VaR在投资组合应用中存在的缺陷与CVaR模型

VaR在投资组合应用中存在的两个缺陷:一是不满足一致性公理,二是尾部损失测量的非充分性,这些缺陷可能导致组合优化上的错误.当且仅当组合回报服从正态分布时,VaR才能应用于组合优化,这极大地限制了VaR在投资组合管理中的适用范围.本文最后介绍了CVaR模对VaR模型的改进及其在投资组合优化中的应用.     

投资组合风险中CVaR方法的应用

本文研究了CVaR在投资组合风险中的运用。首先CVaR在投资组合理论中的运用进行了深入的研究,并以此提出了这三种新的分析投资组合风险的方法,对组合CVaR方法进行了有益补充,即边际CVaR,成分CVaR和增量CVaR。最后选取了基金裕阳2006年第三季度的数据进行了实证研究,计算了基金裕阳十大重仓股的边际CVaR、成分CVaR和增量CVaR,然后对这些风险信息进行分析得出调整对策。     

VaR和CVaR在商业银行利率风险管理中的应用

商业银行是负债经营的高风险特殊行业,收益与风险并存,如何控制和管理潜在的风险是商业银行风险管理者关注的问题,本文利用相关国债和拆借利率的数据来进行实证分析,论证CVaR和VaR方法,对于尾部风险控制的优劣,建立相应的模型以便模拟考察我国商业银行面临的利率风险状况。     

Copula在投资组合VaR度量中的应用

利用引入边际非对称Laplace分布的连接函数(Copula)方法度量投资组合的在险价值(Value at Risk,VaR),并使用失败频率检验方法和损失函数评价准则对四种窗宽(50,125,250和500日)下VaR的Monte Carlo模拟结果进行了有效性和精度检验。研究结果表明:采用250天历史数据利用Gumbel Copula度量投资组合VaR时具有较高的有效性和精度,在准确捕捉市场变化的同时又对风险进行了有效的度量和控制。     

Bootstrap方法在VaR和CVaR中的应用及其实证研究

首先介绍了VaR方法、CVaR方法的基本定义以及VaR、CVaR的非参估计的基本思想,特别是Bootstrap方法的基本思想。并用连续曲线对收益变量的经验分布函数进行拟合,再通过该拟合曲线进行抽样,从而获得所需Bootstrap样本,并由此计算收益变量的VaR和CVaR的非参数估计。最后,应用该方法对中国股市中的两只股票的VaR和CVaR进行了实证研究。     

VaR RAROC与投资组合问题探讨

以VaR为风险度量工具、以RAROC作为目标函数的投资决策模型。利用资产回报分布的偏度和峰度 ,对VaR进行调整 ,使它可以应用于非正态分布时的资产组合风险价值估计 ,而不增加计算的复杂性 ;同时又对RARAOC作了修正 ,使之克服了RAROC的缺点。应用此模型 ,使投资组合经理在受到内外部施加VaR限额约束时 ,在上级以RAROC作为投资业绩评估工具的情形下 ,可以有效地实现资产组合的优化配置。     

VaR和CVaR风险度量方法及最优再保模型

目前,VaR(value-at-risk)和CVaR(conditional value-at-risk)方法是各领域进行风险管理的主要度量工具。本文将VaR、CVaR与传统方差方法进行比较,从是否符合一致性公理来体现VaR和CVaR方法的优越性。并介绍了该两种方法在保险领域的应用,给出了再保险方面的基于VaR和CVaR风险度量的最优再保险模型。     

投资组合风险管理工具VaR和CVaR的研究综述

本文研究VaR和CVaR两种风险管理工具。首先介绍了现代投资组合理论研究现状。从而引出该领域研究中的两大主要工具;其次,对VaR这一工具的国内外应用及研究作出了详细的阐述,并指出该工具存在的缺陷。最后引出为了弥补VaR局限性而应运而生的CVaR这一风险管理工具,并对该工具的国内外研究现状作出了系统的分析。     

CVaR完备离散形态与约束投资组合模型

CVaR是一种管理金融风险的全新理念,拓展了关于CVaR的一些特征,给出边际风险量(MRV)的概念,提出完备离散CVaR形态的定义,并结合随机游走来处理离散点,在马柯维茨的投资组合模型基础上,给出了几个基于CVaR约束下的投资组合模型,对于机构投资者进行投资活动具有一定的指导价值和实践意义。     

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。     

贝叶斯下的市场风险资产损失计量

目前VaR模型是国际上通行的综合衡量和管理风险的计量技术,但当分布是非正态分布或是不连续的时候VaR就没有稳定性。在应用VaR以及CVaR的基本原理,利用具有尖峰后尾特征的对数正态分布并结合贝叶斯风险,对参数通过先验分布和后验分布进行修正得到市场风险资产CVaR以及VaR的计算公式,对其进行比较分析,将其与pareto分布下的市场风险VaR值进行比较。研究表明:对数正态分布下市场风险资产的损失率比损失率呈pareto分布的风险损失显现出更好的拟合特征,能够描述市场风险资产的随机性最大损失,以及CvaR计量下的市场风险资产损失比VaR计量下的有更好的尾部特征,更加符合风险的充分性。     

基矛CVaR的投资组合优化模型研究

风险价值（VaR）是近年来国际金融机构所倡导的测度和控制金融风险的国际主流技术，但是它在投资组合损益服从非正态分布的情形时，不满足一致性风险度量，出现尾部损失测量的非充分性。为了使具有一致性的条件风险值度量（CVaR）克服VaR的不足，构建基于CVaR约束的投资组合优化模型，该模型虑及了投资组合资产的交易成本、交易限制、资金约束和投资者的风险承受度，为制定合理的最优投资组合提供了一种新的思路。     

基于CVaR的投资组合优化模型研究

风险价值(VaR)是近年来国际金融机构所倡导的测度和控制金融风险的国际主流技术,但是它在投资组合损益服从非正态分布的情形时,不满足一致性风险度量,出现尾部损失测量的非充分性。为了使具有一致性的条件风险值度量(CVaR)克服VaR的不足,构建基于CVaR约束的投资组合优化模型,该模型虑及了投资组合资产的交易成本、交易限制、资金约束和投资者的风险承受度,为制定合理的最优投资组合提供了一种新的思路。     

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。     

基于极值理论的沪深股市VaR和CVaR分析

将VaR和CVaR结合起来能全面描述金融时间序列与尾部相关的风险。考虑沪深股指收益序列胖尾特性,极值理论方法能够对沪深股市VaR和CVaR进行较好估计,运用基于Boot strap和极大似然估计方法解决极值理论数据不足的缺陷,从而给出对VaR和CVaR的点估计和区间估计。     

上海股市VaR与CVaR的密度核估计

针对我国证券市场收益率分布所表现出来的尖峰厚尾特性,本文采用密度核估计方法对上证综指的收益率分布进行拟合。实证分析证明,密度核估计与正态分布相比,数据拟合好,估计的VaR值和CVaR值有效、可信。同时,似然比率LR检验也表明,在较大的窗宽范围内,对一般尾部或极端尾部都能给出准确的描述。     

VaR与CVaR在商业银行风险度量中的比较分析及应用

在全球金融市场迅速发展的今天,我国商业银行面临的风险与日俱增.文章提出了我国的商业银行必须加强风险防范意识、引进先进的市场风险管理方法等观点,最后介绍了VaR和CVaR在我国商业银行中的应用.     

试谈金融风险度量的VaR、CVaR以及WVaR方法

本文以在险价值为研究对象,比较了VaR,CVaR以及WVaR三种金融风险的度量方法,并且实证研究了三种方法的优劣。