基于BMM模型的金融极端风险研究及实证分析

介绍极值理论,包括广义极值分布、区组最大值模型的拟合方法、检验方法等,重点考虑极值相依机构,引入极值指标,考虑不同频率下收益率的极值分布,并计算相应的VaR。之后对股票的对数收益率进行分析,首先从偏度峰度等基本统计量可知服从左偏尖峰分布,然后拟合边缘分布参数,判断都属于Frechet分布,最后用BMM模型和正态分布进行连接,得出结论正态分布模拟得到的极端损失和极端收益远远低于BMM方法。     

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。     

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。     

基于GARCH模型的VaR方法在沪深300ETF风险测量的应用

交易所交易基金(ETF)在国际社会上被认为是长线投资、价值投资,规避风险的良好金融工具。中国股市投机炒作风气历来盛行,因此在投资领域有必要增强投资者对ETF的认知度和接受度。选用嘉实沪深300ETF作为研究对象,其所追踪的沪深300指数覆盖面广,基本体现中国沪深两市股市的收益状况。从其风险入手,运用GARCH模型研究分析得出该基金收益率的有效条件方差并结合VaR方法准确测量其风险价值,最终确定在95%的置信水平下GARCH(2,1)-t-分布模型能够最佳度量其风险价值。     

应用ARCH模型对中国股市波动性的实证分析

本文以上证指数为研究对象,运用ARCH族模型,实证分析了我国股市在不同时间频率下,股价和收益率波动的特点,发现随着时间频率放大,ARCH效应逐渐消失。通过对比分析,验证了无论是股价,还是收益率的波动性都呈现出非对称性,其引入成交量指标后模型的拟合度并没有得到增加,因此,本文认为应建立反映流通股价变化的指数。     

基于GARCH模型的沪深两市波动性分析

资产收益率的波动问题是研究的焦点。我国股票市场还很年轻．对其波动性的研究一直是热点,目前研究的方法也很多。许多研究表明我国股票市场的波动性存在着一定的聚类现象．也即会存在条件异方差性。文章引用GARCH模型对中国股市的风险与收益进行实证研究．从对沪、深两市的各自分析着手,确定其关系,再结合两个市场的数据进行相关性的分析。两个市场的波动性有着密切的关系,以及中国股市将不断的有序、有效的发展。     

基于我国房地产股票市场的VaR模型实证分析

本文通过介绍我国房地产股票市场情况，从微观角度采用VaR风险模型方法，测出我国房地产股票市场整体市场和特定个体风险水平。在此基础上，提出可以利用VaR模型建立统一的市场风险计量工具，建立相关制度控制内外部风险，为我国房地产股票市场的未来平稳健康发展提供参考。     

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.     

中国股票市场风险价值分析——基于GARCH模型的测度方法

以中国股票市场为研究对象，运用GARCH模型计算沪深两市指数的条件异方差，进而测度其风险价值，有较好的测算效果。测算结果发现：2006年8月至2010年4月近4年中股市风险在2008年的1、2两月最大；总体上深市风险高于沪市风险。     

基于GARCH模型的我国股市权重股波动性研究

我国股市权重股中国石油,该股不管是市值规模、基本面经营情况,还是在股市中的号召力都是首屈一指,每一轮股市行情的开始与终结都是由这只股票提前给出指示信号,带动其他权重股和整个市场,关键时刻的护盘更是离不开该股票,是整个股市的定海神针。文章以该股中国石油(601857)2012年11月3日至2015年11月4日交易日股价收盘价数据为样本,首先用OLS法进行建模,对统计量进行分析发现该模型的误差项具有条件异方差性,因此采用GARCH(1,1)模型拟合并检验,得到权重股股价波动分析GARCH模型,在此基础上得出相关结论,并为监管部门和金融机构提出一些政策建议。     

基于EGARCH(1,1)-M-EVT模型的风险度量研究

针对金融资产收益的异常变化,采用EGARCH-M模型对风险资产的预期收益做风险补偿并捕捉收益序列的厚尾性、波动的异方差性杠杆效应等特征,将收益序列转化为标准残差序列,通过EGARCH-M模型与极值理论相结合拟合标准残差的尾部分布,建立了基于EGARCH(1,1)-M-EVT模型的动态VaR模型。通过对上证综指做实证分析,结果表明该模型能够合理有效地度量上证综指收益的风险。     

