VaR半参数估计函数模型对深圳成份指数的实证研究

一、引言 VaR(Value-at-Risk)即"在险价值",是指在给定的市场条件与置信水平下,某一金融资产或证券组合在给定的时间区间内和市场正常波动情形下的最大期望损失的统计测度JP.Morgan定义为:VaR是在既定头寸被冲销或重估前可能发生的市场价值最大损失的估计值;而Jorion则把VaR定义为:VaR简要地给出了在一定的持有期及一定的置信度水平下与一定的目标水平之上预期的最大损失(或最坏的损失).     

基于GARCH族模型对H股指数期货的VaR与CVaR值的实证研究

本文以港交所H股指数期货的收盘价格数据作为实证载体,基于GARCH族模型中残差的正态分布、T分布和广义误差分布（GED）三种不同情形,分别采用GARCH、EGARCH及PARCH模型,计算H股指数期货收益波动序列的VaR和CVaR值,结果表明基于广义误差分布的PARCH模型（GED-PARCH）无论在计算VaR值还是CVaR值方面都是最优的。     

基于GARCH族模型对H股指数期货的VaR与CVaR值的实证研究

以港交所H股指数期货的收盘价格数据作为实证载体,基于GARCH族模型中残差的正态分布、T分布和广义误差分布（GED）三种不同情形,分别采用GARCH、EGARCH及PARCH模型,计算H股指数期货收益波动序列的VaR和CVaR值,结果表明基于广义误差分布的PARCH模型（GED—PARCH）无论在计算VaR值还是CVaR值方面都是最优的。     

基于VaR的风险平价模型及实证研究

由于波动率难以描述资产的下行风险,构造了基于VaR的风险平价模型,该模型采用VaR值来度量资产的风险,然后运用风险平价的思想来构造投资组合。实证研究结果表明:基于该模型构造的投资组合虽然在年化收益方面不及传统的等权重投资组合,但是却在风险控制及夏普比率、卡尔玛比率方面具有明显优势。对于追求夏普比率最大化或者卡尔玛比率最大化的投资者来说,基于该模型构造的投资组合不失为合理选择。     

基于Kernel-Copula函数的VaR

VaR是评估资产组合风险的有效手段之一。已有的VaR估计方法依赖于总体分布,且无法全面描述不同资产间的风险相关性,导致风险常常被低估。为此,本文采用Kernel-Copula函数,估计资产组合的VaR,提高估计结果的精度和可信度。最后,利用新方法估算沪深300和标普500构成的资产组合VaR。     

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。     

深市创业板指数波动性量化研究——基于ARMA-TARCH模型与VaR方法

本文选取创业板指数为对象进行量化研究,根据对创业板指数的描述性统计结果,选择ARMA-GARCH类模型来拟合创业板指数的波动规律.该模型能够描述样本数据的非正态性、体现冲击的非对称性与持续性.在此模型的基础上,本文有效地测算了统计期内创业板指数的每日VaR值,以期能为资本市场和监管部门提供具有参考价值的研究成果.     

基于ARMA模型的日经225指数实证研究

股票价格指数作为经济的晴雨表,一直广受关注,因此,选取合适的实证研究方法对股票价格指数进行预测分析,具有重要的实证意义。本文结合实证金融学中平稳时间序列模型的相关知识,对日经225指数进行实证研究,经过模型筛选以及模型检验,相比较而言,选取ARMA(1,1)模型对日经225指数的拟合度较好。并在此基础之上,对日经225指数的走势进行了预测效果检验。     

VaR理论模型在证券组合投资中实证分析

目前我国的证券投资市场还存在众多不规范的地方,加强金融市场尤其是证券交易市场的风险管理势在必行。目前在国际市场上存在着很多的风险测量的方式,其中VaR模型已成为金融市场上非常重要的测量方式。首先介绍了关于证券组合投资的基本概念及面临的主要风险,再介绍了VaR模型的主要计算方式、优缺点以及VaR模型主要的获取方法。最后重点分析了在VaR约束下使用方差-协方差法的投资组合决策。     

VaR理论模型在证券组合投资中实证分析

目前我国的证券投资市场还存在众多不规范的地方,加强金融市场尤其是证券交易市场的风险管理势在必行。目前在国际市场上存在着很多的风险测量的方式,其中VaR模型已成为金融市场上非常重要的测量方式。首先介绍了关于证券组合投资的基本概念及面临的主要风险,再介绍了VaR模型的主要计算方式、优缺点以及VaR模型主要的获取方法。最后重点分析了在VaR约束下使用方差-协方差法的投资组合决策。     

