基于时间序列极值理论的跳跃风险研究

金融资产的跳跃行为作为对极端事件的刻画,为研究极端事件风险提供了良好工具。基于时间序列下的极值理论,在放松独立同分布假设下,构造了金融资产收益率序列尾部中跳跃动态特征的极值模型。通过对上证综指大跨度、高频度的实证研究,剖析了投资者结构、投资者行为与收益尾部分布之间的相互作用机制,进一步对金融资产收益尾部的跳跃风险进行了有效测度。结果表明,极端跳跃风险的分布特征在频率与尾部方向上呈现很强的不对称状态。     

基于GARCH模型对上证指数收益风险波动的实证分析

金融市场的不确定性导致价格波动的随机性,而研究波动的随机性不仅可以支持金融理论,也对金融实践有重大意义.本文以上证指数的日收益率为研究对象,采用EVIEWS通过建立ARCH类模型对上证指数日收益率进行实证分析,浅释股指收益率与风险之间的关系.结果表明,GARCH（1,1）模型能够较好的拟合上证股票收益率的波动特征,如“高峰厚尾”、集聚等现象,而GARCH（1,1）-M模型在一定程度上能较好的表现出风险与收益率之间的关系.同时也验证了沪市在中长期内不存在杠杆效应.     

极值理论在VaR中的应用及对沪深股市的实证分析

通过利用极值理论(EVT)计算风险价值(VaR)的方法与正态分布和实际分布的VaR结果进行比较，并应用沪深指数日收益率进行的实证研究表明，在极端条件下，用极值方法估计的VaR值有更高的准确性。     

极值理论在股指期货市场高频数据中的VaR研究

本文运用我国沪深300股指期货合约IF1106Q自2010年11月24日至2011年2月18日每5分钟的收盘价高频数据，引入广义帕雷托分布（GPD）代替传统的正态分布，精确描述金融高频数据损失序列的厚尾特征。进而估算不同置信水平下的VaR值，并进行返回检验，结果表明，极值理论方法可以比较精确地度量高频数据的VaR值。     

基于Copula-SV-t模型的开放式基金投资组合优化

现代投资组合理论要求投资者研究不同金融资产间非线性非正态的分布特征和相关关系,进而优化相应的资产组合。结合SV-t模型和Copula函数,对单支开放式基金收益率分布的厚尾特征和不同基金间非线性的相关关系进行描述,并用ES方法度量不同权重下基金组合间的风险。实证表明：t-Copula函数下的模型更能反映出组合间的尾部相关性,此时最优组合下ES较正态Copula函数下的结果要小,说明t-Copula函数下的Copula-SV-t模型在实际中更具应用价值。     

极值POT模型在VaR及CVaR中的应用及实证研究

考虑金融时间序列的厚尾特性，讨论了极值理论的POT模型度量金融风险的问题，并针对POT模型中超过闽值的极值数据较少的情形，提出运用BootstraP方法产生大量的子样本，给出了VaR和CVaR的点估计和区间估计。最后运用所提方法对1972年至2010年的日元／美元；汇率的10422个历史数据进行了实证分析。     

中国股市收益的尾部分布特征分析

资产收益分布是金融研究和实践的一项极其重要而又十分基础的工作。鉴于难以对资产收益的全局分布进行建模,研究者转而集中关注其尾部行为特征的研究。本文同时利用广义极值分布和广义帕累托分布对我国3个指数收益序列的尾部特征进行研究,研究结果表明,3个指数收益序列均具有厚尾特征,而且右尾部比左尾部更厚,沪深300指数的左右尾部均是最薄的。     

商品期货市场尾部相关性初探

本文对上海期货交易所与伦敦金属交易所铜期货价格的尾部分布与相关特性作了研究,发现:两交易所的日间收益率数据的样本峰度比正态分布要高,尾部呈现Frechet分布(或厚尾)特征,而且伦敦金交所的厚尾特征比期交所的更明显;两序列的右尾有限相关度显著,但渐进不相关.而它们的左尾不仅有限相关度显著,也表现出很强的渐进相关度.     

国际碳期货CER和EUA尾部动态相关性及碳减排政策对其影响研究

配额交易和项目交易是国际碳市场的两大主要交易类型,选择《京都议定书》第一承诺期和第二承诺期具有代表性的碳期货CER和EUA为代表,采用GARCH模型族和时变Copula模型研究它们尾部动态相关性以及碳减排政策对其影响。研究发现：第一承诺期内到期的碳期货CER和EUA尾部相关系数动态演化过程具有“记忆性”,第二承诺期内到期的碳期货CER和EUA尾部相关系数演化过程具有一定的“自我矫正”能力;第一承诺期内到期的碳期货CER和EUA尾部相关性强于第二承诺期内到期的尾部相关性;第二承诺期内到期的碳期货CER和EUA,到期时间越晚,尾部相关性越弱,并且其在第一承诺期内的尾部相关性强于在第二承诺期内的尾部相关性,说明碳减排政策的变化对碳期货CER和EUA尾部相关性产生了影响。     

上证指数收益率波动的实证分析：基于ARCH族模型

股价指数的收益率序列具有时变波动性、厚尾特征、波动性群集等特点,传统的计量分析无法刻画这些特点。文章利用ARCH族模型,选取2003年1月20日～2013年12月12日上证指数每日收益率共2621个数据对其波动进行定量与定性的分析,结果显示,上证指数日收益率存在高阶的ARCH效应,杠杆效应,波动集聚性特征,条件方差对日收益率有很强的影响,其中EGARCH模型在反映股市波动性方面优于其他模型。     

