偏tAPARCH模型估计VaR的优越性分析

鉴于金融资产的回报存在有偏、尖峰和肥尾的特性,波动呈现集聚和不对称的特征,寻找科学的VaR测度方法进行风险管理成为金融监管者与金融机构都极为关注的焦点。针对这一问题,国内外的理论和实证研究表明偏 t A-PARCH模型相对于GARCH类模型、正态APARCH模型和 t APARCH模型较能准确有效地估计VaR。因此,随着中国资本市场的不断发展,风险管理重要性的日益凸现,偏tAPARCH模型有望成为一种强有力的风险量化分析技术。     

GARCH族模型计算中国股市在险价值(VaR)风险的比较研究与评述

如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题。VaR方法作为当前业内比较流行的测量金融风险的方法，具有简洁、明了的特点，而且相对于方差来讲，更多的将投资人的损失作为风险具有更好的合理性。但是在用参数法计算VaR时，关于分布假设、模型的选择，具有一定的主观因素，很多是靠经验来进行判断。文中用当前金融领域刻画条件方差最典型的GARCH模型及其几种最新衍生模型如EGARCH、PARCH等，分别在正态分布以及能刻画收益厚尾特性的分布(t-分布、GED分布)假设下，再结合上证指数、深圳综指与上证180指数进行实证分析，并对结果作了比较，分析各种模型的优缺点、与分布假设的关系以及与指数序列数据的关系，得出一些新的结论。作为对比，也用Riskmetrics模型计算了VaR值，分析其与GARCH族模型的不同。     

基于GARCH模型的极值VaR风险的动态区间估计模型

为了更准确地度量在险值的估计精度及弥补现有极值VaR测算模型的不足,文章基于GARCH方法推导了极值VaR的动态置信区间估计模型,论述了风险资产的极值VaR假设检验方法及基于GARCH方法的置信区间求法,最后用中信(中信标普300)指数对中国股市风险情况作了区间估计及显著性检验的实证分析。结果表明提出的方法较参数法置信区间有更好的估计精度,且能较为敏感地捕捉收益的动态性。     

基于VaR方法的汇率风险分析

自2005年7月21日人民币汇率形成机制改革以来,人民币汇率波动日渐市场化,我国各大经济主体所面临的汇率风险也日益凸现.在此背景下,加强人民币汇率风险管理已成为一个重大课题,而其核心和前提是实现对人民币汇率风险的有效度量.目前国际流行的风险测量工具是VaR,但国内各大机构对VaR的应用与国际相比则存在着很大差距.     

基于VaR的商业银行市场风险分析

巴塞尔新资本协议将银行风险分为信用风险、市场风险和操作风险。其中,市场风险又可以分为利率风险和汇率风险。随着我国经济的发展,综合国力的提升,人民币升值的压力不断提升,人民币币值得波动也很频繁。因此,汇率的波动对银行风险的影响值得研究。     

GARCH模型与VaR的度量研究

GARCH模型在金融资产序列波动率的模拟和金融风险VaR的度量中都有着广泛的应用。本文比较研究了RiskMetrics及GARCH族的11种模型分别在正态分布和Skewed-t分布下度量VaR值的精确程度,同时对向前一步预测的VaR值进行了失败率检测法和动态分位数测试。结果表明,Skewed-t分布较好地拟合了金融资产的厚尾特性;在不同的置信水平下,FIGARCH(BBM)、FIEGARCH及IGARCH模型预测的VaR值更加精确,其高估或低估的风险程度较轻。     

基于AEPD分布和ALD分布的VaR模型

本文以成熟市场和新兴市场的六个主要的市场指数为例,将更精确反映金融资产收益率典型事实的AEPD分布和ALD分布运用于股票市场VaR的度量。并与其它常见的非参、半参和参数法VaR模型进行全面比较。实证表明,对于参数法模型,误差项服从ALD分布和正态分布的GARCH族模型分别当且仅当在度量低分位数和高分位数水平下的VaR值时表现优异;而误差项服从AEPD分布的GARCH族模型在度量各种分位数水平下的VaR值时均取得不错的效果。另外对于CAViaR模型,它们在度量VaR时与参数法中表现最好的AR-GJR-GARCH-AEPD(ALD)两个模型效果相当。     

VaR模型在供应链金融价格风险防范中的应用

在介绍供应链金融风险种类的基础上,分析VaR模型在供应链金融价格风险防范业务中的应用和改良情况,并以金属铝为例,分析在金属铝市场价格变动情况下,综合运用历史模拟法和蒙特卡罗模拟法,来估算货值变化在什么范围内,铝锭作为质押物的货值不会低于银行的贷款成本额.     

