VAR技术在金融风险管理中的应用

本文就VAR(Varlue At Risk)在度量投资组合风险、在绩效评估中和信息披露中等方面的应用作了一些探讨。     

风险价值法及其在金融风险管理中的应用

探讨了金融工具风险价值测定的有关问题，包括风险价值的含义、金融工具风险价值测定的数理基础和具体方法等，并论述了风险价值在风险管理中的应用。     

VaR模型及其在金融风险管理中的应用

从我国金融机构现行的金融风险管理技术上看，主要采用的传统的资产负债管理（Asset-Liabil-ity Management)和资产定价模型等，而传统的资产负债管理过份依赖于金融机构的报表分析，缺乏时效性，资产定价模型（CAPM）无法揉合新的金融衍生品种，而用方差和β系数来度量风险只反映了市场（或资产）的波动幅度。这些传统方法很难准确定义和度量金融机构存在的金融风险。     

基于VAR模型的商业银行利率风险管理研究

利率市场化后,利率更多受市场规律的影响,遵循市场规律运行,利率的变动频繁且难以预测.利率风险也随之上升为银行的主要风险,利率风险不仅影响到商业银行的盈利能力,而且资产、负债的市值因利率变动而变动,并波及清偿能力,进而引发流动性问题.因此,加强利率风险监控,已成为商业银行资产负债管理的重要内容.本文结合VAR模型对商业银行利率风险管理加以研究.     

VAR模型在我国利率风险管理中的应用研究

随着中国利率市场化改革的深化,我国的利率机制得到了进一步的提高。时刻掌握我国金融市场资金的供求状况对我国金融市场的发展有着重要的作用。目前我国金融市场由于时间较短,因此其对于利率的风险管理水平较低。随着我国金融邻域的开房程度的提高,对于利率风险的控制就成了我国金融市场能够健康运行的一个很重要的因素。VAR模型可以有效地度量利率风险,对于我国的金融市场的健康发展有很大的推进作用。     

在金融风险管理中推广应用系统工程

防范和控制金融风险必须建立科学、系统的管理方法。本提出在金融风险管理中推广应用系统工程的基本思路。着重阐述了风险管理中应用系统工程的信息工程方法、控制方法、系统预测技术、系统评价技术以及决策技术等，以求达到防范和控制金融风险的目的。     

VAR模型在我国商业银行风险评估中的应用

本文主要对VAR模型进行了介绍,分析了其优越性以及在实践中的应用价值。     

金融风险定量模型及其应用

金融风险管理的基础和核心是对金融风险的定量分析和评估,即风险测量.风险价值模型是目前风险测量的主流方法.VaR模型具有概念简单、对风险的测量科学、实用、准确和综合等许多优点,因而获得了广泛的应用.     

浅谈中国金融风险管理

由美国房地产市场的次级贷款风波引发的全球经济危机,虽然历时三年,但经济要恢复到危机前还有很长一段路要走,足见其影响深远,这次危机爆发的重要愿因之一就是其对金融风险防范的敏感度不足,风险管理的缺位,金融风险积累最终与泡沫经济相互转化。而对比我国金融市场现状,在高速发展的同时也积累了不少风险,本文立足中国金融市场现状,提出风险管理的建议。     

金融风险中的新领域--操作风险的度量与管理

近年来金融学界对于金融风险的微观研究日益深入，新的理论模型和新思想不断出现。但这些研究主要是针对市场风险和信用风险，对于金融风险中非常重要的一方面-操作风险的研究进展缓慢，实践操作部门也未给予足够的重视，本文拟通过贝叶斯模型的引入，对操作风险作一定程度上的量化分析，并通过这种分析方法了解操作风险与市场风险、信用风险是如何结合的。     

国内供应链金融风险管理研究综述

供应链金融适应了供应链管理的需求,能够更好地解决中小企业的融资困境,拓展银行的业务范围.国内许多专家学者对供应链金融风险管理进行了研究.本文从风险识别、信用风险评估、风险的防范和管理上对国内供应链金融风险管理的研究进行了梳理,并指出供应链金融风险管理的研究方向.     

金融风险管理基础与前沿研究

金融风险主要是指在参与金融市场过程中存在的许多的不确定的因素.金融风险可以根据风险的来源不同划分类别,诸如操作类风险、信用风险、市场风险等,相应的金融风险管理也根据风险的不同划分为不同种类.然而随着市场的发展,当前的金融市场上存在了许多金融风险管理无法解释的行为,这种新生现象的出现也促进了新金融学的诞生和发展.     

基于股票指数的金融风险实证分析

随着资本全球化的发展,国际金融市场的联系也越来越密切,随之而来的便是金融风险也越来越受到人们的关注。在刻画金融资产价格波动率方面,高频数据有着低频数据无法比拟的信息优势,能够更准确的刻画出金融市场上波动率的相关特征,从而对具有金融风险有更准确的度量。在众多模型中,VAR模型作为一种广为应用的度量模型,在金融风险度量中起到非常重要的作用,也是本篇论文使用和探讨的度量方法。在介绍VaR模型的基础上,本文将其应用于股票实数的实证研究中。     

基于VAR模型的CPI与PPI关系的实证研究

本文选取我国1993年1月至2010年9月的CPI和PPI月度数据,建立VAR模型,通过格兰杰因果检验发现CPI和PPI互为格兰杰原因.通过脉冲响应含函数进行分析,发现CPI对自身的增长起着推动作用,CPI对PPI的增长有着正向的作用,但影响有2个月的滞后期;PPI的变动对CPI有着正影响,并且有2个月的滞后期.方差分解的结果说明CPI的变动90%是由本身引起的,10%是由PPI引起的;PPI变动40%是由CPI引起的60%是由自身引起的.