基于Copula模型的沪市A股投资组合风险分析

本文采用Copula—GARCH模型对金融市场中投资组合的风险问题进行分析,并选取沪市A股六支股票进行实证研究,结合Monte Carlo模拟计算了投资组合的VAR值,结果显示对资产进行适当的组合可降低投资者的风险,从而证实了模型的可行性和有效性。     

基于Copula理论的商业银行的市场风险研究

在投资者看好银行股的背景下,结合t-EGARCH模型和极值理论,利用Copula方法对14家上市银行股票进行分析,并通过蒙特卡洛模拟计算单只股票以及投资组合的VaR.结果表明,此方法能很好地量化风险,有助于衡量市场风险.     

基于混合Copula函数的行业指数投资组合风险度量

考虑金融时间序列出现非正态性及非线性相关的特征,构建了基于混合Copula函数的投资组合风险度量及优化模型。采用GARCH模型对各个金融时间序列缘分布进行建模,并利用可以灵活反映上、下尾部相关和对称相关的混合Copula连接各个边缘分布。运用BFGS算法和极大似然估计相结合的方式对模型进行参数估计,通过数学优化和Monte Carlo模拟方法求得投资组合的最优权重,以及相应的Va R和CVa R值。最后,利用中国股市四个行业指数的数据进行实证分析,检验了模型的可行性和有效性,为高维非线性相关的投资组合决策提供有价值的参考。     

浅谈我国贷款信用风险量化管理的改进——基于Credit Metrics模型

信用风险的量化管理是商业银行风险管理的重中之重,目前我国商业银行的信用风险管理刚开始向量化分析改进,本文探讨了典型的现代信用度量模型——Credit Metrics模型对改善我国现行的贷款风险度管理的借鉴意义。     

信用风险度量的CreditMetrics与KMV模型的比较研究

随着金融改革的深化和发展,信用风险度量已经越来越值得重视。文章介绍最常用的两种先进的信用风险管理模型,详尽地阐述了两个模型度量信用风险所用的方法,并在比较的基础上,指出两个模型的优点以及存在的不足,以更好地用于风险度量。     

基于半参数Copula的信用风险实证分析

随着金融市场的不断深入和发展,金融相关性分析越来越复杂,Copula技术以处理非正态联合分布的优良性质得到了国内外学术研究的广泛关注。本文通过非参数的核密度估计法估计Copula的边缘分布,用两阶段最大化方法确定Copula的参数和核密度估计的带宽,用Copula理论更加准确地描述资产的相关性,从而更加准确地量化金融市场的风险,并在KMV的框架下,讨论中国A股市场投资组合的信用风险。     

信用风险度量的CreditMetrics与KMV模型的比较研究

随着金融改革的深化和发展,信用风险度量已经越来越值得重视。文章介绍最常用的两种先进的信用风险管理模型,详尽地阐述了两个模型度量信用风险所用的方法,并在比较的基础上,指出两个模型的优点以及存在的不足,以更好地用于风险度量。     

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Copula GARCH的多资产期权定价

自从Black和Scholes在1976年开创性的提出了BS期权定价公式以来,期权定价理论得到了极大的发展,而在其后的研究中发展基于BS公式的隐含波动率对于执行价格具有类似微笑的曲线,其原因是标的资产的过程并不是BS公式所假设的几何布朗运动。Engle提出的ARCH模型和Bollerslev提出的GARCH模型能对标的资产的收益率序列进行很好的描述,因此将GARCH模型引入期权定价。在多资产期权定价研究当中,最为关键的是标的资产之间的依赖关系,关于依赖关系的最有力的就是Copula理论,而Copula的一大优势就是可以将边缘分布和联合分布分开,可以分别考虑边缘分布和数据的相关结构。本文设想将多元GARCH引入多资产期权定价中,但是一般的多元GARCH的系数过多而不易估计,另一方面模型的灵活程度较小,所以用一元的GARCH模型分别对各个标的资产的收益率序列进行建模,再用Copula将各个资产的分布联接起来,这便是Copula based MGARCH模型。接下来便可以通过Monte Carlo模拟对期权进行定价。     

基于Credit Metrics模型的汽车消费贷款业务信用风险管理分析

汽车消费贷款业务的蓬勃发展要求商业银行加强对该业务的信用风险管理.Credit Metrics模型是世界上第一个评估信用风险的量化度量模型,并为改善商业银行被动的信用风险管理提供了一种有效的管理思路和基础.     

