国际农产品价格波动风险研究

基于GED分布,在多种GARCH类模型族假设下,实证研究国际农产品价格指数对数收益率的均值和波动性。以此为基础,利用VaR模型、ES模型以及后验检验方法计算国际农产品价格波动的风险特征。实证结果表明:国际农产品市场的价格波动性风险比较大;国际农产品市场中极端事件发生的可能性大于正态分布下的可能性;2005年以来,国际农产品价格波动性风险有明显增大的趋势。中国要密切关注国际农产品价格波动情况,并提前做出预测,以避免国际农产品价格的大幅波动造成过大的影响。     

基于GARCH族模型的VaR方法对上证综指的研究

本文结合GARCH族模型的VaR在险价值方法对上证综指进行了实证研究。分析发现,上证综指日收益率时间序列满足ADF单位根检验,具有很好的平稳性;基于广义误差分布（ GED）和t分布假定下, VaR在险价值方法与GARCH族模型的结合更好的反应了股市收益率的风险特征。     

基于Copula-EVT方法的组合风险度量分析

资产组合风险模型要解决两个问题,一是资产收益或损失分布存在肥尾现象,传统的正态分布假设导致风险值(VaR)的低估;二是资产损失相依结构的描述.本文采用GPD分布来拟合损失分布的尾部和经验分布拟合损失分布的中间部分,运用Copula函数来刻画资产损失的相依结构,能较好地解决这两个问题.在刻画和估计资产的联合损失分布函数的基础上,本文分别计算了VaR和资产组合损失(ES).并发现改进后的VaR和ES能更好地反映资产组合的风险状况.     

我国开放式基金绩效评价研究——基于VaR和CVaR模型的比较测试分析

在RAROC模型中引入CVaR,问题的关键在于计算VaR和CvaR的精度,以及VaR同CVaR的比较测试。通过实证分析,计算VaR和CVaR采取了新的方法即运用GARCH、EGARCH、PARCH模型和残差服从T和GED分布的组合去计算CVaR和VaR的值,并且通过返回性测试来提高VaR和CVaR精度,结果实证检验表明,基于CVaR的RA-ROC更准确的衡量了风险,提高了精确度,为基金投资者提供了一个较好的业绩参考指标。     

银行间同业拆借利率风险测度研究——基于VaR模型

随着我国利率市场化的推进,商业银行暴露出越来越多的利率风险,探寻符合我国市场实情的利率风险测度方法显得十分必要。采用VaR模型进行实证分析,实证研究以银行间同业拆借市场利率作为观测数据,采用基于正态分布、t分布和GED分布假设的GARCH、TARCH和EGACH模型进行估计,得到如下结论:(1)基于GED分布的TARCH模型拟合效果最好;(2)t分布假设存在着高估利率风险的可能性;(3)相比于Norml和t分布假设,GED分布假设更符合于残差序列的实际分布;(4)银行间同业拆借市场存在着较大的利率风险,银行需要加强利率风险管理。     

基于VaR-GARCH模型的国际原油期货风险分析

基于金融时间序列的实际分布的尾部明显更厚,而峰度则更高的特征,可以运用在不同的分布假定下的GARCH模型的VaR计算方法来对市场的风险进行分析。利用GARCH族模型以国际原油期货的日收益率数据分别在t-分布和广义误差分布(GED)条件下来度量原油期货的在险价值VaR。在验证了多个模型和二种分布组合之后,得出了GARCH(1,1)-t分布模型对原油期货能较好的拟合和反映出国际原油期货收益率的风险特征性。     

VaR-APARCH模型与期货投资风险量化分析

通过对我国沪铜期货合约连续序列的基本统计分析发现,收益率序列存在尖峰厚尾性,不服从正态分布,还具有杠杆效应。通过采用基于t分布的APARCH族模型来计算在险价值VaR,并对结果进行了返回检验,得到如下结论:基于t分布APARCH模型能通过检验,说明了t分布对于拟合收益率的分布是一种非常好的方式;其中无论对于多头还是空头而言,在90%的置信度下,利用APARCH-t模型可以得到最优的度量结果。     

基于VaR金融市场风险测度的实证研究

VaR方法是近年来国外兴起的一种金融风险管理工具,目前已被全球各主要的银行、公司及金融监管机构接受为最重要的金融风险管理方法之一。本文收集了2004年1月-2012年8月的沪市每日收盘数据,对其进行统计分析和检验,针对金融市场因子时间序列的厚尾性和波动聚类性,引入GARCH和EGARCH模型,分别对正态分布,t分布,GED分布下的模型做预测,并进行了事后检验,得出t分布和GED分布优于正态分布的结论。     

