基于VaR-GARCH模型对证券投资基金风险的实证研究

根据证券投资基金收益率序列的尖峰厚尾特征,建立估计基金风险的VaR—GARCH模型。在正态分布、t分布及GED分布三种不同的分布假设下,对基金的VaR值进行估计,并应用Kupiec失败频率检验方法对VaR模型的准确性进行了返回检验。研究结果表明,相比之下,基于GED分布的GARCH模型计算的VaR值最能真实地反映基金风险。     

基于GARCH模型的证券投资基金VaR计算与实证研究

基于统计技术的度量金融市场风险值VaR(Value at Risk)己成为测量市场风险的新标准和新方法。鉴此,如何高效、准确的进行VaR的计算将是问题所在。本文基于GARCH模型,讨论了对数收益率时间序列在正态、学生t和广义误差(GED)三种不同分布下的VaR计算方法,并对样本基金的市场风险进行估计,并通过返回检验来检验模型的准确性。研究结果表明,相比之下,基于GED分布的GARCH模型计算的VaR值最能真实地反映基金风险。     

我国证券投资基金风险的实证研究

根据证券投资基金收益率序列的尖峰厚尾特征,建立估计基金风险的VaR-GARCH模型。在正态分布、t分布及GED分布三种不同的分布假设下,对基金的VaR值进行估计,并应用Kupiec失败频率检验方法对VaR模型的准确性进行了返回检验。研究结果表明,相比之下,基于GED分布的GARCH模型计算的VaR值最能真实地反映基金风险。     

基于VaR-GARCH模型的我国股指期货风险管理研究

股指期货风险管理的核心是基于波动率预测的风险度量,波动率可以用价格涨跌率进行描述,而股指期货价格涨跌率时间序列具有波动聚集效应、厚尾效应以及时变方差效应,故可采用对波动性估计精确可信的GARCH模型。在建立VaR—GARCH风险评估模型后,对我国单个股指期货合约IF1006进行实证分析,结果表明VaR—GARCH模型可以很好地预测和控制我国股指期货风险。     

基于VaR-GARCH模型的中国商品期货动态保证金水平的设定

本文通过对中国大连商品交易所以及上海期货交易所黄豆、铜两种主要期货品种收益率的研究,论证了其时间序列存在ARCH效应;借助VaR风险价值法,运用GARCH模型,建立VaR-GARCH模型,计算出两合约每个交易日VaR风险预测值;计算黄豆0809合约和铜0809合约日涨跌停的绝对值,将其与VaR预测值进行比较,设定保证金水平,确定保证金率并与交易所规定的保证金率进行比较,为交易所制定更合理的期货保证金率提供依据。     

我国开放式基金和封闭式基金风险的比较分析

开放式基金和封闭式基金是两种不同运作方式的基金。本文分析发现所选两只开放式基金的收益率序列波动比较平稳,且回归方程的残差序列不存在ARCH效应,可用RiskMetrics模型计算其时变方差和相应的VaR;而所选两只封闭式基金的收益率序列有波动聚集性,存在条件异方差现象,由此拟和GARCH模型,计算收益率的条件方差和相应的VaR。比较分析发现开放式基金与封闭式基金的组织、运作形式的选择对基金风险的影响是显著的。     

基于GARCH簇-VaR模型的碳交易市场收益率波动性研究

碳交易市场的碳价格波动性是碳资产风险管理面临的主要问题.本文以上海环交所核证自愿减排(CCER)为对象,考察五种GARCH簇模型在四种分布假设下的波动率模型.研究表明,CCER收益率序列呈尖峰厚尾和波动集聚性,存在显著不对称效应和长期记忆性.通过对模型及VaR检验,发现仅有广义误差分布下的APARCH(1,1)能精确预测VaR.     

基于GARCH模型的我国石油进口价格风险的VaR计算

石油进口规模越来越大,所面临的进口风险也随之增加。文章利用金融领域的VaR计算方法来计量我国石油进口的价格风险,其中的参数是通过GARCH模型估计得出。     

ARCH模型在证券市场风险计量中的应用

文章对上证指数构建了一个GARCH(4，4)模型，并对上海股市自1997年以来的风险价值量VaR进行了估计，结果表明：ARCH模型和VaR方法的结合，对于测量我国证券市场的风险分布，提高风险管理水平具有重要的实际意义。     

基于沪市股票日收益率的时间序列模型分析

近年来,用统计模型来描述金融时间序列的波动一直是国内外学者关注的重点.本文选取2000-2015年间上证指数日收盘价的数据,计算股票日收益率,利用计量经济学中有关金融时间序列的波动性分析的ARCH模型以及GARCH模型,对股票收益率波动是否存在ARCH效应进行实证研究和分析.     