中国黄金市场的风险价值研究？——基于参数法和非参数法的实证

在全球金融危机以及通货膨胀压力的背景下,投资者近年来越来越重视黄金投资市场。上海黄金交易所的黄金AU99．99是现货市场,但是由于T＋D等特殊交易机制的原因,其在功能上类似于黄金期货市场,具有高杠杆化、套期保值及投机的特点,因此,黄金市场的投资潜伏着巨大风险,从而风险价值（VaR）研究不仅受到黄金市场理论研究的高度关注,也在投资实践中作为风险管理工具越来越受到投资者的青睐。本文考虑到市场影响力与交易量的因素,因此选择以¨上海黄金交易所的黄金AU99．99日数据为样本,并且根据利好与利空信息对市场波动性的不对称影响及收益率非高斯分布,分别采用参数法（EGARCH—VaR模型）和非参数模型（MCEGARCH—VaR模型）度量我圜黄金市场的VaR。实证结果表明两种模型都能较好的拟合上涨VaR,但是,拟合下跌VaR中,非参数法较参数法效果更优,研究结论为投资者根据模型所估算的VaR调整仓位,有效管理风险提供了参考。     

股市波动对股市募资的影响——基于VAR模型实证分析

本文选取1991年8月至2010年7月一级市场实际募集资金、上证指数及深成指的月度数据作为样本,运用向量自回归(VAR)模型、格兰杰因果关系检验、脉冲响应分析及方差分解方法分析股市波动与股市募资的关系,实证分析表明:股市波动是股市募资的原因,其中深成指对股市募资的影响较大;股市募资对股市波动短期有强劲的响应,在长期趋于稳定;股价指数和股市募资存在长期均衡关系。并且在定量分析和定性分析相结合的基础上给出相应的对策建议。     

中国黄金市场的风险价值研究——基于参数法和非参数法的实证

上海黄金交易所的黄金AU99.99既是现货市场,同时T+D等特殊交易机制使其类似于黄金期货,具有套期保值的特点,当然也具有潜在巨大风险。投资者越来越重视黄金的投资,而风险价值(VaR)作为风险管理的新的标准方法也越来越受到投资者的青睐。因此,本文以上海黄金交易所的黄金AU99.99日数据为样本,并且根据利好与利空信息对市场波动性的不对称影响及收益率非高斯分布,分别采用参数法(EGARCH-VaR模型)和非参数模型(MC-EGARCH-VaR模型)度量我国黄金市场的VaR。实证结果表明两种模型都能较好的拟合上涨VaR,但是,拟合下跌VaR中,非参数法较参数法效果更优,研究结论为投资者根据模型所估算的VaR调整仓位,有效管理风险提供了参考。     

基于GARCH族模型的深圳成指实证分析

通过分析深圳成指日收益率数据,发现其具有尖峰厚尾、非正态性、波动率集聚、自相关性和平稳性等特征。然后将收益率均值方程设定为AR(15)的形式,并假设标准残差服从t分布或GED分布,之后通过实证比较,发现在20种GARCH族模型中,EGARCH(1,1)-M-GED模型是最佳的。最后,本文进行了小结。     

中国股市风险特征的统计分析

股票市场是充满不确定性的要素市场,信息、资本的快速流动使股票市场价格不断发生变化,从而导致市场波动。我国股票市场是一个新兴市场,市场波动的高风险特征表现得尤为突出。文章采用现代金融时间序列分析方法、以ARCH类模型为主要工具,对股票市场风险的共动性、波动的聚集性进行了研究。这不仅有助于深入认识股票市场风险的形成机理,而且对于平抑股票市场过度波动的策略选择具有参考价值。     

国债交易市场统一、风险度量及影响因素分析

本文构造了中国国债现货市场分割(或统一)程度的指标及由分割造成的市场风险指标,分析货币政策和财政政策对国债现货市场统一程度、风险的影响。结论表明:截至2005年,中国国债现货市场的分割程度不断降低、市场风险逐渐下降,货币政策对市场统一起主要作用,货币政策和财政政策对市场风险的影响基本上相互抵消。结合本文结论和中国现实,我们提出了促进国债现货市场统一、降低风险的具体建议。     

中国股市长记忆性的实证分析

股票市场收益率的长记忆特征对于系统非线性结构的确定以及市场有效性的研究具有重要的意义。针对上海和深圳的日收益序列,采用非线性R／S方法来检验收益序列的长记忆特征,并用ARFIMA模型对收益率序列的长记忆性做了进一步判断,根据分段分析的结果,得出中国股市渐进趋于有效的结论。     

基于ARCH模型的证券市场风险测量方法

提出了对上海股市风险进行测量的一种新模型,并对1997年以来的市场风险价值量VaR进行了实际估计。实证表明:这一模型对于把握我国证券市场的风险分布,提高风险管理水平具有明显的实际意义。     

中国PM2.5指数对股市影响的实证分析

在现有行为金融学的理论基础上,以全国PM2.5指数和沪深300股票的交易额、涨跌数据为例,对空气质量和投资者情绪之间的关系进行了研究。区分了股票市场表现中对相关股票的理性判断和情绪的不同影响。提出了“累积传导机制”和“情绪滞后机制”两种空气质量影响股市表现作用机制的猜想,构建了面板数据。运用向量自回归模型进行了分析,发现全国PM2.5指数对沪深300交易的增量具有显著的正向影响,对股票的涨跌影响较小。