VaR视角下金融市场风险测度统计研究

本文针对金融市场风险测度理论进行概述,论述传统的测度方法及不足,同时对VaR法测度进行论述,阐述了金融资产组合的VaR值测度,同时以利率风险为例,分析利率VaR值的测度公式,并指出一些不足。     

基于GJR-GARCH模型的上海股票市场在险值分析

风险测度是现代金融活动的中心。近年来,新兴的VaR测度方法已成为国际上风险管理的主流方法。针对风险价值VaR的一般参数方法都是对称的,其在处理非对称时间序列时存在着局限性,本文提出了非对称的VaR计算模型,并以上海证券市场为对象进行了实证研究,结果表明基于非对称的计算模型优于对称的VaR计算模型。     

基于GJR-GARCH模型的上海股票市场在险值分析

风险测度是现代金融活动的中心.近年来,新兴的VaR测度方法已成为国际上风险管理的主流方法.针对风险价值VaR的一般参数方法都是对称的,其在处理非对称时间序列时存在着局限性,本文提出了非对称的VaR计算模型,并以上海证券市场为对象进行了实证研究,结果表明基于非对称的计算模型优于对称的VaR计算模型.     

基于实现极差和实现波动率的中国金融市场风险测度研究

目前比较流行的金融市场风险价值研究一般采用日收益数据,并基于GARCH类模型进行估计和预测。本文利用沪深股指日内高频数据,分别通过ARFIMA模型和CARR模型对实现波动率和较新的实现极差建模,计算风险价值。通过对VaR的似然比和动态分位数等回测检验,实证分析了各种模型的VaR预测能力。结果显示,使用日内高频数据的实现波动率和实现极差模型的预测能力强于采用日数据的各种GARCH类模型。     

我国巨灾保险基金规模研究——以地震风险为例

我国要建立巨灾保险基金的提议由来已久,然而包括理论研究上的缺乏等因素导致巨灾保险基金迟迟难以推出。以地震风险为例,通过对历史地震损失数据的统计分析,利用随机模拟技术对地震风险进行模拟;采用在险价值（VaR）方法,对我国的地震保险基金规模进行测度。研究结果表明,我国地震保险基金的规模随着风险容忍度与再保险附加费率的不同差别较大,从最小的8.56亿元到最大的216亿元不等。最后,对该测度结果进行了分析并提出了相应的政策建议。     

基于Copula-VaR的金融资产组合风险测度研究

引入Copula函数来改进传统的VaR方法,构建出Copula-VaR模型。通过蒙特卡罗模拟实证金融资产组合收益的各种VaR值,结果表明,Copula-VaR模型能够更精确地测度出金融资产组合的在险价值风险。     

议VaR模型在银行信用风险管理中的应用

VaR法（Value at Risk,风险价值）是现代西方国家最具代表性的风险管理模式和管理方法,商业银行也是其应用的重要领域。本文初步介绍了VaR法的概念和基本方法,同时提出了VaR法应用中存在的几个问题。由于我国商业银行风险防范意识淡薄、防范水平低下。因此,VaR法可以为我国商业银行在进行信用风险管理时提供一些帮助。     

基于lnRV-VaR模型的沪深300股指期货风险测度与管理研究

鉴于低频数据信息采集的缺失和参数法VaR正态假设的局限,文章首先引入了高频数据模型,将参数法VaR应用于对数已实现波动率分布序列;然后建立lnRV-VaR模型对沪深300股指期货进行风险测度,并验证了这一风险测度模型的有效性和可操作性;最后提出可利用lnRV-VaR模型来改进市场风险β系数、设立动态保证金水平,将其应用于程序化交易等风险管理的对策建议。     

