基于GARCH类模型的外汇风险度量研究

随着我国资本市场的开放与发展,汇率的频繁波动所带来的外汇风险越来越受到重视,对于外汇风险的测量与控制是防范外汇风险的关键。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,并建立相应的GARCH模型,五种汇率前期汇率波动受到外部冲击而更加剧烈,且均不存在显著的风险补偿效应,五种汇率系统具有自我稳定功能等相关结论。     

GARCH模型在我国外汇风险度量中的应用

自汇率制度改革以来,人民币汇率的走势一直受世人关注.运用合适的方法对汇率进行预测研究,具有重要意义.本文运用时间序列的GARCH模型,对汇率体制改革后的人民币美元汇率建模进行预测.     

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。     

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。     

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。     

我国证券市场风险测度研究——基于GARCH模型及VaR方法

在经济全球化和金融一体化的影响下,全球的金融环境发生了重大的变化,金融市场的波动性和系统风险也随之加剧。VaR作为一种新的风险度量和管理的工具,自诞生以来就得到广泛应用,它相比于传统的金融风险管理模型,更具有实用性和投资参考意义。我国股票市场发展时间较短,存在许多不成熟不规范的地方,使得我国证券市场指数经常大起大落,加强风险管理势在必行。     

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。     

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。     

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。     

基于灰色模型的金融市场外汇风险预测方法

为了提高金融市场的综合发展水平,实现在其发展中对风险的有效规避,开展了基于灰色模型的金融市场外汇风险预测方法的研究。 建立金融市场外汇发展水平评价指标体系,计算基于灰度模型的金融市场外汇期权增加值,对预测精度等级划分的风险预测结果进行分析。 通过实例应用证明设计方法预测结果准确率在 80.0% 以上,根据折线图的走势可以看出,外汇风险预测值的曲线走向与风险真实值走向基本一致,证明设计的预测方法在实际应用中对风险的预测较为准确。     

基于VaR模型的我国股票市场风险度量研究

本文选取了2008年1月2日到2013年4月13日的上证综合指数的日收益率作为研究对象,对我国股票市场风险度量进行实证分析,得到如下结论:第一,GARCH族模型能够成功地描述收益率波动的时间相关性;第二,我国股票价格收益率波动具有非对称效应,存在杠杆效应;第三,基于GDE分布的GARCH族模型比基于t分布的模型能够更好地描述我国股票市场的波动性。     

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。     

基于GARCH(1,1)模型的我国商业银行市场风险研究

随着现今金融市场的发展,市场因子的波动性和联动性也随之增强。在互联网金融的时代变革下,商业银行作为传统的金融机构,其市场风险管理的重要性由此凸显。VaR是目前度量市场风险较为成熟的工具,也是巴塞尔委员会一直推荐的市场风险度量方法。以中国农业银行为例,基于GARCH(1,1)模型对其VaR值进行估计,研究表明VaR可以很好地刻画商业银行市场风险。     

基于GARCH模型的互联网金融市场风险度量

随着科学技术的发展,互联网金融逐步进入人们的生活。其带来的风险就成为我们不得不考虑的问题。本文应用Garch模型对互联网金融风险的度量进行了探讨,并将Garch模型应用在Bitcoin、上证380指数和深证成指的风险度量实证分析中,并对其风险情况进行了讨论。     

基于极值理论的沪综指尾部风险度量

以沪综指为实证研究对象,利用AR-GARCH模型捕获沪综指对数收益序列中的自相关和异方差现象,获得近似独立同分布的残差序列,再利用极值理论中的POT方法对残差序列进行极值分析,并采用给出了极值分布的各参数极大似然估计,进一步计算置信水平下的VaR值,结果表明,根据AR-GARCH-POT方法所得的VaR对沪综指实际损失风险的刻画准确。而基于所得的VaR序列分析沪综指收益率的系统性风险历史波动趋势,结果发现系统性风险历史趋势存在先高后低,且自2006年后逐年升高的特征,目前阶段的总体性风险处于较高水平。     

外汇风险的VaR度量与套期保值研究

伴随着中国经济的持续高速发展,人民币汇率逐步市场化进程的加快,在当前的体制下,作为汇率风险的主要承担者,如何管理汇率风险已经成了商业银行不可回避的一个话题,其管理水平的高低直接影响着商业银行国际化业务的推进及其盈利水平。先采用在国外得到普遍应用的VaR方法来度量外汇风险,接着对国内商业银行常用的规避外汇风险的手段进行了分析。     

基于GARCH类模型的我国黄金市场波动特征研究

文章运用GARCH类模型研究了我国黄金市场的波动特征,得出如下几个结论：（1）我国黄金市场具有波动聚集的特征;（2）GARCH模型能够较好地拟合黄金价格的波动,而EGARCH（1,1）模型的拟合效果比GARCH（1,1）模型更好;（3）模型的研究结果表明黄金市场的波动具有持续性;（4）EGARCH模型中的非对称项的系数估计值为正．且为显著的,表明我国黄金市场也存在着非对称效应,正的冲击比负的冲击更容易增加黄金市场的波动。     

基于GARCH模型对国有商业银行财务状况及风险控制研究

当前我国经济正处于由高速增长阶段转向高质量发展阶段,然而纵观我国金融体系,我国对于国有银行财务状况所引发的金融风险的防范仍存在很大的不足。本文将通过分析国有商业银行近10年的年度汇报总结,对多家商业银行资产充足率、不良贷款率等风险影响因素进行综合比较分析,得出多重风险影响因素的变化规律;同时利用GARCH风险预测模型对工商银行的风险加权收益率进行预测,并借用相关数学统计软件分析研究国有商业银行现存的资产负债状况,得出主要影响商业银行风险收益的因素是风险加权资产占比,并就此提出解决方案。     

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。