GARCH模型在我国外汇风险度量中的应用

自汇率制度改革以来,人民币汇率的走势一直受世人关注.运用合适的方法对汇率进行预测研究,具有重要意义.本文运用时间序列的GARCH模型,对汇率体制改革后的人民币美元汇率建模进行预测.     

基于VaR—GARCH模型的商业银行外汇风险度量

2005年7月21日,我国对汇率制度进行了改革.在汇率市场化条件下,人民币汇率波动更加明显,使得我国商业银行在众多业务中存在的外汇头寸暴露于外汇风险之下.因此我国商业银行应提高外汇风险管理意识,建立全面的外汇风险管理系统,利用科学的外汇风险度量模型,以提升外汇风险管理水平.本文从我国商业银行外汇风险的识别出发,选择了VaR模型中的GARCH族模型,以中国银行为例对其存在的外汇风险进行实证分析,并针对目前外汇风险管理存在的问题提出了可行的改进措施和建议.     

基于GARCH类模型的外汇风险度量研究

本文基于GARCH类模型对美元、欧元、日元、港币、英镑五种货币对人民币的外汇汇率进行实证分析,得出这五种汇率的时间序列均存在显著的ARCH效应,五种汇率前期的外部冲击会加剧汇率的波动,且均不存在显著的风险补偿效应,除美元外的其他四种汇率系统具有自我稳定功能。经过VaR方法的风险度量可知,美元和港币的汇率风险多表现在多头市场,日元和英镑则表现在空头市场,而欧元的波动性过大,其风险超过我们的预期,投资者应慎重选择。     

基于GARCH模型的VaR方法在商业银行利率风险度量的应用

随着经济不断发展,制度、监管的不断完善,管制利率体质下的金融市场难以满足国际接轨的需求,我国金融自由化不断深化。虽然现阶段我国仍处于利率管制向利率市场化过渡的时期,但银行同业拆借利率、债券利率和外币利率作为金融市场导向利率基本已经实现了市场化改革,利率市场化程度愈加深化。文章采用VaR模型和GARCH模型,以shibor同业拆借利率和利率敏感性缺口计算商业银行的利率风险。     

基于GARCH类模型的外汇风险度量研究

随着我国资本市场的开放与发展,汇率的频繁波动所带来的外汇风险越来越受到重视,对于外汇风险的测量与控制是防范外汇风险的关键。本文基于GARCH类模型对美元、欧元、日元、港币、英镑五种货币对人民币的外汇汇率进行实证分析,得出这五种汇率的时间序列均存在显著的ARCH效应,并建立相应的GARCH模型,五种汇率前期汇率波动受到外部冲击而更加剧烈,且均不存在显著的风险补偿效应,五种汇率系统具有自我稳定功能等相关结论。     

VaR模型在金融机构风险度量中的应用

作为风险度量和管理的新方法,VaR自诞生以来在风险管理领域得到了广泛的重视,并已成为金融市场风险管理中的主流方法。在阐述VaR模型的基本原理及其度量方法的基础上,分析了该模型在金融机构风险度量中的具体应用。     

我国证券市场风险测度研究——基于GARCH模型及VaR方法

在经济全球化和金融一体化的影响下,全球的金融环境发生了重大的变化,金融市场的波动性和系统风险也随之加剧。VaR作为一种新的风险度量和管理的工具,自诞生以来就得到广泛应用,它相比于传统的金融风险管理模型,更具有实用性和投资参考意义。我国股票市场发展时间较短,存在许多不成熟不规范的地方,使得我国证券市场指数经常大起大落,加强风险管理势在必行。     

基于Tarch-M模型下的VaR法与TCE法在外汇风险度量中的应用

将残差项服从t分布的门限自回归条件异方差模型应用于我国外汇风险的计量。对2005年7月21日到2008年10月31日的美元/人民币汇率日波动率进行了分析,研究发现：风险值方法（VaR法）可以比较好地度量外汇风险,但是实际风险一旦超过了风险值的估计它会失去效用,所以引入了尾条件期望（TCE法）作为风险值的补充,并证明它估计超出VaR法的风险期望值是有效的。     

