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.     

开放式基金业绩与VaR风险持续性比较研究

分别采用列联表和横截面回归方法,选择基金净值收益率、Jensen指数度量基金业绩,VaR度量基金收益风险,分析2004年1月～2008年4月间我国开放式基金中的股票型基金与混合型基金业绩和风险的持续性,及其在牛市和熊市阶段的不同表现,发现仅在2004年～2005年期间基金经过风险调整的业绩具有持续性,在其它阶段,基金业绩和风险均没有显著持续性;当市场从牛市转为震荡调整阶段后,基金业绩出现反转现象,而风险具有显著的持续性。     

基于VaR和两基金分离的投资组合模型

本文使用VaR来度量投资组合的市场风险,构造了一个在可接受期末财富约束条件下,使VaR达到最小的投资组合模型,同时,发现该模型发生了两基金分离现象,因此存在多风险资产情形下的投资组合模型可以退化成为单风险资产情形下的投资组合模型。最后,本文使用简化的单风险模型对我国上海股票市场进行了实证分析,探讨投资者如何在股票和银行借贷中进行最优资产分配。     

金融风险度量方法选择及适用性分析

在很长时期内风险价值模型(Value at Risk,以下简称VaR)都作为首选来度量风险,然而其理论和应用都存在缺陷。VaR并没有考虑潜在的尾部风险,而且不满足一致性风险度量的公理条件,即VaR不是一个理想的风险度量。本文从理论上分析了VaR模型存在的缺陷,并介绍其他风险度量模型,研究其特性,最后在此基础上提出金融风险度量选择的依据。     

我国股票市场流动性风险调整VaR模型的构建

流动性风险是金融资产所面临的主要风险之一。近年来国内外研究者都试图将流动性风险的度量纳入业已成熟并广泛应用的风险管理体系——VaR体系中。本文在归纳总结现有研究成果的基础上,结合我国特有经济条件下股票市场所面临的流动性风险的特点,选取适当指标构建具有直观经济意义的流动性风险度量模型,用以度量单只股票及股票投资组合的流动性风险。     

VAR理论在我国股票市场的实证研究

我国金融市场的迅猛发展,使得金融机构面临的主要风险已从信用风险转向了市场风险。我国金融市场作为一个发展中的新兴市场,市场风险必将随着金融市场的发展而逐渐加大。VaR方法作为风险管理的计量模型,能够有效地度量和控制金融风险,在世界金融市场上已经得到了广泛的运用。本文正是运用VaR模型度量了我国证券市场的市场风险,利用上证综合指数1995年1月3日至2008年12月12日的数据,具体计算出上证综合指数的VaR值,旨在探讨VaR模型能否适用于中国股票市场。     

商业银行市场风险的VaR度量方法的概述

商业银行市场风险的度量一般采取标准法和内部模型法(即VaR模型)。《巴塞尔新资本协议》之后,VaR模型逐渐成为商业银行主要的风险评价和管理工具。然而VaR模型存在缺陷。本文论述了实际应用中的VaR度量方法及其不足之处。     

VaR方法在银行信用风险管理中的应用

风险价值(VaR)是目前国际金融风险管理领域广泛使用的工具,也是度量信用风险的一种新的技术标准。本文介绍了VAR度量风险的含义,并通过借鉴信用计量模型(Credit Metrics),指出Credit Metrics模型在我国的应用前景以及应用VaR方法强化信用风险管理建议和措施。     

VaR在我国开放式基金绩效评价中的应用研究

通过按照开放式基金的种类,选取一级市场上30只开放式基金为样本,采用基于VaR的RAROC方法,运用统计学软件Eviews中处理厚尾现象著称的GARCH模型进行统计分析,得出的结论是:成长型基金的绩效低于股票基金标准;平衡型基金和收入型基金的RAROC值相对较高,超过了股票基金标准;指数型基金的绩效超过股票标准(市场数据);在债券种类中,债券基金的绩效最高。     

基于VaR-GARCH模型的开放式基金风险实证分析

投资风格不同的开放式基金,其风险程度不同,而高收益对应高风险.本文选取三只不同投资风格的开放式基金,基于广义自回归条件异方差GARCH模型,使用标准t(d)分布拟合方法分别计算各个基金的VaR值,结果表明三只样本基金的收益率序列都具有典型的金融数据统计特征,其中股票型基金风险最大,债券型风险最小.混合型风险居中,说明此模型具有一定的实际意义     

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。     

如何选择基金投资

正银行利率太低,民间理财风险太高,基金作为风险小,比定期存款高的理财产品受到很多人的追捧,如何选择基金成为很多人关注的话题。现在我国的基金主要有以下四种:货币型基金、债券型基金、股票型基金、混合型基金。货币型基金指的是全部资产都投资在各类短期货币市场上的基金;债券型基金指的是债券投资比例占基金资产80%以上;股票型基金指的是股票投资的比例占基金资产60%以上;混合型基金指的是投资于股票、债券和货币市场工具,但是投资股票和债券的比例又不满足股票型基金和债券型基金要求的基金。     

基于VaR的证券组合优化方法

基于VaR的最优投资决策问题,给出了在VaR约束下的投资组合优化模型。该模型在马柯维茨均值-方差模型的基础上,加入了VaR约束,保证了其风险度量手段与我国金融机构现有投资选择方法在技术上的一致性。     

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。     

关于几种金融风险度量模型的评价研究

风险度量方法一直是金融投资研究的热点问题之一,风险定量化研究又是风险管理的中心任务之一,本文针对VaR、CVaR、GRM金融风险度量模型进行了比较研究,并从静态和动态两方面进行了评价,对目前我国金融市场具有重要的借鉴意义。     

企业财务风险度量模式的评价与分析

由于企业财务风险的存在，决策者在做出决策时，应衡量风险与报酬的关系，因此需要对风险进行度量。现行的风险度量模式主要有三种：方差模型，LPM模型和风险值VaR模型。在下文中，笔者将对这三种风险度量模式分别进行具体的分析。     

基金投资组合风险评价中VaR的应用研究

近年来我国基金业发展迅猛,其所倡导的价值投资理念获得市场的巨大认同。与此同时,社会上对基金投资风险进行评价的需求日益强烈。如何量化基金投资组合的风险,已成为金融机构及投资者共同关注的问题。利用风险度量的VaR方法,对基金投资股票组合的风险进行实证研究,探讨其在组合风险评价中的应用。     

VaR的改进方法CVaR在投资组合风险中的应用

VaR(在险价值)理论是当今国际上比较成熟的分析和度量风险的理论,在世界范围内得到广泛应用,但在对风险分布函数的度量中,却常常忽视对函数尾部特殊值的分析和计量,从而影响到风险评估的准确性。CVaR作为投资组合风险度量的指标克服了VaR的不足,是一致性的投资组合风险度量指标,具有很多优良特性。目前CVaR尚未成为金融业的一项公认标准,但因为它有厚实的理论根基和鲜明的可操作性,在投资组合风险控制方面比VaR更为有效合理、更适宜,同时建立CVaR模型可以降低风险,使资源合理配置。     

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。