基于GARCH族模型的VaR方法对上证综指的研究

本文结合GARCH族模型的VaR在险价值方法对上证综指进行了实证研究。分析发现,上证综指日收益率时间序列满足ADF单位根检验,具有很好的平稳性;基于广义误差分布（ GED）和t分布假定下, VaR在险价值方法与GARCH族模型的结合更好的反应了股市收益率的风险特征。     

基于不同分布假设的FIGARCH模型对上证指数波动性的比较研究

采用FIGARCH(1,d,1)模型对上海股票市场指数的波动性在四种不同的分布假设(正态分布,广义误差分布,学生t分布,非对称学生t分布)下进行了度量和比较研究,目的在于揭示分布假设对FIGARCH模型预测能力的影响。研究结果表明,使用厚尾分布假设(广义误差分布,学生t分布)提高了模型的估计和预测绩效,能更好地刻画上证指数的尖峰厚尾特征,但引入非对称学生t分布并未能进一步提高模型预测能力。     

沪深股指收益率分布特征拟合检验研究

为更深刻地揭示沪深股指收益率特征,本文提出两成分混合广义正态分布及其退化分布、非对称广义正态分布及其退化分布等8种分布,对上证综指(SSEC)和深证成指(SZCZ)日收益率数据进行拟合对比分析。通过拟合评价和VaR度量发现：对于上证综指,用非对称广义正态分布更好地拟合日收益率数据的尖峰厚尾带偏特征;对于深证成指,用两成分混合广义正态分布更好地拟合日收益率数据的尖峰厚尾带偏特征。在进行沪深股指波动率预测、资产定价和风险度量时,建议选择非对称广义正态分布和两成分混合广义正态分布进行对比分析,进一步提高其准确性。     

基于分析法度量股票市场风险

本文通过分析法计算VaR（Value—at—Risk,在险价值）,并通过Kupiec的失败频率检验比较模型的优劣,发现上证股市的风险要略高于深证股市的风险,对于上证综指而言,在95％的置信水平下,EGARCH—M模型更好,在99％置信水平下,GARCH—M模型最好,对于深证成指而言,在95％的置信水平下,PARCH—M更好,在99％置信水平下,GARCH—M模型最好。     

沪深300指数风险价值分析——基于PARCH-VaR方法

由于我国的沪深300指数收益率序列呈现出三种特性:左偏、尖峰厚尾和波动聚集,PARCH模型可以更完美地刻画序列的分布特征。本文利用PARCH模型对指数收益率序列进行拟合,建立PARCH-VaR模型,用以评估中国沪深300指数的风险。研究结果表明,如果假设残差同时服从三种分布:正态分布、t分布和广义误差分布,基于广义误差分布的PARCH模型计算的VaR值最能够客观地反映中国沪深300指数的风险问题。     

VaR-APARCH模型与期货投资风险量化分析

通过对我国沪铜期货合约连续序列的基本统计分析发现,收益率序列存在尖峰厚尾性,不服从正态分布,还具有杠杆效应。通过采用基于t分布的APARCH族模型来计算在险价值VaR,并对结果进行了返回检验,得到如下结论:基于t分布APARCH模型能通过检验,说明了t分布对于拟合收益率的分布是一种非常好的方式;其中无论对于多头还是空头而言,在90%的置信度下,利用APARCH-t模型可以得到最优的度量结果。     

基于极值理论的可转债在险价值动态预测研究

在对可转换债券指数统计特性分析的基础上,针对其收益率的左偏及尖峰现象,利用极值分布GPD对其尾部有效拟合,充分考虑极端值对VaR估计的影响,并利用滑动窗口方法进行VaR动态预测。采用kupiec的失败频率检验法进行VaR样本内和样本外检验,发现基于极值理论的可转债VaR方法,其估计和动态预测结果都明显优于基于偏t分布的Risk Metrics方法的测试结果,控制风险的能力适合可转债市场的要求。     

基于VaR金融市场风险测度的实证研究

VaR方法是近年来国外兴起的一种金融风险管理工具,目前已被全球各主要的银行、公司及金融监管机构接受为最重要的金融风险管理方法之一。本文收集了2004年1月-2012年8月的沪市每日收盘数据,对其进行统计分析和检验,针对金融市场因子时间序列的厚尾性和波动聚类性,引入GARCH和EGARCH模型,分别对正态分布,t分布,GED分布下的模型做预测,并进行了事后检验,得出t分布和GED分布优于正态分布的结论。     

沪深300指数收益率实证分析——基于不同分布的GARCH模型

文章采用ARMA模型来描述沪深300指数收益率序列,GARCH(1,1)模型用来拟合误差。文章对深300指数收益率序列分别建立误差分布为正态分布,GED分布和t分布的ARMA-GARCH(1,1)、GARCH(1,1)模型。实证结果表明:我国股票市场具有异方差性、尖峰厚尾的特征。文章讨论了GARCH类模型的参数估计方法和结构形式,实证分析发现,基于GED分布和t分布的模型相比正态分布的模型有一定优越的表现。     