次贷危机对跨国资产投资组合VaR的影响研究北大核心CSSCISSCI

本文以两类时变Copula-EVT-VaR模型作为核心研究方法,探讨了次贷危机对于跨国资产组合VaR模型测度准确度的影响,进而对比分析了两类模型的测度精度。研究结果表明,次贷危机的爆发,导致股市间尾部动态极值风险传导的程度显著增强,VaR的测度精度明显降低,通过分散化投资以降低组合风险的作用在一定程度上被削弱。因此在金融危机传染的背景下进行组合投资,应注重对比研究各类风险评价模型的测度效率,谨慎进行资产组合选择以及风险管理。     

VaR方法在中国私募证券基金风险管理中的局限性研究——基于对正态性假设的检验与修正

在运用方差—协方差方法计算VaR时,通常假设收益率服从正态分布,但在现实中这种假设往往存在偏误。本文把VaR方法运用于中国私募证券基金风险管理中,并对收益率的正态性假设进行检验,发现经标准化后的收益率分布接近于标准正态分布,但具有扁平、厚尾的特征,从而正态性假设低估了风险,文中运用t分布对其进行修正,自由度为15或16的t分布更好地测度了中国私募证券基金的风险价值。     

Forecasting Intraday Volatility and Value-at-Risk with High-Frequency Data

In this paper, we develop modeling tools to forecast Value-at-Risk and volatility with investment horizons of less than one day. We quantify the market risk based on the study at a 30-min time horizon using modified GARCH models. The evaluation of intraday market risk can be useful to market participants (day traders and market makers) involved in frequent trading. As expected, the volatility features a significant intraday seasonality, which motivates us to include the intraday seasonal indexes in the GARCH models. We also incorporate realized variance (RV) and time-varying degrees of freedom in the GARCH models to capture more intraday information on the volatile market. The intrinsic tail risk index is introduced to assist with understanding the inherent risk level in each trading time interval. The proposed models are evaluated based on their forecasting performance of one-period-ahead volatility and Intraday Value-at-Risk (IVaR) with application to the 30 constituent stocks. We find that models with seasonal indexes generally outperform those without; RV can improve the out-of-sample forecasts of IVaR; student GARCH models with time-varying degrees of freedom perform best at 0.5 and 1 % IVaR, while normal GARCH models excel for 2.5 and 5 % IVaR. The results show that RV and seasonal indexes are useful to forecasting intraday volatility and Intraday VaR.     

我国金融控股公司监管中引入预先承诺制的探讨

随着金融全球化进程的逐步加快和金融创新活动的日益活跃,全球的金融风险也在逐渐升级。金融控股公司作为我国金融分业经营体制下实现混业经营的一种组织创新模式,由于其自身风险所呈现出的特殊性和复杂性,我国目前以行政强制指令为主的预防性监管模式已不可能实现对金融控股公司的有效监管,将以激励规制理论为基础的预先承诺制引入到我国金融控股公司监管立法对完善我国的金融监管立法将起到积极的促进作用。     

离岸金融中心对华返程投资问题探析

离岸金融中心对华返程投资日益增多,对我国经济发展、金融稳定、社会公正等方面追成了负面影响.应疏堵结合,多方协作,完善公司法律,改进税制,化解境内融资上市障碍,健全返程投资监测,以引导规范返程投资,避免其潜在风险的扩大.     

Intraday Value at Risk (IVaR) using tick-by-tick data with application to the Toronto Stock Exchange

This paper investigates the use of tick-by-tick data for intraday market risk measurement. We propose a method to compute an Intraday Value at Risk based on irregularly spaced high-frequency data and an intraday Monte Carlo simulation. A log-ACD–ARMA–EGARCH model is used to specify the joint density of the marked point process of durations and high-frequency returns. We apply our methodology to transaction data for three stocks actively traded on the Toronto Stock Exchange. Compared to traditional techniques applied to intraday data, our methodology has two main advantages. First, our risk measure has a higher informational content as it takes into account all observations. On the total risk measure, our method allows for distinguishing the effect of random trade durations from the effect of random returns, and for analyzing the interaction between these factors. Thus, we find that the information contained in the time between transactions is relevant to risk analysis, which is consistent with predictions from asymmetric-information models in the market microstructure literature. Second, once the model has been estimated, the IVaR can be computed by any trader for any time horizon based on the same information and with no need of sampling the data and estimating the model again when the horizon changes. Backtesting results show that our approach constitutes reliable means of measuring intraday risk for traders who are very active in the market.     

