不同残差分布下GARCH族模型的分析对比——对上证A股的研究

目前,对于高频金融数据,相关模型残差序列的方差衡量了投资的风险程度,因而对残差序列分布的拟合成为人们关注的焦点.本文通过对三种常见残差分布下GARCH族模型的分析对比,以上证A股收益率为研究对象,得出t分布可以较好的拟合均值方程的残差序列,并以此对上证A股进行研究.     

可转换债券市场的风险度量——基于GARCH模型的VaR方差—协方差模型分析

可转换债券是我国债券市场的重要组成部分,研究其风险状况对我国证券市场的发展具有比较重要的意义。本文使用了基于GARCH模型的VaR方差—协方差模型分析了可转换债券市场的风险状况,其研究结果表明,我国债券市场存在相对较大的风险。     

多风险形态下期货动态交易保证金模型构建及实证

采用一种新的综合性流动性指标L,考虑流动性风险与市场风险的相关性,采用GARCH-VaR模型构建燃料油动态交易保证金模型.分别实证只考虑市场风险R的模型、考虑流动性指标L和市场风险R的模型、考虑流动性指标结构性风险L和市场风险R的模型,结果表明,考虑流动性指标结构性风险L和市场风险R的模型不仅在覆盖风险上优于另两种模型,也在降低保证金收取水平上占优势.     

中国外汇储备汇率结构风险研究——基于VaR-GARCH模型的实证研究

近年来,中国外汇储备的规模不断扩大,而由于汇率波动引起的外汇储备汇率风险也不断被放大。为了更加全面清晰地分析研究中国外汇储备的汇率风险,通过利用GARCH族模型估计中国外汇储备中主要的货币资产(美元、欧元、日元及英镑)和储备组合日对数收益率的动态波动率,再利用各种货币及储备组合的动态波动率测算外汇储备的VaR(Value at Risk),及各种货币的动态边际VaR、动态成分VaR和动态增量VaR,并对实证结果进行分析。研究表明:欧元资产风险较大,对外汇储备的风险影响最大,虽然美元资产比重很大,但是美元资产的风险还是较小,对外汇储备的影响较小,而目前外汇储备中日元、英镑资产的比重非常低,因而对外汇储备的风险影响也较小。因此,考虑到控制外汇储备的风险,应当减持欧元资产,适当增持日元资产,谨慎增持英镑资产,在特定情况下,也可以继续适当增持美元资产。     

基于VaR方法的开放式基金风险实证研究

本文基于VaR方法对选取的十只股票型基金进行风险测算和比较。由于开放式基金的日收益率呈现出非正态的“尖峰厚尾”的分布特征,因此运用了GARCH模型计算各开放式基金的VaR值。实证发现,不同投资风格开放式基金的VaR值并不存在显著差异。     

VaR模型在我国股票市场的应用研究

通过采用上证收益率1996年12月16日至2009年3月20日的数据,建立了基于GARCH模型的上证风险测度VaR模型,得到以下结论:分布不适合描述上证收益率序列的分布状况,GED模型能较好地刻画上证收益率的分布状况;上证存在较高风险,投资者风险意识较差;上证指数收益率具有明显的杠杆效应.     

基于VaR-GARCH模型的余额宝风险度量及其防范

余额宝的快速发展意味着互联网理财时代的到来,符合我国经济发展的需要。文章分析了余额宝的主要风险类型,并通过GARCH模型的构建计算样本基金的VaR值来直观地刻画余额宝的风险与其它货币市场基金的差异,得出余额宝的风险相对较小的结论,并在此基础上提出了相应的风险控制建议。     

基于VaR的我国农村金融机构市场风险的度量与实证

金融机构市场风险是近几年风险管理的重点内容之一,VaR是度量风险值最有效的方法.本文构建基于VaR的度量模型对我国农村金融机构2003-2009年的市场风险损失量的月度数据进行实证分析,计算出99%置信区间的VaR值,为农村金融机构的市场风险管理奠定基础提供参考.     

基于GARCH-VaR模型的中国铁矿石期货市场风险度量的有效性研究

本文以2018年1月30日至2020年6月19日期间铁矿石期货主力合约的收盘价经过一阶差分后的日收益率序列为研究对象,分别在t分布与GED(广义误差分布下)建立GARCH模型,并基于此计算VaR值.最后通过似然比(LR)方法检验VaR值的有效性.结果显示:GARCH-GED模型比GARCH-t模型在度量铁矿石期货市场方面有更高的准确性,且95％置信度下的效果要比90％的更好,据此我们得出了在95％的置信度下GARCH(2,1)-GED模型计算出的铁矿石期货收益率序列的VaR值准确性更高的结论.文章最后根据研究结论得出若干启示供中国铁矿石期货市场风险管控参考.     

基于波动反馈效应下的棉花期货市场非对称性研究

在构造郑州棉花期货合约数据的同时运用EGARCH模型和TARCH模型在非正态分布下拟合了该合约数据,进而得出郑棉期货市场价格存在对信息反应的非对称效应的结论,即＂利空消息＂对价格的冲击大于＂利多消息＂对价格的冲击,而产生该现象的合理解释就是价格波动的反馈机制的存在。     

基于VaR模型的保险投资风险度量与绩效评价

保险投资收益是弥补承保亏损和利差损,维持保险公司持续经营的重要保证.本文以644个交易日的上证指数、上证国债指数、上证基金指数和SHIBOR为样本数据,运用VaR模型对我国保险资金运用的风险进行了实证测度,并采用均值-VaR模型对我国保险资金运用的绩效进行评价.实证结果显示:险资投资股票和基金的风险过高从而潜在损失大;对比规划求解计算出的最优收益风险结果来看,目前保险投资组合收益率低且风险高,缺乏效率.因此,必须进一步优化保险投资结构,从而实现保险资金运用风险收益的有效匹配.     

