基于极值理论的金融风险研究

运用极值理论的POT模型,并结合描述金融产品收益率的尾部分布更加精确的GPD分布,计算出了基于极值理论的风险估计。与传统方法相比,极值理论方法能更好的利用已知历史数据,并能在计算高置信度VaR时克服传统方法中误差较大的缺点。     

基于极值理论的人民币汇率风险测度

为了克服传统VaR计算方法在处理厚尾分布时的缺陷,本文引入极值理论中的阈值模型建模,对人民币/欧元汇率风险进行测度,然后对使用极值理论方法计算VaR的效果作了返回测试,最后对金融机构和企业的汇率风险管理工作提出了政策建议。     

应用极值理论度量金融风险价值——用VaR测度认识J．P．morgan的巨额亏损

极值理论EVT是统计学的一个重要分支,它主要关注于极端事件的概率分布及其性质。极值理论现今广泛的应用于破产理论,保险理论、资产分配和风险度量等现在金融理论中。本文旨在通过使用极值理论基于SAS和Matlab编程计算摩根大通（CJ．P．nlor-gan）的风险价值（Value at Risk）并以此来认识摩根大通因交易员操作失误带来的巨大亏损的现象,从而在理论和实际操作上掌握风险价值度的相关知识。     

基于极值理论以MH方法研究我国黄金现货的风险价值

本文针对金融时间序列数据存在的尖峰厚尾特性,应用极值理论对数据尾部进行建模,用GPD分布拟合尾部特征,计算我国黄金现货的风险价值（ value at risk）,以对黄金投资者进行风险提示。针对现有VaR计算中主流方法的缺陷,本文应用基于马尔科夫链蒙特卡洛（ Markov Chain Monte Carlo, MCMC）模拟的方法对POT模型进行估计,以克服传统Monte Carlo模拟的高维、静态性缺陷,以提高估算精度,从而得到相应的风险价值。通过对我国黄金现货Au9995的实证分析和计算,可以根据过去的数据预测未来的在险值。     

基于极值理论的沪综指尾部风险度量

以沪综指为实证研究对象,利用AR-GARCH模型捕获沪综指对数收益序列中的自相关和异方差现象,获得近似独立同分布的残差序列,再利用极值理论中的POT方法对残差序列进行极值分析,并采用给出了极值分布的各参数极大似然估计,进一步计算置信水平下的VaR值,结果表明,根据AR-GARCH-POT方法所得的VaR对沪综指实际损失风险的刻画准确。而基于所得的VaR序列分析沪综指收益率的系统性风险历史波动趋势,结果发现系统性风险历史趋势存在先高后低,且自2006年后逐年升高的特征,目前阶段的总体性风险处于较高水平。     

沪深300股指期货市场风险研究

我国即将推出以沪深300股票指数作为标的的股指期货，因为股指期货具有期货的杠杆效应，风险性极大，所以有必要对股指期货的市场风险进行合理的度量。目前对股指期货市场风险的研究是一个热点也是难点问题。利用近年来专家学者常用的极值理论计算沪深300指数的全尾、左尾（多头）和右尾（空头）的VaR和ES，可以有效的度量沪深300股指期货的市场风险。     

应用极值理论度量金融市场风险

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,通过极值理论中POT模型来估计用来度量市场风险的工具VaR和ES,并以中国股市作实证分析,结果发现沪市的投资风险要小于深市。     

沪深股市投资风险比较

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市场风险的工具VaR和ES,并以中国股市作实证分析,结果我们发现沪市的投资风险要小于深市。     

汇付结算方式的风险防范

汇付是国际贸易结算方式中最灵活方便,资金周转速度最快的结汇方式,近年来,随着信用证结算比例的减少,非信用证结算方式如汇付和托收方式的比例越趋升高。汇付因为没有银行信用的保障,会使各方当事人面临各种风险,所以研究汇付方式下风险的规避有着重要的意义。文章分析了汇付方式下风险的种类,导致风险的原因,风险的控制和规避的方法。     

银行信用风险度量新思路

本文通过对我国银行业信用风险度量的现状分析,提出了应用蒙特卡洛模拟技术进行银行信用风险度量的新思路.笔者在借鉴国外信用风险度量模型建模思想的基础上,采用银行不良贷款率作为反映信用风险的指标,应用时间序列模型,尝试采用蒙特卡洛模拟实现对不良贷款率的信用价值计算.     

论出口商采用信用证收汇存在的风险及防范措施

信用证结算方式,因其性质为银行信用,许多人认为对出口商收汇提供了银行付款的保障,所以在国际贸易结算中成为最常用的手段.但是在实际应用过程中,由于信用证自身的特点及其它多方面的原因使其存在一定的风险,我国许多出口企业因使用信用证不慎受到了巨大损失.本文试图分析出口商采用信用证收汇风险存在的原因及种类,进而提出规避风险的一些建议.     