Copula 在商业银行组合信用风险度量中的应用

本文对比分析了正态Copula函数、t-Copula函数、Gumbel Copula函数、Frank Copula函数和Clayton Copula函数对资产组合分布尾部特征的描述特点并选择其中四种Copula函数与KMV模型相结合对商业银行组合信用风险进行度量,度量结果显示Clayton—Copula相关模式假设下的商业银行组合信用风险度量结果最符合实际。     

存款保险费率结构的Monte Carlo比较——基于商业银行的风险暴露水平

存款保险制度可能引发道德风险问题,导致商业银行主动承受更大的风险。针对这一问题,有人提出基于风险设计存款保险费率结构。论文通过Monte Carlo实验,比较不同存款保险费率结构在控制商业银行的风险暴露水平方面的效能,发现存款保险费率结构在控制风险方面的效能优劣次序,对商业银行的风险偏好敏感,在确定商业银行的风险偏好之前,不能断定基于风险的存款保险费率结构一定优于固定费率结构。     

Copula函数度量我国商业银行资产组合信用风险的实证研究北大核心CSSCISSCI

在现代商业银行面临的主要风险中,信用风险无疑是最主要的风险,而信用风险度量是我国商业银行风险管理的薄弱环节。本文针对我国金融数据少、有效数据时间段短的特点,基于Copula函数度量组合信用风险原理,通过建立资产组合中每个资产的收益率门槛值,来模拟资产收益率情景,并结合Copula函数影射出信用评级情景,得到各个假设状态下Copula函数度量的资产组合信用风险。实证结果证明,选用Copula函数度量银行资产组合信用风险是一种可行的方法,本文给出的一套理论与实际数据相结合的算法有一定的借鉴意义。     

基于风险整合模型的CDO产品定价研究

本文在因子Copula模型框架下考虑相互关联的市场风险、信用风险以及随机利率风险对CDO价格的影响,提出CDO风险整合定价模型。采用Monte Carlo方法模拟的数值结果表明:第一,在连接函数为Clayton Copula函数及共同因子和异质因子均为t分布条件下,信用指标的数值分布具有厚尾性;第二,风险整合模型的CDO价格对标的违约强度λi非常敏感,各分券的信用利差随着λi的增加而单调增加,Copula函数的参数θ对信用利差的影响则非单调,信用利差在区间θ?[1,3]上呈现先降后升的趋势。     

基于非参数核密度估计时变相关Copula的沪深股市相关性研究

近年来,Copula方法在金融市场相关性的研究越来越广泛。由于金融时间序列具有时变非对称相关的特性,本文引入时变相关非对称Copula函数(GJC-Copula)应用非参数核密度估计刻画序列概率分布,再采用极大似然估计方法估计尾部相关参数,研究了沪深股市之间的相关性,结果表明股市在下跌时相关系数更大,并通过加入虚拟变量方式分析了股权分置改革后相关系数的变化,结果表明05年股权分置改革后沪深股市上尾和下尾相关系数均有一定程度下降。     

基于Copula GARCH的多资产期权定价

自从Black和Scholes在1976年开创性的提出了BS期权定价公式以来,期权定价理论得到了极大的发展,而在其后的研究中发展基于BS公式的隐含波动率对于执行价格具有类似微笑的曲线,其原因是标的资产的过程并不是BS公式所假设的几何布朗运动。Engle提出的ARCH模型和Bollerslev提出的GARCH模型能对标的资产的收益率序列进行很好的描述,因此将GARCH模型引入期权定价。在多资产期权定价研究当中,最为关键的是标的资产之间的依赖关系,关于依赖关系的最有力的就是Copula理论,而Copula的一大优势就是可以将边缘分布和联合分布分开,可以分别考虑边缘分布和数据的相关结构。本文设想将多元GARCH引入多资产期权定价中,但是一般的多元GARCH的系数过多而不易估计,另一方面模型的灵活程度较小,所以用一元的GARCH模型分别对各个标的资产的收益率序列进行建模,再用Copula将各个资产的分布联接起来,这便是Copula based MGARCH模型。接下来便可以通过Monte Carlo模拟对期权进行定价。     

Credit Metrics模型在我国商业银行信贷风险管理的应用研究

本文首先考察了国际上应用较广的传统风险度量模型,即巴塞尔委员会推荐使用的在国际上具有较大影响力的Credit Metrics、KMV、CreditRisk+、Credit Portfolio View等模型.在此基础上,用我国某商业银行的信贷数据对Credit Metrics模型进行商业银行信贷风险的信贷资产组合的信用风险度量模拟,探讨我国商业银行运用该模型进行信贷风险的量化管理的可行路径.     

基于藤结构Copula的多元信用风险相关性度量模型及其比较

在信贷组合管理的框架下,以行业信用风险为基础,构建了基于藤结构Copula的多元信用风险相关性度量模型,并以2006年6月～2010年12月中国上市公司数据对模型进行了参数估计,发现Canonical藤结构更适合度量行业信用风险相关性,以电力煤气及水的生产为代表的强周期性行业对信用风险起着引导作用.     

基于Copula函数的人民币汇率变动和上证综指波动的相关性分析

本文通过介绍Copula函数。分析了人民币汇率变动同上证综指波动之间的关系。研究发现人民币汇率同上证综指自然对数存在一定的正尾部相关性。