基于不同分布假设下波动模型估计效果比较——以上海股票市场为例

本文基于不同分布假设,即正态分布、Student-t分布以及EGB2分布,使用2005年1月4日至2011年6月30日上证综指日收益率数据对GARCH模型和GJR GARCH模型估计效果进行实证比较。实证结果显示：（1）基于非对称EGB2分布的GJR GARCH模型更适合中国证券市场;（2）中国股票市场存在波动不对称性,且好消息引发的波动大于坏消息引发的波动,这可能与中国股票市场特有的市场结构和交易制度有关;（3）波动的不对称特性可能部分来自于对分布偏度特性考虑的欠缺,验证了合理的分布假设在波动行为分析过程中的重要性。     

厚尾分布及其在股市中的应用

本文研究了厚尾分布的统计相关性在股市数据分析中的作用。首先给出尾部相关性的定义，并说明这种定义的统计意义和金融市场的意义，然后讨论不同分布族的尾部相关性情况，可以发现正态分布族尾部是不相关的（只要相关系数小于1）。最后介绍了尾部相关在资产组合风险管理和再投保定价中的作用。     

我国股票市场收益率序列分布尾部特征分析

本文以我国沪深两市的数据为样本,对我国股票市场收益率分布特征进行了检验,检验结果表明我国股票市场收益率分布并非正态分布,普遍表现出尖峰胖尾特征,文章最后对分布的尾部指数进行估计与分析。     

我国交易所上市公司债宏观市场风险度量

以我国交易所上市公司债为研究对象,选取2008年6月至2014年6月中证公司债指数的每日收盘数据,基于ARMA（1,1）-GARCH（1,1）和ARMA（1,1）-TGARCH（1,1）模型分别估计了正态分布、t分布和GED分布假设下模型的参数和条件方差,并运用TGARCH对三种分布下的VaR值进行了估计。研究结果表明：在95%的置信水平下,正态分布和GED分布高估了风险值,而t分布低估了风险值,但正态分布给出的估计结果明显优于其他两种分布。在99%的置信水平下,三种分布均低估了风险值,但t分布和GED分布下的结果明显好于正态分布。     

经调整收益率的期货市场涨跌停板水平设置研究

由于涨跌停板制度对期货市场价格发现功能的影响,使得利用未经调整的收益率数据计算涨跌停板水平存在一定的误差,鉴于此,本文首先对涨跌停板发生日的收益率进行了调整,然后利用调整后的收益率序列,采用极值理论的方法研究了上海期货交易所(SHFE)铜、锌、天胶合理涨跌停板水平的设置。结果表明调整后的收益率序列具有更为显著的厚尾特征,且若市场组织者有较高的风险承受能力或市场受到持续的外部信息冲击时,为保证市场功能的充分发挥,所需的涨跌停板水平较为宽松。     

基于贝叶斯MSSV-ST金融波动模型的股市特征及机制转移性研究

针对有偏厚尾金融随机波动模型难以刻画参数的动态时变性及结构突变的问题,设置偏态参数服从 Markov 转换过程,采用贝叶斯方法,构建带机制转移的有偏厚尾金融随机波动模型,考量股市不同波动状态间的机制转移性,捕捉股市间多重波动特性。通过设置先验分布,实现模型的贝叶斯推断,设计相应的马尔科夫链蒙特卡洛算法进行估计,并利用上证指数进行实证。结果表明：模型不仅刻画了股市的尖峰厚尾、杠杆效应等特性,发现收益率条件分布的偏度参数具有动态时变性,股市波动呈现出显著的机制转移特性,而且证实了若模型考虑波动的不同阶段性状态后,将降低持续性参数向上偏倚幅度的结论。     

中美主要金融市场相关结构及风险传导路径研究——基于Copula理论与方法

金融危机背景下的股市表现出更加复杂的动荡性,本文在传统GARCH模型的基础上引入了风险值对收益率的影响因素,运用GARCH-M模型来刻画股票收益率序列边缘分布,通过构建GARCH-M-t边缘分布过滤模型获取收益率残差序列,最后采用Copula函数对边缘分布拟合后的残差序列建模构建出Copula-GARCH-M-t相关结构模型。经过参数估计及多种Copula函数的拟合优度检验,最终成功刻画出中美金融市场五大证券交易中心股票收益率之间的相关结构模型。通过秩相关系数、尾部相关系数等相关性度量工具对中美两国金融市场的相关性进行分析,最后通过对不同股票市场之间的尾部相关性分析确定两国金融市场之间风险传导路径。     

基于VaR的黄金期货保证金研究

本文在GARCH模型思想的基础上,运用VaR风险管理的方法,建立了基于GARCH-VaR的黄金期货保证金模型,对黄金期货进行了实证研究.研究表明黄金期货的收益率不服从正态分布,其收益分布具有明显的厚尾特征;研究发现GARCH-VaR模型较现行的静态保证金系统更有效,对我国保证金制度的完善有一定的帮助.     

基于POT模型的商业银行操作风险度量

本文针对国内商业银行操作风险损失数据不足;频率低、损失大并具有一定厚尾性的特点,以1994-2008年期间的214起损失事件为样本,采用极值理论中的POT模型度量该风险,并为其分配经济资本,以抵御非预期事件带来的巨大损失。研究表明在此基础上估计的尾部参数能够通过有效性检验。     

基于POT模型的商业银行操作风险度量

本文针对国内商业银行操作风险损失数据不足;频率低、损失大并具有一定厚尾性的特点,以1994-2008年期间的214起损失事件为样本,采用极值理论中的POT模型度量该风险,并为其分配经济资本,以抵御非预期事件带来的巨大损失。研究表明在此基础上估计的尾部参数能够通过有效性检验。