益率序列不是独立同分布的情况下直接用POT模型，用GPD模型对超过阈值的数据进行拟合低估了真实的市场风险。     

开放式LOF基金风险度量的实证研究——基于GARCH-VaR模型的方法

风险度量是金融市场风险管理的核心,VaR风险管理办法作为目前最普遍流行的风险管理工具,被广泛应用在各种金融资产风险管理中.本文运用GARCH-VaR方法实证研究了开放式基金在收益率序列分别服从三种分布假设下,股票型基金和债券型基金的VaR值,并进行了后测检验.结果表明,GARCH-VaR方法比传统静态VaR方法更适合描述基金风险程度,基于GED分布假设计算的VaR相比较正态分布和t分布所计算的VaR更能真实反应基金风险.股票型基金风险大于债券型基金风险,不同的基金类型在不同假设下的风险不尽相同.     

商业银行信贷组合信用风险VaR估计技术研究

信贷组合的信用风险测度是商业银行风险管理中的难点.本文以信贷组合信用风险水平最终衡量指标VaR的估计技术为研究对象,系统地对给定单一债权违约概率、违约风险暴露及违约损失率条件下的三种VaR估计技术进行数理阐述,这三种技术分别是损失分布函数估计法、Monte Carlo损失分布模拟法和Creditrisk+损失分布模拟法.通过比较论述信贷组合信用风险VaR估计技术为国内商业银行建立内部评级系统提供理论参考和技术支持.     

贝叶斯信度理论下VaR计算的新方法

传统的VaR方法通过方差-协方差法或者历史数据法进行测算,但是这两种方法都有显著的缺点.文章通过贝叶斯信度理论(Bayes Credibility Theorem)针对传统VaR方法的一些缺点,建立新的模型.     

基于EGARCH(1,1)-M-EVT模型的风险度量研究

针对金融资产收益的异常变化,采用EGARCH-M模型对风险资产的预期收益做风险补偿并捕捉收益序列的厚尾性、波动的异方差性杠杆效应等特征,将收益序列转化为标准残差序列,通过EGARCH-M模型与极值理论相结合拟合标准残差的尾部分布,建立了基于EGARCH(1,1)-M-EVT模型的动态VaR模型。通过对上证综指做实证分析,结果表明该模型能够合理有效地度量上证综指收益的风险。     

业界动态

4月27日，天津排放权交易所完成国内最大单CCER交易，交易量为506125吨。本次CCER交易买方为中碳未来（北京）资产管理有限公司，卖方为安徽海螺集团有限责任公司下属芜湖海螺水泥有限公司，成交的50余万吨减排量均来自“芜湖海螺水泥2*18MW余热发电工程项目”。此次交易是中碳未来（北京）资产管理有限公司继2015年3月24日在天交所完成国内首笔控排企业线上购买CCER之后，再次通过天交所购买大笔CCER。中碳未来作为中国碳市场有影响力的交易商，此次大宗采购CCER的行为也体现了其对未来碳市场的信心。     

ARCH模型在证券市场风险计量中的应用

文章对上证指数构建了一个GARCH(4，4)模型，并对上海股市自1997年以来的风险价值量VaR进行了估计，结果表明：ARCH模型和VaR方法的结合，对于测量我国证券市场的风险分布，提高风险管理水平具有重要的实际意义。     

基于VaR-GARCH模型的我国股指期货风险管理研究

股指期货风险管理的核心是基于波动率预测的风险度量,波动率可以用价格涨跌率进行描述,而股指期货价格涨跌率时间序列具有波动聚集效应、厚尾效应以及时变方差效应,故可采用对波动性估计精确可信的GARCH模型。在建立VaR—GARCH风险评估模型后,对我国单个股指期货合约IF1006进行实证分析,结果表明VaR—GARCH模型可以很好地预测和控制我国股指期货风险。     

