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GARCH模型对房地产板块和金融板块的风险分析

本文运用了基于不同分布假定下的GARCH模型的VAR方法对上证指数中房地产和金融板块的风险进行了分析。结果表明金融板块比地产板块有更大的风险;正态分布分布假定下的GARCH模型能更好地反映出地产和金融板块收益率的风险特性。     

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。     

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。     

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。     

La-VaR模型在股票市场流动性风险度量中的应用

本文对Bangia等学者提出的BDss模型进行了理论推导,并针对我国的订单驱动型股票市场,对BDSS模型中的相对价差进行调整,优化了BDSS模型.本文将优化的BDSS模型与BDSS模型、基于GARCH族的传统VaR模型进行后验测试对比分析,证明优化的BDSS模型比GARCH族的VaR模型和BDSS模型更能够充分的估计流动性风险,更加符合我国的实际情况.     

我国开放式基金绩效评价研究——基于VaR和CVaR模型的比较测试分析

在RAROC模型中引入CVaR,问题的关键在于计算VaR和CvaR的精度,以及VaR同CVaR的比较测试。通过实证分析,计算VaR和CVaR采取了新的方法即运用GARCH、EGARCH、PARCH模型和残差服从T和GED分布的组合去计算CVaR和VaR的值,并且通过返回性测试来提高VaR和CVaR精度,结果实证检验表明,基于CVaR的RA-ROC更准确的衡量了风险,提高了精确度,为基金投资者提供了一个较好的业绩参考指标。     

金融市场风险度量方法研究及其实证分析

随着全球金融一体化、自由化进程加速,金融资产市场化、可交易化程度不断加深,金融市场风险逐渐成为金融机构和其他经济主体面对的主要风险之一.基于VaR方法的市场风险测量理论和技术,为测量金融市场风险提供了统一的框架和指标,成为金融市场风险管理的主流方法.在遵循VaR方法的基本框架下,利用VaR进行金融市场风险测量、管理所涉及的基本理论和实证问题进行研究和讨论,结果表明在我国的证券市场上GARCH模型能比较准确的度量市场风险.     

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.     

基于分位数回归的大豆期货市场的风险分析

本文以2009年1月1日到2015年12月31日的主力合约收盘价数据为研究对象,采用GARCH模型、TARCH模型和非递归分位数回归模型研究大豆期货市场风险。研究结果表明,大豆期货市场VaR值存在明显被高估现象,GARCH模型与TARCH模型对市场风险的估计没有明显的差异性;分位数回归模型仍然存在高估现象,与经典回归模型相比,VaR值估计准确度有所增加。     

VaR在房地产行业的应用

研究主要论述了VaR在房地产行业的应用。首先给出了VaR的定义和计算方法，分析了房地产行业面临的风险，在此基础上，给出VaR在房地产行业的应用分析。     

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。     

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.     

基于GARCH类模型的VaR方法对人民币汇率风险的计量

随着我国汇率制度改革的不断推进,人民币汇率的波动日趋频繁。我国对外经济贸易的飞速发展以及高额的外汇储备使得汇率风险的控制与防范成为当务之急,选择合理的外汇风险计量与预测的方法是外汇风险防范的重要前提。本文选取2010年6月19日至2012年6月19日期间485个交易日人民币兑美元汇率的中间价,选用基于GARCH类模型的VaR模型对人民币波动的风险进行计量,并通过准确性检验,得出人民币汇率风险计量的最优模型。     

我国开放式股票型基金的风险度量——基于GARCH—VAR模型

应用GARCH—VaR风险度量模型,对我国开放式股票型基金市场风险进行测量和分析,则能比较好的描述收益率波动的动态变化特征。该模型较符合我国证券投资基金的现状,并且可得到一个随时间变化的VaR序列,从而便于研究VaR的变化趋势和未来VaR的预测。对比不同分布下各模型计算出的VaR值的准确程度,可以为股票型基金的风险管理提供一个度量上的参考。     

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。     

银行间同业拆借利率风险测度研究——基于VaR模型

随着我国利率市场化的推进,商业银行暴露出越来越多的利率风险,探寻符合我国市场实情的利率风险测度方法显得十分必要。采用VaR模型进行实证分析,实证研究以银行间同业拆借市场利率作为观测数据,采用基于正态分布、t分布和GED分布假设的GARCH、TARCH和EGACH模型进行估计,得到如下结论:(1)基于GED分布的TARCH模型拟合效果最好;(2)t分布假设存在着高估利率风险的可能性;(3)相比于Norml和t分布假设,GED分布假设更符合于残差序列的实际分布;(4)银行间同业拆借市场存在着较大的利率风险,银行需要加强利率风险管理。     

基于Copula-GARCH-EVT的开放式基金投资组合风险度量探析

结合GARCH模型和EVT理论刻画了单个金融资产收益率的波动性和尾部分布,并将Copula函数和Monte Carlo技术应用于证券投资组合的VaR计算方法,通过对广发聚丰基金的实证研究,得到前十大重仓股票投资组合的风险价值,结果表明基于Copula-GARCH-EVT的VaR方法具有重要的应用价值。     

基于非对称GARCH的铜期货市场风险度量研究

针对金融时间序列普遍存在自相关性、杠杆效应、尖峰厚尾等典型事实,运用基于杠杆效应的GARCH模型,构建铜期货市场收益序列具有典型事实的动态风险测度模型：VaR-AR（m）-EGARCH（p,q）和VaR—AR（m）-TGARCH（p,q）,再通过上海期货交易所（SHFE）铜期货对所建模型进行实证分析,并运用Back—testing中的LRT（Likelihood Ratio Test）方法,对铜期货市场风险测度模型准确性和可靠性进行实证检验。实证结果表明,基于非对称GARCH的铜期货市场动态风险度量模型,能够有效捕获铜期货市场的典型事实,同时还能够准确测度具有杠杆效应的铜期货市场的动态风险,也能加强对金融市场动态风险预测能力。