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。     

基于ARMA-GARCH模型的商业银行利率风险研究

随着利率市场化程度的加深以及金融机构间竞争的加剧,在金融工具的杠杆作用下,利率变动更显著地影响商业银行的账面价值和经济价值,利率风险成为我国商业银行面临的主要风险之一。我们以2006-2013年的银行间隔夜回购定盘利率为利率风险因子,通过基于ARMA-GARCH模型的VaR方法度量Z银行利率风险。利用Kupiec的返回检验说明ARMA(2,2)-GARCH(2,1)-GED模型可以较准确地度量样本序列、Z银行面临着较大的利率风险。     

Copula在投资组合VaR度量中的应用

利用引入边际非对称Laplace分布的连接函数(Copula)方法度量投资组合的在险价值(Value at Risk,VaR),并使用失败频率检验方法和损失函数评价准则对四种窗宽(50,125,250和500日)下VaR的Monte Carlo模拟结果进行了有效性和精度检验。研究结果表明:采用250天历史数据利用Gumbel Copula度量投资组合VaR时具有较高的有效性和精度,在准确捕捉市场变化的同时又对风险进行了有效的度量和控制。     

基于极值理论的湾区股票尾部风险的研究

券商研报是相关人员对证券及相关产品的价值、影响其市场价格的因素的分析,因此券商研报是我们投资决策的重要依据。同时外部环境也会对股价造成很大影响,例如突发事件、舆情影响、自然灾害。极值理论是研究分布尾部行为的一个强大且相当稳健的框架,在研究股票价格波动与投资组合决策的风险管理中,有许多问题与极端事件密不可分,鉴于尾部风险损失与非预期损失之间存在着联系,我们先研究非预期损失,选用GARCH模型对收益波动率进行建模,根据中心极限定理与正态分布法度量非预期损失的VaR,紧接着我们使用了Hill估计法,通过极大似然估计确定十支湾区指数股票的阈值,并使用基于广义的帕累托分布的阈值法（POT）对尾部分布进行建模分析,并通过ES与VaR和广义帕累托分布的参数之间的关系得出ES,最后根据尾部损失分布的建模结果得出极端事件等对10支湾区指数股票行情的影响。     

我国铜现货风险度量研究

面对铜价的剧烈波动,有效度量铜现货风险对市场参与者而言至关重要。本文比较了受金融危机影响市场环境变化前后两个时期——震荡时期和下行时期,历史模拟法HS、正态分布ND、广义条件异方差GARCH、随机分布SV和极值分布EV五种模型对铜现货对数收益率日VaR和ES的估计效果。结果表明,投资者适宜运用GARCH模型预测铜现货市场风险波动剧烈时期的风险价值VaR,运用EV模型预测铜现货风险的尾部损失的均值。     

汇率制度改革后的人民币汇率风险度量

汇率收益率存在以下典型特征:尖峰厚尾、偏斜和波动聚集性。因此,本文考虑两种厚尾分布,即t分布和广义误差分布;并引入一种门限GARCH模型——GJR模型来实现VaR的动态建模。实证研究表明,基于广义误差分布和GJR模型的VaR模型具有最优良的性质。     

我国广义货币需求的实证分析

本文以凯恩斯与弗里德曼的货币需求理论为基础,用计量分析方法,通过平稳性检验与协整检验建立了广义货币需求量的长期均衡模型与误差校正模型,证明利率与国民收入对货币需求量有显著影响,并且发现利率与收入对货币需求有替代效应。     

基于CVaR-GARCH-M的中国股指期货风险研究

中国股指期货市场起步较晚,且合约持续期较发达国家相比还很短暂,波动性也较大,因此中国股指期货市场有着其独有特征以及风险。通过建立基于广义误差分布的均值广义自回归条件异方差模型可以较好拟合出中国股指期货市场若干特征,股指期货市场的风险异常波动点对应着国内外重要经济事件,这些经济事件导致模型残差存在异常波动联立CVaR风险计算模型与GARCH-M模型并计算中国股指期货市场的风险,发现当前中国股指期货市场风险较低,投资者大多持谨慎投资态度,短期内投资股指期货市场风险不大。     

GARCH模型对沪市行业指数的实证研究

文章中通过基于正态分布和t分布的GARCH模型对沪市行业指数的波动性进行了比较分析,实证结果表明基于t分布的GARCH模型能更精确的描述股市的波动性。此外,文章还用EGARCH模型检验了市场波动的不对称性,实证结果表明沪市行业指数除地产指数外都存在明显的“杠杆效应”,做出市场冲击曲线也能直观说明股票市场的“杠杆效应”。     

基于股价变动概率分析的股市抗风险投资模式研究

尽管正态分布对股市收益率存在拟合上的误差,但这种误差值一般并不大,合理运用基于正态分布的方法预测股市、进行股市风险投资,仍然有显著的价值。股市抗风险投资模式以简洁的方式认识和分析股市,把甚为复杂、变幻莫测、极难把握的股市及股价,简化为清晰可辨的对象,以此投资模式指导实际的股市投资,风险大大降低。     

基于稳定分布的香港恒生指数期货分析

风险度量问题一直都是风险管理中的关键问题。本文引入稳定分布代替传统的正态分布,以精确描述金融收益的厚尾特征,并对香港恒生股指期货的日收盘价的每日收益率进行了拟合。进一步基于稳定分布的下的VaR模型计算了香港恒生股指期货的VaR并进行了检验,得出用稳定分布拟合香港恒生股指期货的每日收益率比用正态分布拟合效果更好。