投资组合风险中CVaR方法的应用

本文研究了CVaR在投资组合风险中的运用。首先CVaR在投资组合理论中的运用进行了深入的研究,并以此提出了这三种新的分析投资组合风险的方法,对组合CVaR方法进行了有益补充,即边际CVaR,成分CVaR和增量CVaR。最后选取了基金裕阳2006年第三季度的数据进行了实证研究,计算了基金裕阳十大重仓股的边际CVaR、成分CVaR和增量CVaR,然后对这些风险信息进行分析得出调整对策。     

基于CVaR的投资组合优化模型研究

风险价值(VaR)是近年来国际金融机构所倡导的测度和控制金融风险的国际主流技术,但是它在投资组合损益服从非正态分布的情形时,不满足一致性风险度量,出现尾部损失测量的非充分性。为了使具有一致性的条件风险值度量(CVaR)克服VaR的不足,构建基于CVaR约束的投资组合优化模型,该模型虑及了投资组合资产的交易成本、交易限制、资金约束和投资者的风险承受度,为制定合理的最优投资组合提供了一种新的思路。     

基矛CVaR的投资组合优化模型研究

风险价值（VaR）是近年来国际金融机构所倡导的测度和控制金融风险的国际主流技术，但是它在投资组合损益服从非正态分布的情形时，不满足一致性风险度量，出现尾部损失测量的非充分性。为了使具有一致性的条件风险值度量（CVaR）克服VaR的不足，构建基于CVaR约束的投资组合优化模型，该模型虑及了投资组合资产的交易成本、交易限制、资金约束和投资者的风险承受度，为制定合理的最优投资组合提供了一种新的思路。     

均值-CVaR模型在正态条件下风险资产组合的研究

条件风险值(CVaR)是指金融资产或其组合的损失额超过VaR的条件均值,它克服了VaR的非一致性,不满足凸性等局限性。给出了在风险证券的预期回报率服从正态分布下的均值-CVaR模型及最小均值-CVaR风险资产组合有解的条件,并在该条件满足下的最小均值-CVaR组合的投资比例向量和最小值。     

VaR的改进方法CVaR在投资组合风险中的应用

VaR(在险价值)理论是当今国际上比较成熟的分析和度量风险的理论,在世界范围内得到广泛应用,但在对风险分布函数的度量中,却常常忽视对函数尾部特殊值的分析和计量,从而影响到风险评估的准确性。CVaR作为投资组合风险度量的指标克服了VaR的不足,是一致性的投资组合风险度量指标,具有很多优良特性。目前CVaR尚未成为金融业的一项公认标准,但因为它有厚实的理论根基和鲜明的可操作性,在投资组合风险控制方面比VaR更为有效合理、更适宜,同时建立CVaR模型可以降低风险,使资源合理配置。     

VaR在投资组合应用中存在的缺陷与CVaR模型

VaR在投资组合应用中存在的两个缺陷:一是不满足一致性公理,二是尾部损失测量的非充分性,这些缺陷可能导致组合优化上的错误.当且仅当组合回报服从正态分布时,VaR才能应用于组合优化,这极大地限制了VaR在投资组合管理中的适用范围.本文最后介绍了CVaR模对VaR模型的改进及其在投资组合优化中的应用.     

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。     

CVaR在我国养老基金投资风险控制中的应用

1CVaR模型及投资组合优化1.1VaR体系及其内在缺陷当前应用广泛的风险计量方法VaR是指在险价值(Value at risk),是一种风险管理与控制的新工具,是指在正常     

基于美国20只对冲基金的风险测量模型比较

对冲基金的基金(FOHF)逐渐成为世界金融发展又一强势着力点,并在后金融危机时代成为一枝独秀。本文选用经过Cornish-Fisher扩展CVaR资产配置模型的对冲基金投资组合构建与优化模型La-MCVaR。选取美国的20只代表性对冲基金,得到有效前沿,并与均值—方差模型、均值—风险价值等模型比较分析,结果表明模型La-MCVaR是切实可行的,可以应用到对冲基金的投资组合(FOF)的构建中,为投资决策作参考。     