基于风险价值VaR模型在外汇市场中的实证分析

本文分别运用GARCH和Cornish-Fisher扩展的VaR模型对外汇市场的汇率价格收益率进行实证比较研究,选取具有代表性的欧元对美元和英镑兑美元的汇率作为变量,并对VaR进行预测。实证结果发现,结合异方差的Cornish-Fisher扩展的VaR模型与仅用波动率描述的VaR计量方法相比较具有较好的修正作用,且所得出的VaR值结果存在也有一定的差异。从而分析不同方法下得到的VaR值对于在外汇市场中不同偏好风险管理者的意义,并对外汇市场汇率波动成因进行初步的探讨。     

基于澳大利亚房地产信托基金市场的VaR模型实证分析

房地产信托基金(REITs)代表着目前全世界房地产领域最先进的生产力.澳大利亚房地产信托基金市场(A-REITs)在金融危机期间表现相对平稳.本文通过介绍A-REITs市场情况,从微观角度采用VaR风险模型方法,测出A-REITs整体市场和特定个体风险水平.在此基础上,建议中国房地产信托基金行业(C-REITs)统一市场风险计量工具,建立相关制度控制内外部风险,为C-REITs试点健康快速发展提供参考.     

基于VaR模型对我国外汇储备规模适度性的研究

本文根据外汇储备的用途,建立了一个关于固定汇率制度下一国外汇储备规模的需求模型,在此基础上结合模型提出了建立我国外汇储备适度规模的估计方法,并进行了举例说明,从中可以发现模型对提高我国外汇储备规模的管理水平是有益的。     

HS300指数收益波动性及VaR度量研究

本文分别运用EGARCH和Cornish-Fisher扩展的VaR模型对中国股票市场(以沪深300指数作为代表)的期望收益率以及市场风险进行实证比较研究,发现结合条件异方差的Cornish-Fish-er扩展的VaR模型与仅用波动率描述的VaR计量方法比较具有较好的修正作用。同时对中国股市波动的成因进行初步的探讨,并提出一些建议。     

HS300指数收益波动性及VaR度量研究

本文分别运用EGARCH和Cornish-Fisher扩展的VaR模型对中国股票市场(以沪深300指数作为代表)的期望收益率以及市场风险进行实证比较研究,发现结合条件异方差的Cornish-Fish-er扩展的VaR模型与仅用波动率描述的VaR计量方法比较具有较好的修正作用。同时对中国股市波动的成因进行初步的探讨,并提出一些建议。     

基于VaR风险度量的人民币汇率实证研究

随着我国汇率市场化的实质性进展,汇率表现出较大的多变性和不确定性。加强人民币汇率风险管理已成为摆在各大经济主体面前的重大课题,而其核心和前提是实现对人民币汇率风险的有效度量。目前国际流行风险测量工具是VaR(Value at Risk)计量模型,该模型已发展成银行、非银行金融机构等各类组织进行风险度量的标准方法。本文首先描述了汇率风险度量的现状,对国内外汇率研究现状进行了简要介绍,接下来对人民币对数汇率收益率序列分别进行正态性检验和异方差检验,综合验证了使用VaR模型度量人民币汇率风险具有适用性。然后,用VaR参数法对人民币汇率风险进行了实证度量,通过准确性检验发现,GARCH-t模型是度量目前人民币汇率风险的最佳方法,从而进一步应证了我国人民币汇率波动具有时变性和非正态性。     

基于ARCH模型对上证A股指数收益波动性的实证研究

<正>一、模型及其扩展形式(一)ARCH模型Engle提出的自回归条件异方差模型,简称ARCH模型。其主要思想是:扰动项ut的条件方差依赖于它的前期值ut-1大小。ARCH(p)模型形式为:Var(u1)=σ2t=α0+α1u2t-1+α2u2t-2+…+αpu2t-p其中ut服从均值为0,方差为σ2t的条件正态分布。这时由于ut是随机的,u2t     

基于VaR的我国上证股市风险的实证研究

VaR方法的引入使金融资产的风险分析得以量化,其实质是波动率的计算。本文正是基于VaR方法,通过计算不同模型在不同分布下的VaR值,对上海股票市场风险进行比较分析。分析结果表明,GED分布下各模型对风险高估或低估的现象均有所缓解。TARCH模型和EGARCH模型比GARCH模型更能反映我国股市波动情况且前两种模型间并没有绝对的优劣之分,都能较好地反映收益率的风险特性。     

基于VaR测度我国商业银行利率风险的实证研究

本文结合我国利率市场化进程,对我国银行间同业拆借市场利率进行实证分析,综合分析利率序列的现状和特征,确定了我国银行间同业拆借市场利率基于VaR风险管理的模型形式,最后对实证分析的结果进行理论阐述和详细分析,为我国利率市场化进程及商业银行的利率风险管理提供了理论和实务指导意义。