沪铜期货价格波动性对沪铜期货定价的影响研究

基于期货定价理论、波动性理论、协整理论和GARCH模型,以上海期货交易所的铜期货合约为研究对象,用沪铜连续合约价格反映我国沪铜期货市场价格水平,用沪铜连续合约价格的GARCH序列和沪铜连三合约价格的GARCH序列反映我国沪铜期货市场价格的波动率,用长江有色铜的现货价格反映我国的铜现货价格,用长江有色铜现货价格的GARCH序列反映我国铜现货市场的价格波动率进行实证研究。研究结论表明沪铜期货价格的波动是我国沪铜期货价格形成的重要因素,铜现货价格也是我国沪铜期货价格形成的重要因素。     

基于GARCH模型族的上证综指VaR计算

VaR已成为近年来国际广泛应用的风险度量方法。文章选取我国2008年至2012年每个交易日。上证综指的收盘价,结合GARCH模型族,在正态分布、t分布、GED分布三种收益率序列分布假设下,对VaR的值进行了分析和对比,并应用Kupiec提出的"失败频率检验法"进行了准确性检验,通过实证分析得出,采用TGARCH—GED模型能够较好地反映股市风险。     

基于GARCH族模型对我国沪深股市在险价值(VaR)的实证分析

近30多年来我国金融市场发展迅猛,金融机构面临的风险主要由信用风险向市场风险。如何构建合适的模型以恰当的方法对市场风险进行测量,是当今金融研究领域的一个热门的话题。在险价值(Va R)方法作为当前比较流行的测量金融风险的方法,具有简单明了的特点。文章运用GARCH族模型对我国沪深两市的Va R值进行实证分析,得出结论:相较于其他的GARCH族模型,TARCH模型拥有最高的准确度;上证综指的Va R值要小于深证成指的Va R值;我国沪深两市都存在一定的波动率非对称效应。     

我国商品期货市场风险预警机制研究

本文采用系统工程的思想,把影响期货市场的风险因素看成一个有机系统,运用解析结构模型法(ISM)对指标进行结构分析,理清各指标之间的相互关系,利用层次分析法(AHP)对指标在系统中的权重进行识别,最后建立了商品期货市场风险预警系统。     

基于GARCH族模型的股市收益率波动性研究

通过运用GARCH类模型对我国沪市的日收益进行分阶段分析,得出了对于不同的阶段,利空和利好消息对我国股市的影响是不同的,在熊市,利空消息产生的波动要大于利好消息产生的波动;而在牛市,利好消息产生的波动要大于利空消息产生的波动,而且在不同的阶段,投资者对风险所要求的收益也有较大差异。     

我国股票市场周内效应影响因素分析——基于Fama-French风险因子的实证研究

股票市场的有效性一直是国内外学者研究的热点,周内效应的研究对讨论市场的有效性具有十分重要的意义。本文在前人研究的基础上,利用具有不同代表性的指数研究股票市场的周内效应,同时借助经常解释金融异象的Fama-French风险因子来试图解释周内超额收益,结果表明市场因子和规模因子可以解释周内超额收益。     

基于GARCH—M模型的对冲基金风险评价

与传统理论研究的金融资产高风险高收益的结论不同,利用GARCH—M模型分析各分类对冲基金指数的风险收益状况,发现部分分类对冲基金指数收益表现出高风险低收益的状况。原因在于高杠杆和衍生品的复杂性使得对冲基金的收益与风险更加复杂化,不能简单地认为对冲基金在高风险状况下可以提供更高的收益。国外学者研究发现,对冲基金的解散率比较高的主要原因是由于投资的失败,一般存续时间为3—5年,这提醒投资者选择对冲基金时要更多地考虑风险承受水平。     

风险度量方法与证券投资组合模型的理论与实证研究

自从马可维兹(Markwitz)创立证券投资组合理论以来,风险度量方法和证券投资组合模型的研究一直是金融学的热点,并且取得了丰硕成果。本文研究方差方法和半方差方法及其对应的证券投资组合模型,收集我国股票市场的20只股票的近3年的收益率数据,分别对马可维兹的均值-方差模型和半方差下的哈洛模型进行了研究,同时得到了两个模型的有效前沿;然后提出风险弹性这个指标,并通过比较两个模型的风险弹性,来对均值-方差模型和哈洛模型在我国股票市场的资产配置效率展开研究。     

企业债券市场波动性研究——基于ARMA-GARCH模型的实证分析

基于交易所企债指数,利用ARMA-GARCH模型分析市场波动性。结果表明ARMA(1,1)-GARCH(1,1)模型可以合理解释企业债券市场波动存在的持续性、丛集性和杠杆效应。场外冲击对条件方差的影响具有持久性,反向冲击比等量的正向冲击会导致更高的下一期的条件方差。EGARCH(1,1)-M模型回归结果表明,市场存在正的风险溢价,但是预期条件波动对预期收益仅有微弱补偿。