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。     

VaR模型在金融机构风险度量中的应用

作为风险度量和管理的新方法,VaR自诞生以来在风险管理领域得到了广泛的重视,并已成为金融市场风险管理中的主流方法。在阐述VaR模型的基本原理及其度量方法的基础上,分析了该模型在金融机构风险度量中的具体应用。     

基于GARCH类模型的外汇风险度量研究

本文基于GARCH类模型对美元、欧元、日元、港币、英镑五种货币对人民币的外汇汇率进行实证分析,得出这五种汇率的时间序列均存在显著的ARCH效应,五种汇率前期的外部冲击会加剧汇率的波动,且均不存在显著的风险补偿效应,除美元外的其他四种汇率系统具有自我稳定功能。经过VaR方法的风险度量可知,美元和港币的汇率风险多表现在多头市场,日元和英镑则表现在空头市场,而欧元的波动性过大,其风险超过我们的预期,投资者应慎重选择。     

GL公司投资风险度量研究

随着我国市场经济的发展,企业面临不断变化和极其复杂的社会经济环境,财务活动面临不确定性。本文以GL公司为研究对象,应用VaR方法度量GL公司的投资风险,对合理使用公司的财务资产、最大限度地减少财务损失,提高公司投资效果,促进公司的可持续发展具有重要意义。     

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。     

浦发银行汇率风险度量研究

随着人民币汇率的波动复杂化,汇率风险管理成为商业银行经营外汇等业务面临的重大课题,而风险管理的关键环节在于对风险的度量。浦发银行长期以来风险度量体系落后,目前仍使用的风险敞口、敏感性分析法已经不能适应多变的金融环境。VaR作为金融市场风险测量的主流方法,近年来得到金融界的广泛认可和支持,浦发银行应当借鉴国际和国内的经验引进适合自己的VaR模型,以提高抵御汇率风险的能力。     

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。     

企业财务风险度量模式的评价与分析

由于企业财务风险的存在，决策者在做出决策时，应衡量风险与报酬的关系，因此需要对风险进行度量。现行的风险度量模式主要有三种：方差模型，LPM模型和风险值VaR模型。在下文中，笔者将对这三种风险度量模式分别进行具体的分析。     

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GARCH模型的VaR方法在商业银行利率风险度量的应用

随着经济不断发展,制度、监管的不断完善,管制利率体质下的金融市场难以满足国际接轨的需求,我国金融自由化不断深化。虽然现阶段我国仍处于利率管制向利率市场化过渡的时期,但银行同业拆借利率、债券利率和外币利率作为金融市场导向利率基本已经实现了市场化改革,利率市场化程度愈加深化。文章采用VaR模型和GARCH模型,以shibor同业拆借利率和利率敏感性缺口计算商业银行的利率风险。     

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。     

中央银行汇率风险的测量与防范

自20世纪70年代以来,国际外部环境日趋复杂,固定汇率制度逐渐瓦解,国际金融危机日益频繁,传统的货币危机模型普遍缺乏定量测量和实时评估的功能,而将VaR方法应用于汇率风险评估具有更强的现实性,它可以对央行的汇率风险进行科学的定量分析,使管理层的监管更加有效。     

基于RiskMetrics模型的国债指数风险研究

RiskMetrics模型是一组被广泛应用的金融风险管理工具,其核心技术是在险价值(VaR)方法。研究这种对线性金融工具计算VaR的简单方法。其中,用指数加权移动平均方法(EWMA)来计算收益率的波动,用最小RMSE标准来确定最优衰减因子。通过对上证国债指数的实证研究,计算最优的衰减因子和国债指数的每日VaR值。从中可以看出,上证国债指数的波动性较大,并且每日VaR的预测结果与所假设的置信水平能够很好的吻合。     

贝叶斯下的市场风险资产损失计量

目前VaR模型是国际上通行的综合衡量和管理风险的计量技术,但当分布是非正态分布或是不连续的时候VaR就没有稳定性。在应用VaR以及CVaR的基本原理,利用具有尖峰后尾特征的对数正态分布并结合贝叶斯风险,对参数通过先验分布和后验分布进行修正得到市场风险资产CVaR以及VaR的计算公式,对其进行比较分析,将其与pareto分布下的市场风险VaR值进行比较。研究表明:对数正态分布下市场风险资产的损失率比损失率呈pareto分布的风险损失显现出更好的拟合特征,能够描述市场风险资产的随机性最大损失,以及CvaR计量下的市场风险资产损失比VaR计量下的有更好的尾部特征,更加符合风险的充分性。     

金融市场风险测量的VaR方法及其应用

近年来 ,金融市场的波动性增加 ,金融机构需要准确的测量其市场风险。对市场风险的正确测量构成了市场风险管理的基础。在介绍广泛应用于测量市场风险的VaR的实质、计算方法及发展方向的基础上 ,探讨其在我国金融市场风险管理中的应用     

隐性交易成本与资产定价——基于上证180指数成份股票交易数据的实证研究

文章利用上证180指数成份股票的高频数据计算隐性交易成本,探讨其与资产定价的关系。发现:(1)隐性交易成本与换手率、规模和收益率都存在着明显的线性负相关关系。在股票收益率下降时期,隐性交易成本通过流动性深度成本间接影响股票收益率。(2)较之隐性交易成本,规模因素与换手率因素对收益率的影响有着更好的测度性。很可能是因为这两个因素与流动性深度成本也有着显著相关性。(3)隐性交易成本与规模因素整体上呈线性负相关关系,分段上的关系则很可能是凹函数与凸函数的组合。     

上证50指数收益率特征及其波动性分析

研究国内非综合指数即成份指数(上证50指数)的收益率特征及其波动性,可以估计得出对指数风险收益具有较好预测作用的自回归———GARCH(1,1)-M模型,并实证分析指数收益的风险特性、稳定性、波动性等特征,这对当前探讨上证50指数相关指数衍生品推出及其投资分析均具有重要意义。