GARCH模型下的极值一致风险度量

金融市场风险管理问题日益凸现,如何有效地测定和控制市场风险成为金融证券机构,投资者和有关监管机构的亟待解决的问题。传统风险价值VaR的计算,是在收益率服从正态分布的假设下测量风险。这种方法只能衡量市场正常条件下资产未来所可能面临的最大损失。这一方法存在这如下缺陷: 1．在极端情况出现时,正态假设下VaR不能够准确反应真实风险,不能达到有效控制风险的目的。 2．正态分布的假设并不符合实际当中资产收益率经验分布大多     

股票型基金风险实证研究

开放式基金和封闭式基金是两种不同运作方式的基金。本文基于VaR方法对开放式和封闭式的股票型基金进行风险测算和比较。由于基金的日收益率非正态的"尖峰厚尾"的分布特征,运用GARCH模型计算出了基金的VaR值。实证结果发现,开放式和封闭式基金的VaR值是存在差异的。     

股票型基金风险实证研究

开放式基金和封闭式基金是两种不同运作方式的基金。本文基于VaR方法对开放式和封闭式的股票型基金进行风险测算和比较。由于基金的日收益率非正态的"尖峰厚尾"的分布特征,运用GARCH模型计算出了基金的VaR值。实证结果发现,开放式和封闭式基金的VaR值是存在差异的。     

开放式基金的VaR值测算与评估——基于GARCH模型的实证分析

本文在对VaR值理论进行分析的基础上,选取了我国证券市场中偏重于股票投资的10支开放式基金,利用GARCH模型以及历史模拟法进行了VaR值比较研究,通过实证发现我国开放式基金的日收益率分布也呈现出非正态性和“尖峰宽尾”的特征,并且现阶段各支基金的风险与收益并未出现较为显著的对应关系。     

我国银行间短期债券回购利率风险的度量研究——基于内部模型法(VaR)分析

本文用基于正态分布和t分布的GARCH类模型计算的VaR度量了我国银行间7天国债回购的短期利率风险,并与EWMA法、Delta-正态法和历史法对样本外动态VaR值计量的准确性进行了比较,得出以下几点结论:(1)EWMA和IGARCH(1,1)-N模型能够准确度量7天回购的利率风险;(2)EWMA方法的风险度量精度最高;(3)基于Delta-正态法、历史法以及基于t分布的GARCH类模型会严重高估风险;(4)基于正态分布的GARCH类模型的VaR并不会低估风险。     

收益率曲线动态与银行经济价值的利率风险

本文在收益率曲线动态的主成分分析基础上,运用MonteCarlo模拟的主成分VaR方法,以我国五家商业银行为样本研究银行账户经济价值利率风险的计量方法,并与巴塞尔委员会标准久期法的结果进行比较。同时,对VaR模型的有效性进行了样本外的返回检验。研究发现,五家银行的经济价值面临的是利率上升的风险;非正态主成分VaR模型估计的经济价值利率风险,都要大于正态主成分VaR模型的结果,这反映了利率波动的厚尾特征,正态假设有可能低估风险。     

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。     

基于GARCH族模型和分位数回归的金融风险度量

<正>1.引言J.P.摩根在20世纪90年代提出的VaR(在险价值)已经成为市场风险度量的一种标准化方法。由于金融数据有着尖峰肥尾的特征,于是许多学者尝试使用t分布、GED分布、Logistic分布等非对称的分布替代传统的正态分布假设引入到VaR的估计中来,以试图解决收益率的分布问题。非对称分布很好的解决了描述尖峰肥尾数据的问题,使得对金融风险的度量更加精确可靠。而后,由于分位数回归的优良性质,其得到了广泛的应用,许多学     

基于VaR我国阳光私募基金市场风险研究

VaR方法称为风险价值模型,VaR模型测量风险简洁明了,统一了风险计量标准,VaR度量金融风险受到普遍关注。本文以阳光私募基金的风险度量作为研究对象,基于VaR方法,通过计算不同模型的不同分布值,论证GARCH模型能较好解决残差异方差问题以及分析阳光私募基金市场存在的投资风险问题。     

基于VaR我国阳光私募基金市场风险研究

VaR方法称为风险价值模型,VaR模型测量风险简洁明了,统一了风险计量标准,VaR度量金融风险受到普遍关注。本文以阳光私募基金的风险度量作为研究对象,基于VaR方法,通过计算不同模型的不同分布值,论证GARCH模型能较好解决残差异方差问题以及分析阳光私募基金市场存在的投资风险问题。     

