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。     

基子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.     

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。     

对Markowitz的均值-方差模型改进的两种思路

本文在对Markowitz的均值-方差模型的局限性分析的基础上,提出了两种改进思路,一种是引入VaR约束,建立投资组合模型;另一种是用VaR代替方差,建立均值-VaR模型。     

对Markowitz的均值-方差模型改进的两种思路

本文在对Markowitz的均值-方差模型的局限性分析的基础上,提出了两种改进思路,一种是引入VaR约束,建立投资组合模型;另一种是用VaR代替方差,建立均值-VaR模型.     

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     

不允许卖空情况下均值-半方差投资组合优化研究

运用不等式组的旋转算法求解不允许卖空情况下均值-半方差投资组合模型,并选取沪市六只业绩比较好的股票,进行模拟投资,计算出模型的总收益率,并与等比例投资相比较。结果表明均值-半方差投资组合的投资效果总体上优于等比例投资。     

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。     

利率风险测度模型的比较分析

本文通过比较分析测度利率风险的利率敏感性缺口模型、持续期模型和VaR模型可得,对金融市场发展程度及测度数据具有较高要求的VaR模型在测度范围、测度工具和测度精度等方面比前两种模型具有不可比拟的优势。     

基于指数加权分位数回归的沪深股市风险度量研究

分位数回归作为一种半参数方法近年来已经广泛应用于VaR计算中。本文在Taylor提出的两种扩展的分位数回归模型下,通过对沪深股市的实证分析,将指数加权分位数回归应用于VaR估计中,并进行后验测试对模型进行比较分析,结果表明指数加权分位数回归更能体现序列的时变性,且在后验测试上要优于普通分位数回归模型。     

基于VaR约束的证券组合选择方法研究

VaR是目前国际上金融风险管理的主流方法之一,本文在简要介绍的VaR概念及计算方法后,在经典的Markowitz均值-方差模型的基础上,加入了VaR约束,研究了基于VaR约束的证券组合投资决策优化模型及其有效边界,并就此VaR模型的数学特性进行了分析。     

国际干散货运价指数投资风险分析

国际干散货航运市场投资风险巨大,为了探索市场投资中风险控制的有效方法,文章采用分位数自回归模型对国际干散货运价指数的风险价值(VaR)进行研究,并将油价加入到模型中。根据实际数据与预测结果的比较,将国际油价考虑入内的分位数自回归模型对国际干散货航运市场风险控制具有良好的能力,为航运市场投资者提供了风险控制的新方法。     

VaR方法在我国股票市场中的应用与分析

本文应用经济计量方法对上证指数收益VaR进行估计和分析,通过对上证指数突变前后股市VaR大小的比较指出其存在的差异与原因,并运用参数法VaR模型对股票投资实例进行分析,实证结果表明随着股市价格下跌其存在的风险值也越大但风险值的增长率远小于股市价格下跌率,并且组合投资能够降低投资风险。     

风险价值VaR模型与算法

本文介绍了VaR计算方法中的历史模拟法、蒙特卡罗模拟法,并就两种模型和算法以国内市场的六只股票进行了数值实验,且作了比较,通过比较可看出各种方法的优缺点。VaR及其计算方法的引入,对我国金融机构和投资管理市场风险以及金融监管部门进行金融监管具有重要的参考价值。     

分位数回归模型对国内大宗商品指数市场风险的度量

本文通过建立基于分位数回归的VaR模型,对国内具有代表性的大宗商品期货价格指数市场风险进行了度量,实证分析了大宗商品期货价格指数具有尖峰厚尾、聚集效应的特性;同时,进一步拓展了基于分位数回归模型来测度在险价值(VaR)的方法。     

论分位数回归在计算VaR中的应用

运用分位数回归法和参数法计算沪深300指数的VaR值,比较结果发现分位数回归VaR模型要优于常用的参数法。将分位数回归方法引入VaR计算中,为金融风险度量提供了一种新思路。     

马克维茨投资组合模型的遗传算法

在介绍马克维茨均值—方差投资组合模型的理论依据、含义及表述的基础之上,提出了求解该投资组合模型的遗传算法。并采用实证分析的方法,与梯度算法进行了比较,从而显示了该遗传算法在求解此类有约束条件的非线性规划问题时的优势。     

中俄贸易互补性实证分析

根据2004—2013年数据,运用贸易强度指数、显性比较优势指数、贸易互补性指数并建立引力模型,对中俄两国贸易互补性及贸易发展潜力进行实证分析。结果表明,中俄贸易关系比较密切,中国在劳动密集型轻工产品以及机械与运输设备上具有竞争优势,而俄罗斯在资源类产品上具有竞争优势,并且两国比较优势产品间互补性较强,两国经贸合作潜力巨大。提出优化双边贸易结构,拓宽经贸合作领域,合理利用边境地区区位优势,进一步深化边境贸易合作及金融与投资合作等对策建议。     

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。     

基于异方差极值理论的基金风险度量及绩效评价

VaR是度量金融资产面临风险大小的指标,也是基金绩效评价的依据之一。本文以ETF50和ETF180基金作为研究对象,首先利用ARMA-GARCH模型捕获金融时间序列的自相关性和条件异方差性,过滤获得近似独立同分布的残差序列,再采用极值理论对残差序列进行处理,以刻画收益序列的尾部特征,从而估计ETF50和ETF180基金的动态风险VaR值,并利用该值计算基金绩效评价指标RAROC值。实证分析表明,相比于GARCH模型,结合了异方差极值理论模型的风险度量方法能更准确预测基金所面临的市场风险,而在基金绩效评价中,ETF180的RAROC值高于ETF50,因而更值得投资。