基于CvaR和RAROC的投资组合优化模型

RAROC(风险调整的资本收益率)是商业银行用于经营管理的核心技术手段之一,用经过调整后的收益与风险资本的比值对银行的经营绩效进行评估。在本文中我们用CVaR来度量风险资本,提出了一个新的投资组合优化模型,并对该模型进行分析。并验证了该模型的有效性。     

VaR和CVaR风险度量方法及最优再保模型

目前,VaR(value-at-risk)和CVaR(conditional value-at-risk)方法是各领域进行风险管理的主要度量工具。本文将VaR、CVaR与传统方差方法进行比较,从是否符合一致性公理来体现VaR和CVaR方法的优越性。并介绍了该两种方法在保险领域的应用,给出了再保险方面的基于VaR和CVaR风险度量的最优再保险模型。     

基于最大熵的房地产投资组合模型

房地产投资组合模型多以方差或标准差作为风险度量指标。本文从分散风险的角度运用熵的概念,建立了房地产投资组合的熵优化模型,并给出通解,使对房地产投资组合模型的应用更加合理、客观。     

基于CDaR理论的社保基金投资风险管理模型

目前,国内社保基金投资风险测量的主流方法VaR和CVaR模型尚存在一些缺陷,有必要将国外风险度量方法CDaR模型引入到国内社保基金的投资风险管理实践,结合我国社会保障基金投资管理条例中的相关投资风险约束条件和国内证券市场的实际情况,形成我国的有投资约束条件下的社保基金风险管理拓展模型。     

基于风险评估的股票投资组合研究

对股票投资组合的背景和意义进行研究,建立了收益模型、风险模拟、风险模拟、均值——方差模型和效用最大化投资组合模型,并基于实例进行了分析,最后给出了建议。     

基于粒子群算法的证券组合投资模型的研究

从证券组合模型的概念,给出证券组合多目标决策模型。并用模糊优选法将证券组合多目标优化转化为单目标优化。同时,重点描述了粒子群算法,并采用自适应变异的粒子群算法对证券组合投资模型进行求解,最后编程实现证券组合模型的最优解,试验结果表明此方法取得了较好的效果。     

关于几种金融风险度量模型的评价研究

风险度量方法一直是金融投资研究的热点问题之一,风险定量化研究又是风险管理的中心任务之一,本文针对VaR、CVaR、GRM金融风险度量模型进行了比较研究,并从静态和动态两方面进行了评价,对目前我国金融市场具有重要的借鉴意义。     

用于高频的新颖开关电容积分器

本文研究了用于开关电容(SC)滤波器的离散积分器,所推荐的积分器是由无耗离散积分器(LDI)和双线性离散积分器的最佳线性结合而成,因此,称之为组合离散积分器(CDI)。由于这个积分器使正常转折频率增加一倍,并使高频离散积分器误差减少到最低限度,所以它对高频应用是理想的。文中给出了组合离散积分器的几种SC实现,并且还给出了以组合离散积分器为基础,模拟一般一阶和二阶的模拟滤波器单元的SC电路。     

基于极值理论的沪深股市VaR和CVaR分析

将VaR和CVaR结合起来能全面描述金融时间序列与尾部相关的风险。考虑沪深股指收益序列胖尾特性,极值理论方法能够对沪深股市VaR和CVaR进行较好估计,运用基于Boot strap和极大似然估计方法解决极值理论数据不足的缺陷,从而给出对VaR和CVaR的点估计和区间估计。     

含交易费用的证券投资模型

以Markowitz证券组合投资理论为基础,本文对证券投资中存在交易费用问题进行研究。并分别对包含无风险证券投资和有追加投资额两种情况下,给出了含有买进和卖出交易费用的投资决策模型。     

基于VaR的证券组合优化方法

基于VaR的最优投资决策问题,给出了在VaR约束下的投资组合优化模型。该模型在马柯维茨均值-方差模型的基础上,加入了VaR约束,保证了其风险度量手段与我国金融机构现有投资选择方法在技术上的一致性。