基于极值谱风险测度的金融市场风险度量

如何准确度量金融市场风险将是金融学研究的永恒话题.既考虑金融市场的实时波动,又关注投资者的风险态度,应是科学度量风险的方法.文章基于极值理论的POT模型,采用谱风险度量方法对上证综合指数、香港恒生指数和美国道琼斯指数进行了风险度量.实证结果表明,相对于忽视投资者风险态度的和值,考虑投资者风险厌恶态度的极值谱风险能够比较准确地度量金融市场的实际风险.     

我国近期股市VaR计算与分析

本文应用极值理论和经济计量方法对上证指数收益率VAR进行估计和分析,通过对上证指数突变前后股市VAR大小的比较指出其存在的差异与原因,实证结果表明随着股市价格下跌其存在的风险值也越大但风险值的增长率远小于股市价格下跌率。     

基于COPULA-EVT的利率衍生品风险管理

监管层提出对＂系统重要性银行＂和＂非系统重要性银行＂进行分类管理的思路,表明在强化宏观审慎监管过程中,微观个体宏观审慎经营行为仍然起着重要的作用。新巴塞尔协议对于银行信用风险的监控和计量有了更加严格的规定,然而对于涉及到衍生品的市场风险只是强调银行要根据自身的交易业务进行合理评估,这样便使得衍生品的市场风险成为了银行整体风险中最不稳定的因素。本文基于极值分布、Copula连接函数和蒙特卡洛模拟理论,获得商业银行包括利率期货、利率期权、利率互换在内的单个利率衍生品的风险度量指标,如VaR,CVaR,EVA,RAROC,EC,并得到衍生品组合的风险度量指标,这些指标可以帮助商业银行更加清晰地了解自身的潜在风险。同时,商业银行在给定风险容忍度VaR下能得到各种衍生产品的最优配置,从而为银行的投资决策提供参考。     

给定效用函数条件下确定风险资产最优投资比例的方法

传统上投资组合风险资产与无风险资产之间投资比例的确定采用的是非线性约束下求极值的方法,但在具体运用时比较繁杂。本文提出在特定的假设下引入效用函数计算风险资产投资比例,大大简化了其计算过程。     

基于极值理论的沪深股市VaR和CVaR分析

将VaR和CVaR结合起来能全面描述金融时间序列与尾部相关的风险。考虑沪深股指收益序列胖尾特性,极值理论方法能够对沪深股市VaR和CVaR进行较好估计,运用基于Boot strap和极大似然估计方法解决极值理论数据不足的缺陷,从而给出对VaR和CVaR的点估计和区间估计。     

国有商业银行信用风险的生成机制研究

从银行信用风险产生的理论根源出发,对我国商业银行信用风险的现状进行研究,并从内部生成机制和外部生成机制两个方面,全面地分析我国国有商业银行产生信用风险的原因。     

基于异方差极值理论的基金风险度量及绩效评价

VaR是度量金融资产面临风险大小的指标,也是基金绩效评价的依据之一。本文以ETF50和ETF180基金作为研究对象,首先利用ARMA-GARCH模型捕获金融时间序列的自相关性和条件异方差性,过滤获得近似独立同分布的残差序列,再采用极值理论对残差序列进行处理,以刻画收益序列的尾部特征,从而估计ETF50和ETF180基金的动态风险VaR值,并利用该值计算基金绩效评价指标RAROC值。实证分析表明,相比于GARCH模型,结合了异方差极值理论模型的风险度量方法能更准确预测基金所面临的市场风险,而在基金绩效评价中,ETF180的RAROC值高于ETF50,因而更值得投资。     

论商业银行信用风险的特点

信用风险是商业银行面临的最主要的风险之一。信用风险直接影响到现代社会经济生活的各个方面,也影响到一个国家的宏观经济决策和经济发展,甚至影响整个全球经济的稳定与协调发展。所以正确的认识和理解信用风险的涵义及特点有助于推动银行信用风险问题研究的进一步深入,为我国金融改革和金融业的发展提供有益的借鉴参考。     

基于FIGARCH-EVT模型的极端风险度量

多项实证研究表明多数金融资产的收益率序列呈现尖峰厚尾的非正态分布,波动率具有聚集性和持续性等特点,因此传统的基于正态分布的VaR和ES模型无法有效捕捉收益率序列的尾部信息,忽视了波动的时变性,从而低估金融资产存在的风险。考虑到金融资产收益序列的时变性和尖峰厚尾的特点,本文采用FIGARCH模型与极值理论中的EVT模型相结合的方法来研究我国证券市场存在的市场风险,并进行有效合理的度量。通过比较分析与返回检验发现,基于FIGARCH-EVT模型的风险度量方法要明显优于传统的纯极值理论方法和GARCH-EVT模型。