国际棉花期权与期货套保模型选择

为改变期权领域德尔塔套保的单一模式,本文将二元GARCH 模型和Copula GARCH模型引入国际棉花期权与期货的套保。研究发现：二元GARCH（或Copula GARCH）模型在最大均值方差比原则下效果不好,但在最小VaR原则下,无论是从方差角度还是均值、夏普比角度看都有效,因此,二元GARCH（或Copula GARCH） 最小VaR 模型可以作为德尔塔套保之外的一种可行方法。相比较套保比、均值和夏普比方面,德尔塔更具优势,方差方面Copula GARCH更有优势,二元GARCH介于二者之间。因此,在运用国际棉花期权进行套保时,可以在风险较大时采用Copula GARCH 最小VaR套保模型,风险适中时选择二元GARCH 最小VaR模型,风险小时采用德尔塔套保模型,灵活应对,力求在规避风险的同时谋求收益最大化。同时,在套保比动态调整中要重点关注期权的虚实变化和换月时点。     

一种多资产组合风险度量解决之道：正则藤Copula

为准确地度量包含有多项金融资产的组合的风险,本文提出使用一种新的高维Copula构建方法,正则藤Copula（Canonical Vine Copula）,来对多资产间的非线性相关结构进行建模,该函数呈现为一个以一系列成对Copula函数作为节点的“藤”的层叠结构。本文基于上海、香港和台湾三个股票市场对构建该高维Copula函数时各个节点上成对Copula函数类型的选取进行了讨论,并证实了正则藤Copula函数相比传统的多元Copula函数能够更灵活地描述各市场间尾部相关性的复杂形式。样本外风险预测绩效分析和模拟研究均表明,使用正则藤Copula函数确实能够更为稳健和准确地预测组合VaR。     

基于Copula的商业银行信用—汇率风险整合的实证研究

本文对不同族类、不同种类Copula函数进行比较分析,基于深圳发展银行、上海浦东发展银行、中国民生银行信用收益率和汇率收益率的经验数据进行实证研究与分析,用经验累积分布函数拟合信用收益率和汇率收益率的边缘分布,Archimedean Copula函数描述三家银行的信用收益率和汇率收益率的相关关系。在各个置信度下,运用拟合度最优的Copula函数求出各自的信用-汇率风险的VaR(Value-at-risk)值和CVaR(Conditional Value-at-risk)值,并比较三家银行整合风险的大小,为金融机构决策者的监管提供参考。     

多金融资产风险价值的Copula计量方法研究

本文侧重研究多金融资产的风险价值计量方法。利用Copula联结函数、混合分布和Jacob矩阵，构造多金融资产风险价值的Copula计量方法，指出Copula计量方法相关的几个重要问题。     

对外开放条件下的证券市场风险相关性及其度量

对外开放条件下的中国证券市场将面临关联溢出、波动加剧以及市场大幅下跌等主要风险,这些风险可能产生很大危害.本文简介了VaR、Copula和ICAPM模型在分析证券市场风险相关性的应用.     

对外开放条件下的证券市场风险相关性及共度量

对外开放条件下的中国证券市场将面临关联溢出、波动加剧以及市场大幅下跌等主要风险，这些风险可能产生很大危害。本文简介了VaR、Copula和ICAPM模型在分析证券市场风险相关性的应用。     

ARCH族-VaR方法在外汇投资的风险测量

一、引文 外汇市场波动剧烈,要在汇市上进行交易,则要有很强的风险管理能力,而风险管理的基础是风险测量.当前国际上,定量风险管理方法是金融领域研究的焦点,其中JP Morgan(1994)提出的VaR(value at risk)方法的研究和应用最为突出.     

中国证券市场的VaR方法度量分析

VaR方法是目前国际上评价市场风险的重要方法,用该方法研究我国的证券市场,可以为投资者控制市场提供有效的参考指标。本文介绍了VaR的定义和计算方法,并选取适当数据对我国证券市场进行了实证分析。     

VaR方法在金融企业投资绩效评估中的应用

本文介绍了风险值(VaR)的定义与VaR的计算原理,探讨了VaR模型在金融企业投资绩效评估中的应用,引出经济资本、风险调整资本的资本收益率等指标,并对VaR方法进行了延伸。     

基于VaR模型对房地产风险价值评估

VaR模型是JP.Morgan公司用来计量市场风险的产物,它是一种能测量不同交易、不同业务部门市场风险,并将这些风险体现为一个数值的方法。在投资过程中人们可以应用VaR对投资对象进行风险测量,使人们根据风险的大小来决定投资的策略。本文对VaR模型进行改良,从风险因素影响房地产价格的角度,测算多种风险对投资房地产带来的最大损失。     