中国黄金市场的风险价值研究——基于参数法和非参数法的实证

上海黄金交易所的黄金AU99.99既是现货市场,同时T+D等特殊交易机制使其类似于黄金期货,具有套期保值的特点,当然也具有潜在巨大风险。投资者越来越重视黄金的投资,而风险价值(VaR)作为风险管理的新的标准方法也越来越受到投资者的青睐。因此,本文以上海黄金交易所的黄金AU99.99日数据为样本,并且根据利好与利空信息对市场波动性的不对称影响及收益率非高斯分布,分别采用参数法(EGARCH-VaR模型)和非参数模型(MC-EGARCH-VaR模型)度量我国黄金市场的VaR。实证结果表明两种模型都能较好的拟合上涨VaR,但是,拟合下跌VaR中,非参数法较参数法效果更优,研究结论为投资者根据模型所估算的VaR调整仓位,有效管理风险提供了参考。     

风险度量的混合GARCH模型及对中国股市的实证分析

基于GARCH模型的VaR计算方法一直是一个颇受关注的研究领域,但在残差服从正态分布的假设下,有时GARCH模型的"尾"仍不够厚.论文讨论了混合广义自回归条件异方差(MGARCH)模型,它能够更好地刻画金融时间序列的厚尾现象.论文还结合我国股市数据,运用EM算法对收益率序列建立混合GARCH模型,计算市场风险VaR值,并对结果做出分析.     

我国开放式基金和封闭式基金风险的比较分析

开放式基金和封闭式基金是两种不同运作方式的基金。本文分析发现所选两只开放式基金的收益率序列波动比较平稳,且回归方程的残差序列不存在ARCH效应,可用RiskMetrics模型计算其时变方差和相应的VaR;而所选两只封闭式基金的收益率序列有波动聚集性,存在条件异方差现象,由此拟和GARCH模型,计算收益率的条件方差和相应的VaR。比较分析发现开放式基金与封闭式基金的组织、运作形式的选择对基金风险的影响是显著的。     

基于非参数方法的条件VaR计算及实证研究

在现实的金融领域中,各种风险是相互作用的、相互扩散的,需要研究某个变量对某种风险度量的影响。在某种条件下的条件风险(条件VaR),可以描述风险和某些变量之间的关系。为此,本文研究了流动性风险条件下,市场指数收益率的条件VaR。应用非参数方法建立了基于预测意义下的计算时变条件VaR的模型。并对我国股市的两种指数在流动性风险条件下的条件VaR进行了实证分析和比较。     

企业核证自愿减排量价值评估方法研究

2021年是全国碳排放权交易市场正式建立并开放的第一年,此后碳排放权交易、碳质押融资等业务蓬勃兴起。基于碳市场的政策背景和发展趋势,评估界需要进一步完善碳排放权资产的价值评估。碳排放权的价值评估是当前我国碳排放权工作的重中之重,它对界定碳排放权的资产属性、寻找科学的评估方法、推动全国碳交易市场发展具有十分重要的意义。其中,我国CCER碳市场的建立与发展产生了评估CCER碳排放权价值的需求,如何评估CCER碳排放权价值,成为文章研究的方法和重点。     

基于厚尾分布模型在上证股指波动趋势上的应用

高风险高波动时期的股指收益率序列存在更为明显的厚尾现象,将残差设定为偏t分布的GARCH族模型要优于普通的正态分布以及学生t分布模型。以五种损失函数作为评价准则,在残差序列偏t分布前提下比较了GARCH模型、EGARCH模型和GJR-GARCH模型,最后得到在高风险时期结构更为简洁的GARCH(1,1)模型具有更好的预测效果。     

VaR模型在我国证券市场的实证分析——基于t分布的RiskMetrics法

VaR作为近年来兴起的一种风险度量和管理的方法 ,在世界范围内得到了广泛的应用。因此 ,对于VaR的深入研究和对其在中国市场的适用性研究具有重要的现实意义。本文以上证A股指数为研究对象 ,通过基于t分布的RiskMetrics法的实证研究 ,表明VaR模型在中国证券市场的应用具有一定的合理性 ,且随着市场的发展 ,适用性越来越强。