风险价值法在投资银行市场风险评估中的应用

风险价值方法(Value-at-Risk)是近几年发展起来的用以测量和控制金融风险的量化模型。本文使用VaR模型测量了投资银行证券业务中的市场风险,应用上海证券交易所的实际数据,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的大小的方法。最后分析了VaR方法的应用范围及在我国的应用前景。     

基于混合整数规划的VaR历史模拟法的投资组合优化

针对VaR的历史模拟法计算速度慢,难于给出最优投资组合的缺陷,建立了两类混合整数规划模型,提高了VaR历史模拟法的计算速度,而且解决了历史模拟法的投资组合优化问题,拓展了历史模拟法的应用。实例计算表明,该方法求解方便、有效,模型对于企业风险管控具有一定应用价值。     

VaR与ES在波罗的海运价指数风险测度中的应用

选取2006年1月3日至2010年12月24日波罗的海运价指数（BDI）数据进行实证分析,将基于GARCH计算的VaR和ES风险测度方法引入到BDI风险测度中,根据所得到的VaR和ES估计值定量的考察BDI的风险状况。     

风险价值法在投资银行市场风险评估中的应用

风险价值方法(Value—at—Risk)是近年来发展起来的用来测量和控制金融风险的量化模型。本文使用VaR模型测量了投资银行证券业务中的市场风险，并应用上海证券交易所的实际数据，具体计算出VaR的时间序列，论证了如何应用该时间序列来评估风险的大小。最后分析了VaR方法的应用范围及在我国的应用前景。     

我国银行间同业拆借利率VaR风险度量

随着我国利率市场化进程的推进,银行从一开始被动的接受市场利率变为通过竞争确定自身金融产品的利率大小,商业银行所面临的利率风险也因此不断增加。相较于国外银行利率风险管理体系而言,我国商业银行对利率风险管理的意识薄弱,缺乏相应的风险度量和管理体系,利率市场化后商业银行每天都处于利率波动带来的风险之中,而如何更加准确的度量商业银行每日风险大小是非常有必要的。本文采用了VaR模型来度量商业银行的同业拆借利率风险,数据选取为2015年至2018年的SHIBOR隔夜拆借利率。首先对我国同业拆借市场的发展以及进行利率风险度量的必要性做出了介绍,之后运用VaR并采取了与GARCH模型相结合的方法进行度量,最后通过对数据的分析建立了GARCH模型来消除数据存在的异方差现象,通过三种不同的残差分布假设,确定了使用正态分布来度量SHIBOR 的波动性,通过GARCH 模型计算出对数收益率的标准差大小,采取95%的置信水平,求出我国商业银行持有1单位隔夜拆借头寸的最大损失额,提出了商业银行应当增强利率风险的管理意识并建立VaR模型来度量利率风险大小,同时也应增强对于利率波动的预测能力和采用合理的金融工具规避风险的建议。     

比特币和莱特币价格波动及风险溢出效应研究

比特币发展已有十年之久,莱特币虽起步较晚,但其发展不可小觑,这使得研究两者价格波动特征及其风险溢出效应显得尤为重要.基于2017年5月1日至2019年7月11日的日收盘价,建立GARCH类模型及VaR和CoVaR模型研究比特币和莱特币的日收益率序列.结果发现,比特币和莱特币的波动具有明显的协同趋势,它们均为高风险高回报的金融资产.此外,在样本考察期内并未发现其杠杆效应,且莱特币较比特币表现出更高的风险水平和风险溢出强度.     

基于VaR-TGARCH模型的中证5G通信主题指数实证分析

利用TGARCH模型和VaR理论方法,对中证5G通信主题指数的波动性进行研究.实证分析发现5G通信指数存在着"反杠杆"效应,即利好的信息对股票有着积极的影响;通过计算不同分布、不同置信水平的VaR风险值,并结合Kupiec准确性检验,结果显示在置信水平为95％ 时,基于t分布下的TGARCH模型拟合效果最优.     

开放式LOF基金风险度量的实证研究——基于GARCH-VaR模型的方法

风险度量是金融市场风险管理的核心,VaR风险管理办法作为目前最普遍流行的风险管理工具,被广泛应用在各种金融资产风险管理中.本文运用GARCH-VaR方法实证研究了开放式基金在收益率序列分别服从三种分布假设下,股票型基金和债券型基金的VaR值,并进行了后测检验.结果表明,GARCH-VaR方法比传统静态VaR方法更适合描述基金风险程度,基于GED分布假设计算的VaR相比较正态分布和t分布所计算的VaR更能真实反应基金风险.股票型基金风险大于债券型基金风险,不同的基金类型在不同假设下的风险不尽相同.     

基于厚尾分布模型在上证股指波动趋势上的应用

高风险高波动时期的股指收益率序列存在更为明显的厚尾现象,将残差设定为偏t分布的GARCH族模型要优于普通的正态分布以及学生t分布模型。以五种损失函数作为评价准则,在残差序列偏t分布前提下比较了GARCH模型、EGARCH模型和GJR-GARCH模型,最后得到在高风险时期结构更为简洁的GARCH(1,1)模型具有更好的预测效果。     

国际石油价格收益率波动的研究

石油是一种极其重要的商品,是国家重要的战略物资,因其价格变动而引起的收益率波动受到广泛关注.GARCH类模型已经广泛运用于波动率的研究,文章旨在运用GARCH族模型对1997.1.3-2008.11.28的每周OPEC石油离岸价格的收益率实证建模研究,石油价格及收益率波动确实存在显著的GARCH效应和冲击持久效应,并存在杠杆效应;收益率条件方差序列是平稳的,模型具有一定的可预测性,EGARCH(1,1)能够较好地拟合收益率的走势.