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VaR-GARCH模型的国际原油期货风险分析

基于金融时间序列的实际分布的尾部明显更厚,而峰度则更高的特征,可以运用在不同的分布假定下的GARCH模型的VaR计算方法来对市场的风险进行分析。利用GARCH族模型以国际原油期货的日收益率数据分别在t-分布和广义误差分布(GED)条件下来度量原油期货的在险价值VaR。在验证了多个模型和二种分布组合之后,得出了GARCH(1,1)-t分布模型对原油期货能较好的拟合和反映出国际原油期货收益率的风险特征性。     

房地产板块风险分析——基于GARCH模型VaR方法

主要对GARCH模型在风险计量方面的理论方法进行了梳理,并选取2007年1月4日至2010年12月23日上证房地产指数日收盘价作为数据样本,运用GARCH模型VaR方法对我国股市中房地产板块的风险进行了实证分析。实证结果表明我国地产股指序列存在集聚效应,GARCH模型较传统静态法更能够较好的描述我国房地产板块的波动情况,因而测量的VaR值更能反映我国地产板块面临的风险程度。     

基于GARCH的VaR模型在国债风险个案分析中的应用

本文利用GARCH和VaR模型对上海国债市场的个案进行分析,具体包括GARCH模型的事前估计和分析,模型参数估计与最优选择,GARCH模型计算VaR。结果显示该国债在样本期内的变动性状,并结合实际政策进行了分析和论证。     

金融时间序列的波动持续性与优化投资组合关系——基于GARCH(1,1)模型矩的视角

GARCH(1,1)模型是最具代表性的ARCH族模型,而ARCH族模型是描述金融时间序列波动持续性特征最为广泛使用的模型,因此对GARCH(1,1)模型进行研究具有很强的理论和实际意义。本文基于矩的角度对GARCH(1,1)模型描述的波动持续性进行了研究并得到了矩和波动持续性关系的具体数学描述。这为人们厘清掩藏在服从GARCH(1,1)过程的金融时间序列背后的规律提供了一个独特视角,帮助人们了解GARCH模型并优化投资组合。     

基子VaR模型的股票组合投资风险管理研究

本文探讨了将GARCH模型与方差-协方差方法相结合的VaR风险计量方法,并用VaR风险替代Markiwitz组合投资模型中的方差风险,通过求解非线性规划问题,得到最小化股票投资组合VaR风险的最优投资策略.     

非线性波动模型在上海股票市场中的应用

本文采用非线性GARCH模型研究中国股票市场的波动性。实证结果表明,非线性GARCH模型较传统的线性GARCH模型显著提高了股票市场波动性的描述与预测能力,且非线性GARCH模型的VaR值具有较高的精度,其中以ANSTGARCH模型的效果为最佳。     

GARCH模型与VaR法在外汇风险度量中的应用

目前,在汇率波动日趋频繁的背景下,外汇风险日益引起关注。外汇风险防范和控制的关键在于其度量和预测。本文尝试引入GARCH模型和VaR法来解决这个问题,这个过程是分两步来进行的:首先用GARCH模型对外汇市场存在的风险作定量分析;然后,再以GARCH模型计算的方差为基础,运用VaR法进一步度量外汇市场风险,从而使不同类型的风险投资者,可以根据自己的风险厌恶程度,计算各自的VaR值,达到预测及控制外汇风险的目的。     

期货投资的VAR模型及风险控制——以大连商品期货交易所黄大豆期货为例

本文以大连商品交易所黄大豆期货日收盘价为原始数据,将GARCH模型运用到蒙特卡罗模拟法中,估计黄大豆期货日收益率的VaR。结果表明基于GARCH模型的蒙特卡罗模拟法计算的VaR值估计效果很理想,从而能采取有效措施,对期货市场风险进行控制,达到规避、分散、降低风险的目的,为探索我国金融期货市场的VaR模型提供选择依据。     

基于VaR模型的股票组合投资风险管理研究

本文探讨了将GARCH模型与方差-协方差方法相结合的VaR风险计量方法,并用VaR风险替代Markiwitz组合投资模型中的方差风险,通过求解非线性规划问题,得到最小化股票投资组合VaR风险的最优投资策略。     