外汇风险的VaR度量与套期保值研究

伴随着中国经济的持续高速发展,人民币汇率逐步市场化进程的加快,在当前的体制下,作为汇率风险的主要承担者,如何管理汇率风险已经成了商业银行不可回避的一个话题,其管理水平的高低直接影响着商业银行国际化业务的推进及其盈利水平。先采用在国外得到普遍应用的VaR方法来度量外汇风险,接着对国内商业银行常用的规避外汇风险的手段进行了分析。     

基于VaR模型的我国股票市场风险度量研究

本文选取了2008年1月2日到2013年4月13日的上证综合指数的日收益率作为研究对象,对我国股票市场风险度量进行实证分析,得到如下结论:第一,GARCH族模型能够成功地描述收益率波动的时间相关性;第二,我国股票价格收益率波动具有非对称效应,存在杠杆效应;第三,基于GDE分布的GARCH族模型比基于t分布的模型能够更好地描述我国股票市场的波动性。     

基于GARCH类模型的VaR方法对人民币汇率风险的计量

随着我国汇率制度改革的不断推进,人民币汇率的波动日趋频繁。我国对外经济贸易的飞速发展以及高额的外汇储备使得汇率风险的控制与防范成为当务之急,选择合理的外汇风险计量与预测的方法是外汇风险防范的重要前提。本文选取2010年6月19日至2012年6月19日期间485个交易日人民币兑美元汇率的中间价,选用基于GARCH类模型的VaR模型对人民币波动的风险进行计量,并通过准确性检验,得出人民币汇率风险计量的最优模型。     

Mc-GARCH模型在沪深股市VaR的度量中的运用

金融市场风险管理的核心是对风险的度量,度量风险最流行的方法是VaR方法。本文通过观察上证A股指数和深证A指数的收益率的分布情况,发现两市场的对数收益率存在明显的尖峰厚尾性,不服从正态分布的假定,并且由于两市场指数的对数收益率存在明显的波动聚集性。鉴于此,本文MCGARCH-VaR方法对上证A股指数、深证A股指数的VaR进行了估计及其虚拟资产组合的VaR值进行了估计,并对模型的估计效果进行了评价。     

房地产板块风险分析——基于GARCH模型VaR方法

主要对GARCH模型在风险计量方面的理论方法进行了梳理,并选取2007年1月4日至2010年12月23日上证房地产指数日收盘价作为数据样本,运用GARCH模型VaR方法对我国股市中房地产板块的风险进行了实证分析。实证结果表明我国地产股指序列存在集聚效应,GARCH模型较传统静态法更能够较好的描述我国房地产板块的波动情况,因而测量的VaR值更能反映我国地产板块面临的风险程度。     

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。     

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。     

VaR风险控制在采购策略研究中的应用

原料采购是一个极富变化的系统工程 ,在分析其价格风险的基础上 ,介绍VaR模型及其参数的EWMA方法估计 ,并把它应用于企业采购过程中的风险定量分析。最后做实证分析 ,以说明该方法的有效性 ,为制定科学的采购策略提供新思路。     

基于VaR方法的开放式基金流动性风险测度

本文采用VaR方法并结合GARCH模型,对选取的3种不同风格开放式流动基金,即股票型基金、平衡型基金、价值型基金的流动风险进行测度和比较,发现不同风格的基金流动性风险差距不显著,并分析了其原因,以便为投资者提供参考.     

论金融市场风险测量模型—VaR原理及应用

详细介绍目前测量市场风险的主流模型-VaR,包括VaR产生的背景、VaR的概念;概述VaR的各种计算方法,比较计算方法的优缺点;最后就VaR的作用,应用及其局限性进行讨论。     

保险资金运用中的风险度量——VaR模型分析

保险资金的运用已成为保险企业生存和发展的关键因素之一,文章通过借鉴美、英、日等发达国家的保险投资经验,运用风险价值(VaR)的方法来计量保险资金投入到风险资产组合中的风险,最后对风险价值在保险资金投资风险管理应用中的情况进行评价。