社保基金在证券市场的风险衡量及统计检验

作为老百姓"活命钱"的社保基金,其风险的测量和控制不但具有重要的理论意义而且具有重要的现实意义。本文利用VaR方法对入市的社保基金收益率的风险进行了度量,首先验证了收益序列存在ARCH现象,并建立t分布的收益率的GARCH(1,1)模型。根据GARCH(1,1)模型计算出社保基金的风险值和各年度的风险值的变化情况,揭示了社保基金收益率提高的同时风险值大幅度上升的事实,这对我国如何在基金风险控制与保值增殖的权衡中做出选择提供了新的思考。     

基于GARCH—VaR模型对社保基金投资风险的度量

利用VaR方法对我国入市的社保基金投资风险进行度量的结果表明,社保基金收益率和证券市场的风险程度及投资结构相关。为了控制风险并达到保值、增值的目的,社保基金投资应控制证券投资比例,实施多元化投资策略。     

基于Copula-GARCH-EVT的中国开放式基金投资组合风险度量

文章结合CARCH模型和EVT理论刻画了单个金融资产收益率的波动性和尾部分布,并将Copula函数和Monte Carlo技术应用于证券投资组合的VaR计算方法.通过对光大红利基金的实证研究,得到前十大重仓中单只股票及其投资组合的风险值,结果表明,基于Copula-GARCH-EVT的VaR方法具有重要的经济应用价值.     

基于标准t（d）分布和Cornish—Fisher扩展的VaR度量研究

本文分别运用标准t（d）分布和Cornish—Fisher扩展的VaR模型,对中国银行类股票的期望收益率与风险进行实证比较研究,具体计算出VaR的时间序列,并论证了应用该时间序列来评估风险大小的方法。对于不同的风险爱好者,在估算股票收益风险时应选择不同的分布才能更准确的估算出风险。     

基于VaR-GARCH模型的我国沪铝期货市场风险度量的实证研究

本文将我国沪铝期货市场所面临的风险作为研究的主要内容,采用基于VaR-GARCH模型的风险度量方法对这些风险进行度量研究,以上海期货交易所2009—2011的730日期货沪铝收盘价为样本,基于VaR风险度量方法的基础上,将GARCH模型应用到VaR方法之中,在假设沪铝期货收益率服从正态分布的基础上,对沪铝期货市场的风险进行了实证研究,并对其研究结果进行了分析比较,发现基于GARCH的VaR方法能够比较准确的反应沪铝市场的风险状况。     

中国股票市场收益率分布研究

在现代金融理论中,资产收益率的分布函数是一个非常重要的概念.在描述股价行为的经典计量模型中,股市收益率通常被假定服从正态分布.许多著名的计量金融学家对正态分布这一经典假设作了大量的理论与实证研究,结论是尽管收益率的分布难以确定,但肯定不服从正态分布.股票收益分布具有尖峰厚尾的特征,因此以往的关于股票收益的分布服从正态分布的论断存在缺陷.很多研究人员利用不同的分布模型进行实证研究,如Laplace分布、混合正态分布等,这些研究给进一步的研究证券投资组合和金融风险管理带来了很大的便利.     

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。     

VaR在证券投资基金风险管理中的应用研究

本文使用VaR对我国证券投资基金的市场风险进行度量。通过成分VaR概念的引入以及在此基础上对一只上海证券交易所样本基金的实证分析，剥离出投资组合中每一项资产的风险权重，揭示了证券投资基金的市场风险的组成结构，说明VaR技术可以帮助基金管理者进行更为有效的资产风险管理。     

中国股票市场收益率分布研究

在现代金融理论中,资产收益率的分布函数是一个非常重要的概念。在描述股价行为的经典计量模型中,股市收益率通常被假定服从正态分布。许多著名的计量金融学家对正态分布这一经典假设作了大量的理论与实证研究,结论是尽管收益率的分布难以确定,但肯定不服从正态分布。股票收益分布具有尖峰厚尾的特征,因此以往的关于股票收益的分布服从正态分布的论断存在缺陷。很多研究人员利用不同的分布模型进行实证研究,如Laplace分布、混合正态分布等,这些研究给进一步的研究证券投资组合和金融风险管理带来了很大的便利。本文使用的三个常见的分布模…     

基于GARCH族模型的黄金市场的风险度量与预测研究

本文以上海和伦敦黄金市场的现货交易为对象,比较研究了不同分布假定下RiskMetrics、GARCH族及其衍生模型度量VaR值的精确程度,并对超前一天预测的VaR值进行了失败率检测和动态分位数测试。结果表明:两个市场的收益率分布均具有尖峰厚尾、波动集聚和长记忆性等特征;学生t分布很好的刻画了上海黄金市场的风险特征,而正态分布则适合描述伦敦黄金市场特征;上海黄金市场相比于伦敦黄金市场风险更大。