VaR方法在金融企业投资绩效评估中的应用

本文介绍了风险值(VaR)的定义与VaR的计算原理,探讨了VaR模型在金融企业投资绩效评估中的应用,引出经济资本、风险调整资本的资本收益率等指标,并对VaR方法进行了延伸。     

基于VaR技术的金融风险管理中的风险评估

金融风险管理者最关注的是VaR技术的精度,目的就是通过构造VaR的置信区间和期望损失预测来评估常见的动态模型的精度,并量化误差的大小。要构造合适的置信区间,关键问题在于解决投资收益条件方差的动态行为。文章通过构造VaR的预测区间和期望损失来评估常见的动态模型的精度,并量化误差的大小,通过Monte Carlo方法来提供定量依据。它不仅可以作为金融机构评估和管理个别资产或资产组合市场风险的工具,而且可以作为金融监管部门监管金融机构和评估市场风险的重要手段。     

基于VaR模型对房地产风险价值评估

VaR模型是JP.Morgan公司用来计量市场风险的产物,它是一种能测量不同交易、不同业务部门市场风险,并将这些风险体现为一个数值的方法。在投资过程中人们可以应用VaR对投资对象进行风险测量,使人们根据风险的大小来决定投资的策略。本文对VaR模型进行改良,从风险因素影响房地产价格的角度,测算多种风险对投资房地产带来的最大损失。     

VaR方法与资产组合分析

本文针对风险方差度量方法投资收益正态分布假设的缺陷，引入了考察投资绩效对资产组合影响的VaR方法，在探讨VaR定义以及计算方法的基础上，求解了VaR约束下的资产组合问题。在VaR框架下，建立了形同于Sharpe指数的单位风险超额收益指数，并提出了类似于均值－方差分析中存在无风险资产的两基金分离定理，从而弥补了方差度量方法的不足，提高了资产配置模型的应用效率。     

基于VaR修正理论的投资组合优化模型

根据风险价值VaR的计算思路,本文提出了基于GARCH理论的风险计量投资组合优化模型;同时在修正的VaR——尾条件期望的基础上对证券组合投资的优化模型做了进一步的改进。     

VaR方法及其拓展模型在投资组合风险管理中的应用研究

本文在对国外利用VaR方法及其拓展模型对投资组合进行风险管理的理论与方法总结的基础上，建立了符合现阶段中国证券市场实际发展情况的、主要针对市场风险与流动性风险的投资组合风险管理数量模型，并利用1997～2003年的样本数据进行了实证研究，从而为现阶段我国机构投资者的投资组合风险管理提供理论与方法依据。最后指出了进一步研究的方向。     

浅论公司债券流动性风险的度量及其成因

VaR模型作为风险度量和管理的工具,已经被金融机构和监管当局广泛接受。但是,由于它是一定置信度和持有期内衡量资产头寸所能遭受的最大损失,它并没有考虑到是否能够真的以所计算出的可能的最差价格将所持有的头寸变现。在实践中,两个具有相同的VaR值,但流动性高低不同的投资组合,其变现的最差价格是不同的。因而,很多学者对传统的VaR模型提出了质疑,并认为把流动性风险的度量加入到目前已非常成熟的风险管理体系VaR模型中,是金融风险管理领域的一个严峻挑战和紧随的任务。     

基于VaR模型的证券投资风险分析

VaR(ValueatRisk)方法是分析证券投资风险的常用方法。本文介绍了VaR模型的一种分析及计算方法,即方差—协方差法,并通过介绍如何利用VaR模型理论分析我国证券市场中存在的投资风险,为我国投资者进行投资提供参考。     

基于最小二乘支持向量机的VaR计算方法研究

VaR是使投资风险数量化的工具,旨在估计给定金融资产或组合在正常的资产价格波动下未来可能的或潜在的最大损失。支持向量机是一种基于传统统计学习理论的机器学习算法。波动率作为金融风险的度量,是风险管理中的重要指标。在对Va R的计算中,本文将最小二乘支持向量机与传统的蒙特卡罗模拟法结合,对波动率进行估计。实证分析表明,该方法可行有效。     

中国证券市场的VaR方法度量分析

VaR方法是目前国际上评价市场风险的重要方法,用该方法研究我国的证券市场,可以为投资者控制市场提供有效的参考指标。本文介绍了VaR的定义和计算方法,并选取适当数据对我国证券市场进行了实证分析。