Value-at-Risk (VaR) Computations Under Various VaR Models and Stress Testing

SUMMARY

Bank for International Settlements (BIS) proposes that all banks calculate and report amount of market risk they incur and allocate sufficient amount of capital starting at the beginning of year 2002. BIS also suggests that value-at-risk (VaR) models in computing market risk should be used. The Turkish Bank Regulation and Supervision Agency already required all Turkish banks to compute and periodically report market risk and reserve adequate amount of capital since January, 2002. This study mimics an average trading marketable securities portfolio subject to market risk of the four largest Turkish banks. The publicly available quarterly financial reports of year 2001 for Isbank, Garanti, Yapi Kredi and Akbank are examined, and a mimicking portfolio composition is determined as bond investments; 60% in Turkish currency (TRL), 20% in American dollar (USD) and 20%in Euro (EUR). The VaR amounts of the mimicking portfolio are computed by applying Historical Simulation, Monte Carlo Simulation, Delta-Normal and Standard Methods. Finally, stress test is applied for each of the models by using crisis scenarios. The Turkish financial crises of November 2000 and February 2001 are simulated as stress scenarios. The results of stress testing reveal that all methods except standard method can stand the crisis in November 2000, but none of the models can stand the crisis in February 2001.     

基于极值分布理论的VaR与ES度量

本文应用极值分布理论对金融收益序列的尾部进行估计,计算收益序列的在险价值VaR和预期不足ES来度量市场风险。通过伪最大似然估计方法估计的GARCH模型对收益数据进行拟合,应用极值理论中的GPD对新息分布的尾部建模,得到了基于尾部估计产生收益序列的VaR和ES值。采用上证指数日对数收益数据为样本,得到了度量条件极值和无条件极值下VaR和ES的结果。实证研究表明:在置信水平很高(如99%)的条件下,采用极值方法度量风险值效果更好。而置信水平在95%下,其他方法和极值方法结合效果会很好。用ES度量风险能够使我们了解不利情况发生时风险的可能情况。     

基于信用度量制模型的互换价值VaR的计量

互换这一衍生工具有助于规避风险、谋取收益。但互换本身也有金融风险。由于涉及两个或两个以上交易主体,信用风险是互换交易中的主要金融风险形式之一。本文运用信用度量制模型度量了互换价值VaR,以期对我国金融机构严重信用风险的度量、管理有所借鉴。     

VaR模型及其在金融风险管理中的应用

风险价值(简称VaR)是目前国际金融风险管理领域广泛使用的工具,也是度量金融风险的一种新的技术标准。本文着重介绍了VaR的概念、计算及其应用,并指出VaR模型作为衡量金融市场风险的标准在我国的应用前景。     

Cross-sectional quantile regression for estimating conditional VaR of returns during periods of high volatility

Evaluating value at risk (VaR) for a firm’s returns during periods of financial turmoil is a challenging task because of the high volatility in the market. We propose estimating conditional VaR and expected shortfall (ES) for a given firm’s returns using quantile regression with cross-sectional (CSQR) data about other firms operating in the same market. An evaluation using US market data between 2000 and 2020 shows that our approach has certain advantages over a CAViaR model. Identification of low-risk firms and a reduction in computing times are additional advantages of the new method described.     

在险价值(VaR)计量方法的解析与研究

在险价值是近年来发展起来的一种用于量化和控制金融风险的模型。本文在介绍在险价值基本思想的基础上,对常用的四种在险价值计量方法进行逐一介绍,并分析每种方法的优点和局限性;最后,对在险价值及计量方法进行总的评述。     

VaR方法在风险评估中的应用

现代金融市场的金融产品种类繁多,市场不确定因素不断加大,市场风险越来越大,传统的风险评估方法难以满足市场对风险评估的需要。VaR法通过定量计算风险值,以求达到对风险准确评估的目的。     

VaR方法对我国保险投资风险管理的借鉴及应用

近20多年来金融市场迅猛发展,金融机构面临的主要风险已从信用风险转向了市场风险。我国金融市场作为一个发展中的新兴市场,市场风险必将随着金融市场的发展而逐渐加大。保险公司作为经营风险的企业,必将面临着这种金融风险。研究VaR对于保险投资风险管理的影响可以防患于未然,有效地避免由于信用风险和市场风险带来的损失。     

基于动态VaR模型的我国银行间拆借市场风险度量研究

本文介绍了一种基于GARCH和非参数法的动态VaR模型——L_VaR模型,用来度量市场风险与流动性风险两者综合风险的大小。并通过采样我国银行间隔夜拆借的高频交易数据,以及SAS软件的数据处理分析发现,GARCH（1,1）模型能较好地拟合隔夜拆借利率的波动情况,而非参数估计法（Boot- strap）能较准确地估计拆借市场流动性的波动水平。实证结果表明。基于动态VaR模型对于市场风险与流动性风险两者综合风险的短期预测效果较为理想。     

Interpreting Value at Risk (VaR) forecasts

Value at Risk (VaR) forecasts have been increasingly accepted globally by both risk managers and regulators as a tool to identify and control exposure to financial market risk. However, modern portfolios are characterized by a constantly changing composition of security holdings that reflect portfolio managers’ strategies, expected prices, and net cash flows into the portfolio. As a result of these factors, portfolio returns are time-varying mixtures of distributions which are unlikely to be well approximated by conventional methods.