我国铜现货风险度量研究

面对铜价的剧烈波动,有效度量铜现货风险对市场参与者而言至关重要。本文比较了受金融危机影响市场环境变化前后两个时期——震荡时期和下行时期,历史模拟法HS、正态分布ND、广义条件异方差GARCH、随机分布SV和极值分布EV五种模型对铜现货对数收益率日VaR和ES的估计效果。结果表明,投资者适宜运用GARCH模型预测铜现货市场风险波动剧烈时期的风险价值VaR,运用EV模型预测铜现货风险的尾部损失的均值。     

基于ARIMA—GARCH模型的VaR方法对沪深股市的分析

该文运用了基于不同分布假定下的GAR．CH模型的VaK方法对深圳股票市场与上海股票市场的风险进行了分析，结果表明深圳股票市场比上海股票市场有更大的风险；用GED分布假定下的GAR．CH模型能够更好地反映出证券市场指数的风险特性。     

基于EGARCH模型对香港恒生指数的实证分析

根据股票收益率的基本特性,基于正态分布、t分布和GED分布,对香港恒生指数日收益率序列建立EGARCH模型,进而以实例论证分析香港恒生指数。论证结果表明,基于GED分布假定下的EGARCH模型能更好的反映收益率的风险特性。     

股指期货保证金研究——基于参数、半参、非参模型的分析

基于收益率的基本统计特征,采用GARCH-t模型计算VaR值,并以此为保证金比率,对沪深300指数进行分析,建立了GARCH-VaR的股指期货保证金模型,蒙特卡罗模拟法的VaR模型,历史模拟法的VaR模型,通过对比,发现GARCH-VaR模型能更好地捕捉收益率分布特征,得到的保证金水平能更好地覆盖风险.     

贝叶斯下的市场风险资产损失计量

目前VaR模型是国际上通行的综合衡量和管理风险的计量技术,但当分布是非正态分布或是不连续的时候VaR就没有稳定性。在应用VaR以及CVaR的基本原理,利用具有尖峰后尾特征的对数正态分布并结合贝叶斯风险,对参数通过先验分布和后验分布进行修正得到市场风险资产CVaR以及VaR的计算公式,对其进行比较分析,将其与pareto分布下的市场风险VaR值进行比较。研究表明:对数正态分布下市场风险资产的损失率比损失率呈pareto分布的风险损失显现出更好的拟合特征,能够描述市场风险资产的随机性最大损失,以及CvaR计量下的市场风险资产损失比VaR计量下的有更好的尾部特征,更加符合风险的充分性。     

基于VaR和ES组合预测的商业银行利率风险度量

利率风险度量是完善商业银行利率风险管理机制的关.本文选取上海银行间同业拆放利率(Shibor)市场隔夜利率数据为研究对象,使用风险价值(VaR)和预期损失(ES)度量利率风险,构建出相对评分组合模型和联合回归组合模型测度利率风险.实证结果表明,联合回归组合模型能有效测度利率风险,准确性最高,模型稳定性最强.Shibor...     

沪深股市投资风险比较

极值理论在风险管理中扮演着重要的角色,它是关于市场极端风险的建模和量化的一种主要方法,本文通过极值理论中POT模型来估计用来度量市场风险的工具VaR和ES,并以中国股市作实证分析,结果我们发现沪市的投资风险要小于深市。     

应用极值理论度量金融市场风险

极值理论在风险管理中扮演着重要的角色,它是关于市场极端风险的建模和量化的一种主要方法,通过极值理论中POT模型来估计用来度量市场风险的工具VaR和ES,并以中国股市作实证分析,结果发现沪市的投资风险要小于深市。     

风险价值VaR的存在惟一性问题

当风险资产的损失为离散随机变量时,用概率方程、反分布函数和分布最小值给出的风险价值VaR定义不满足存在惟一性,而用概率下确界、概率最小值、分布下确界和分布右极限最小值给出的VaR定义则对任意随机变量都能满足存在惟一性。     

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。     

我国开放式股票型基金的风险度量——基于GARCH—VAR模型

应用GARCH—VaR风险度量模型,对我国开放式股票型基金市场风险进行测量和分析,则能比较好的描述收益率波动的动态变化特征。该模型较符合我国证券投资基金的现状,并且可得到一个随时间变化的VaR序列,从而便于研究VaR的变化趋势和未来VaR的预测。对比不同分布下各模型计算出的VaR值的准确程度,可以为股票型基金的风险管理提供一个度量上的参考。     

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.