加密数字货币风险及规制

新冠疫情危机影响世界经济格局,加速社会各方面的数字转型,加密数字货币的现实需求与风险与日俱增。一方面,加密数字货币是金融市场可能的替代品,其价值日渐增强;另一方面,加密数字货币去中心化等问题隐含诸多风险,且呈现风险溢出的基本状态。在此背景下,反思加密数字货币规制路径,形塑技术驱动的监管,完善监管科技的应用,加强对加密数字货币交易所的监管,完善加密数字货币跨境流动监管机制和反洗钱机制,并在此基础上以数字人民币实现更高维度的治理,探索数字人民币框架下公私合营数字货币增强中国海外竞争力的方案,便尤为必要。     

区域性金融风险预警的神经网络模型研究

牢守不发生系统性、区域性风险底线是金融稳定和金融监测、预警的重要任务。区域性金融风险预警的关键是合理选择风险指标。区域性金融风险指标选择既要考虑金融风险因素的普遍性,更要考虑金融发展的区域性,充分体现本地区金融发展的阶段性特征。结合广东发展的特点,选取反映区域性金融风险指标,利用因子分析法找出风险主要因子,并用神经网络进行风险预测预警,为防范区域性金融风险提供数量性决策依据。     

金融创新风险的分类及其形成

本文通过对金融创新和金融风险的分析,讨论了金融创新风险的一般概念.然后,根据金融创新风险产生的原因以及对金融体系的不同影响进行分类,划分为金融创新自身活动及产品风险、金融创新市场风险、金融创新机构风险、金融创新货币政策及监管风险、金融创新系统化及国际化风险等,并对每一种风险的形成进行分析和阐述.     

Identifying systemically important financial institutions in Turkey

This paper examines the systemic risk of financial firms in Turkey. Using Component Expected Shortfall, we provide estimates of systemic risk in Turkey using daily data from 2005 to 2018 and a comprehensive data set encompassing 54 financial firms. Empirical results show that the preponderance of systemic risk in the sample in Turkey is due to large commercial banks. Top ten systemically important financial institutions dominate systemic risk measures in Turkey and account for more than 90 % of total risk over the sample. Consequently, the risk in the Turkish financial system is concentrated in specific financial institutions and makes close monitoring of the top firms essential. Historical incidence of systemic risk in the sample shows elevated levels of systemic risk correspond to well-known external events. Finally, a bivariate VAR model shows that systemic risk is correlated with measures of global financial risks and has significant negative effects on the real economy particularly on industrial production. This is important from a financial stability point of view in that close monitoring of the systemic risk is important in maintaining a healthy financial system and a well- functioning market economy.     

我国应对金融危机的财政政策研究综述

席卷全球的金融危机对我国的影响日益深刻,而应对与此,货币政策手段效果并不显著,因此,财政政策的运用至关重要,是不可替代的政策工具,也蔚为有效。近几年来,对我国应对金融危机实施财政政策的研究很多,主要集中在：应对金融危机,如何选择财政政策;实行什么样的财政政策;如何实现财政政策与货币政策的有效组合;如何提高财政政策有效性;如何降低财政危机风险等几个方面。     

回归金融本质：互联网金融创新与“e租宝”案

互联网金融创新是"双创"的重要领域,"e 租宝"案例表明:互联网金融平台爆发式增长的同时积累了各类风险.互联网金融创新应回归金融本质,应用市场链理论可将互联网金融风险模块化为管理与技术的内控风险、超高利息承诺信用风险、低资产客户评估风险、监管生态风险、原始资本薄弱风险和模块间信息传递风险六个模块.互联网技术只是解决金融业务信息不对称的手段,应从金融本质视角出发结构化地防范互联网金融风险.