我国黄金期货市场价格波动率实证研究

中国于2008年1月9日在上海期货交易所推出了黄金期货,这标志着我国黄金流通的市场化由现货市场与期贷市场并驾齐驱的新纪元.GARCH族模型较好的你喝了实证研究中发现的资产收益的肥尾、波动率集聚等特征,广泛应用于资产收益与波动率的分析.本文应用GARCH、EGAECH、GARCH-M等GARCH族模型扩展形式,对我国黄金期货进行分析,论证了其时间序列具有肥尾,波动率集聚特征,很强的波动持续性存在ARCH效应.通过对模型的拟合,认为我国黄金期货市场不存在杠杆效应和高风险高回报特征.     

中国国债期货市场保证金制度的研究

本文选取了2010年5月6日到2013年5月6日S＆P美国5年期国债的总体回报指数作为研究样本,采用VaR模型和GARCH模型,对保证金制度的设置进行了探究。研究发现VaR对于国债期货市场的风险具有很好的预测作用,并且通过实证分析得出当前市场保证金设置高于VaR值。研究认为,本文对保证金的研究对中国即将开放的国债期货市场具有积极的意义。     

国际贸易中石油价格的波动性与风险分析

本文利用国际贸易中西得克萨斯中油(WTI)现货市场日价格数据,通过建立相应的GARCH模型计算石油收益率VaR的值(在险价值),并进行VaR的后验测试,对石油价格波动性和风险进行实证分析。结果表明:石油市场具有显著的方差时变性及新信息对波动冲击的持续性;GARCH(1,1)模型能够很好地消除其ARCH效应;在运用VaR-GARCH模型方法对石油贸易价格风险进行管理时,应选择较高的置信水平。本文的研究结果对石油贸易领域的投资决策及风险控制具有一定的参考价值。     

基于VaR—GARCH模型的商业银行外汇风险度量

2005年7月21日,我国对汇率制度进行了改革.在汇率市场化条件下,人民币汇率波动更加明显,使得我国商业银行在众多业务中存在的外汇头寸暴露于外汇风险之下.因此我国商业银行应提高外汇风险管理意识,建立全面的外汇风险管理系统,利用科学的外汇风险度量模型,以提升外汇风险管理水平.本文从我国商业银行外汇风险的识别出发,选择了VaR模型中的GARCH族模型,以中国银行为例对其存在的外汇风险进行实证分析,并针对目前外汇风险管理存在的问题提出了可行的改进措施和建议.     

GARCH模型、非参数GARCH模型及SV模型的比较综述

本文就GARCH族、非参数GARCH模型以及SV模型的发展及其在金融时间序列中的应用进行了对比综述，并指出了各种模型的优劣，为以后的实证分析提供了指导。     

拟合及预测VaR的波动率模型比较——基于上证指数的实证分析

文章综合运用了多种ARCH类模型,包括EWMA模型,GARCH模型,GJR-GARCH模型,EGARCH模型,并且实证研究了这几种模型在中国证券市场VaR的拟合和预测表现,建立起适合我国具体情况的金融风险管理策略和方法。     

基于GARCH族模型的电价预测研究

电价的剧烈波动会给电力市场参与者带来巨大的风险,准确的电价预测有助于市场参最大化自身利益。本文用ARMAGARCH族模型对美国MISO电力市场的日前小时电价序列进行建模和预测。通过假设GARCH族模型的残差服从正态分布来估计模型系数,并比较不同的GARCH族模型的预测效果。     

基于VaR方法的开放式基金流动性风险测度

本文采用VaR方法并结合GARCH模型,对选取的3种不同风格开放式流动基金,即股票型基金、平衡型基金、价值型基金的流动风险进行测度和比较,发现不同风格的基金流动性风险差距不显著,并分析了其原因,以便为投资者提供参考.     

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。     

外汇汇率的相关性及波动性研究

本文基于相关性分析和GARCH族模型,通过对2002年7月21日到2009年7月21日的美元、欧元和日元兑人民币的日汇率数据的实证研究,分析了我国汇率制度改革以后汇率市场的相关关系变化情况,然后运用GARCH类模型对美元、欧元和日元兑人民币的汇率波动性进行了对比研究,最后总结得出相关结论。