基于GARCH类模型的权证时变VaR值估计

由于权证收益率分布具有尖峰厚尾和非对称性的特征，其市场风险的估算运用GARCH类模型比较合适。本文选取包钢JTB1的日收盘价格序列为样本，分别用EGARCH、TGARCH模型估计样本期间内日VaR值，并进行了比较。结果表明，EGARCH模型较好地预测了损失结果，而TGARCH模型则低估了风险。因此，基于EGARCH模型对VaR值的计算能更好地反映权证收益率的波动特征和准确预计损失，可以为权证的风险管理提供较为可靠的风险度量工具。     

基于VaR方法的开放式基金风险的实证研究

本文通过运用VaR方法分析最新的基金市场的样本数据代表性地展示了开放式基金的市场风险;同时构建了GARCH模型对选择的十只开放式基金样本数据运用EViews7.0统计数据软件计算得出了相应的参数,并且使用计算VaR值的公式计算出每只基金所对应的日收益率的VaR值.进一步讨论了每只基金的日收益率VaR值之间的关系以及它们各自的风险状况.     

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。     

基于VaR的证券投资组合风险评估及管理体系

针对传统的利用方差及β系数方法来度量金融市场风险的缺陷，以及VaR在金融风险管理中的主流地位，我们设计了一套基于VaR的证券投资组合风险评估及管理体系。该体系中的风险评估指标主要包括VaR、动态VaR、边际VaR、成分VaR等。这些指标不仅可以使我们明确得到一个最大可能的整体损失，还可以了解构成组合的每一项资产及其相应调整、变化对组合整体风险的影响。实证分析表明，该评估体系不仅可以使我们全面了解投资组合的风险状况，还可以帮助我们更好地进行风险管理，改善投资组合的风险收益特征。     

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。     

基于VaR修正理论的投资组合优化模型

根据风险价值VaR的计算思路,本文提出了基于GARCH理论的风险计量投资组合优化模型;同时在修正的VaR——尾条件期望的基础上对证券组合投资的优化模型做了进一步的改进。     

基于VaR模型对我国房地产信托的分析

随着金融业的发展与金融制度的逐渐完善,我国信托业得到了较快的发展。作为支柱型信托产品的房地产信托升温趋势愈演愈烈。然而,我国的房地产信托仍不成熟,与国外的房地产信托基金（REITs）仍有很大差别,存在着较大的风险．本文使用VaR模型对房地产信托进行风险测量,进行实证分析。     

基于VaR的采购风险度量模型

探讨将VaR风险价值法这一新型风险管理工具引入采购风险管理之中,利用VaR方法中的RiskMetrics模型对价格收益率序列方差进行拟合,建立采购风险度量模型。     

沪深股市VaR的实证分析

随着2014年我国股市行情转好,股票市场的波动也不断加剧,市场风险日渐凸显。在关注市场收益率的同时,如何度量股市的波动性及其风险控制愈显重要。本文以反映我国股市总体走势变化的上证综合指数和深圳成分指数作为研究对象,建立反映波动性的GARCH族模型,发现沪市具有反杠杆效应和较高的风险回报率,而深市具有杠杆效应和较低的风险回报率。在Va R的估计方面,在各置信水平下EGARCH(1,1)模型和GARCH(1,1)模型分别在拟合沪市和深市的市场风险上效果最好,且沪市相比与深市具有相对较低的市场风险。最后,本文对以上实证结果做出分析,并据此得出了对于投资者、监管层以及市场的经验与启示。     

不同分布下GARCH模型的我国基金风险探究

由于我国的金融市场还不完善,基金行业机制尚不健全,我国开放式基金面临着多种风险。文章针对我国开放式基金的特点采用定量分析为主的方式,应用计量分析方法建立不同分布下的GARCH模型,同时将VaR方法引入基金的风险度量中。经过比较分析发现,T分布下的模型比正态分布能更好地衡量我国开放式基金的风险,同时发现不同类型开放式基金的风险存在着一定的差异,成长类和价值类的基金风险比平衡类和指数类基金大。希望利用T分布下的VaR—GARCH模型更好地指导投资者和基金管理人员实现对基金的风险控制和预测工作。     

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。     

VaR及其在商业银行风险管理中的应用

商业银行是负债经营的高风险的特殊行业，银行经营活动过程中收益与风险并存。银行在追求高收益的同时如何控制和管理潜在的风险一直是商业银行风险管理者所关注的问题，VaR模型是金融领域风险管理的一种新方法，被世界各国广泛应用，其成功的经验能极大地提高我国商业银行风险管理水平。