VaR模型在人民币汇率风险度量中的应用

本文首先从VaR模型的假设前提入手,通过对人民币汇率收益率序列的随机性、正态性和异方差性的综合检验,验证了VaR模型在人民币汇率风险度量中的适用性.随后,分别采用非参数法和参数法两大类共九种VaR方法对人民币汇率风险进行实证度量.最后,通过准确性检验发现,GARCH-t模型是度量当前人民币汇率风险的最优方法.     

基于GARCH-VaR模型的中国铁矿石期货市场风险度量的有效性研究

本文以2018年1月30日至2020年6月19日期间铁矿石期货主力合约的收盘价经过一阶差分后的日收益率序列为研究对象,分别在t分布与GED(广义误差分布下)建立GARCH模型,并基于此计算VaR值.最后通过似然比(LR)方法检验VaR值的有效性.结果显示:GARCH-GED模型比GARCH-t模型在度量铁矿石期货市场方面有更高的准确性,且95％置信度下的效果要比90％的更好,据此我们得出了在95％的置信度下GARCH(2,1)-GED模型计算出的铁矿石期货收益率序列的VaR值准确性更高的结论.文章最后根据研究结论得出若干启示供中国铁矿石期货市场风险管控参考.     

VaR的计算方式及其回测检验——基于计算机产业股票的实证研究

VaR自上个世纪90年代起,已经成为了主流的度量风险的方式,但是,VaR模型的计算方式有十多种,哪一种VaR模型是最优模型,甚至于构建什么样的比较框架才能选择出最优模型,仍然没有一个统一的标准。采取比较主流的方式对VaR在股票中的计算以及对VaR模型的回测,是呈现VaR作为现阶段最为流行的风险度量工具的计算和回测检验的方式。     

GARCH模型在我国深市风险度量中的应用研究

介绍了VaR的含义及计算方法,指出推测市场因子的波动率是计算的关键.从理论上对基于t分布和正态分布的GARCH模型进行了比较,得出基于t分布的GARCH模型更能刻画金融市场"尖峰厚尾"等实际特征.将基于不同分布的GARCH模型应用于我国深圳股市的风险度量,通过对比VaR的估计结果,说明基于t分布GARCH模型计算的VaR更有效地反映了金融市场的风险水平.     

当代国际金融危机以来中美股市的风险研究

本文运用EGARCH-t模型,实证研究自当代国际金融危机以来中美两国股市的动态VaR值,并对两国的股市风险进行比较.结果显示:中美股市均存在冲击的非对称性,股票指数收益率的波动呈现出聚集性和持续性;中美股市都存在风险低估的现象,且中国股市低估风险的程度小于美国股市低估风险的程度;中国股市的风险高于同时期的美国股市,其股票指数收益率的波动性带来的负面影响更大.     

基于VaR模型对我国沪深股市风险的测度与分析

文章试以中国沪深股市的风险测度为研究对象,收集近6年来的沪深股市每日指数收盘价,使用VaR模型,分别从单一证券产品和组合投资两方面,对沪深股市进行比较,得出沪深股市都存在较大波动性且沪市的市场风险小于深市的结论。     

基于VaR模型对我国沪深股市风险的测度与分析

文章试以中国沪深股市的风险测度为研究对象,收集近6年来的沪深股市每日指数收盘价,使用VaR模型,分别从单一证券产品和组合投资两方面,对沪深股市进行比较,得出沪深股市都存在较大波动性且沪市的市场风险小于深市的结论.     

基于VaR模型对我国沪深股市风险的测度与分析

文章试以中国沪深股市的风险测度为研究对象，收集近6年来的沪深股市每日指数收盘价，使用VaR模型，分别从单一证券产品和组合投资两方面，对沪深股市进行比较，得出沪深股市都存在较大波动性且沪市的市场风险小于深市的结论。     

基于均值-VaR模型社保基金最优投资组合的构建

在论证了现有投资工具无法实现保值增值目的后,在均值-VaR模型中引入无风险资产,运用建立的模型计算出不同VaR水平的收益及收益率的变化率;进一步计算出社保基金的VaR取值范围及其转折点。认为股票和基金在投资组合中应占30%左右,而VaR=25%是投资组合风险控制上限的参考标准。     

人民币兑美元汇率的风险测量

风险价值 (VaR)是一种计算金融市场风险的综合方法。基于ARCH模型的方差—协方差法计算VaR的基本原则 ,选取人民币 /美元的每日汇率为研究对象 ,测度了人民币兑美元汇率的风险轨迹。     

动态风险度量与组合投资选择

在金融风险管理理论与实践中,VaR和CVaR已成为主流方法之一。为分散金融风险的动态影响,一方面,通过时变波动模型将静态VaR和CVaR扩展到动态情形,进一步基于多元GARCH模型给出动态VaR和CVaR的计算方法;另一方面,在动态风险度量的基础上,建立了动态组合投资选择模型。最后,利用国际股市的数据进行了实证研究,将动态组合投资与静态组合投资的效果进行了比较。     

社会保障基金入市风险分析

社保基金入市后,由于自身特殊性质以及我国股票市场的特殊环境,面临着诸多风险,为了实现社保基金入市后盈利性与安全性的均衡,必须实行有效的风险管理。均值一方差模型、β系数模型、VaR模型和CVaR模型在度量资产的风险中有着广泛的应用。均值一方差和β系数分析均表明,社保基金组合的系统性风险小于整个大盘的风险;各股VaR和CVaR值加权明显大于组合的值,也说明了投资组合可分散风险。     

任意分布下VaR的套期保值模型研究

为探寻合理的套期保值比例,利用改良的VaR参数方法来衡量期货的套期保值风险,计算得出VaR数值最小时的套期保值比率,解决了VaR参数方法只适用于正态分布的情况,并利用铜期货市场的实证研究加以检验。实证研究表明,若现货价格的波动小于期货价格时,则基于任意分布VaR的套期保值模型的有效性更佳,若此时期货价格的起伏即波动率小...     

基于Copula的股票型开放式基金的组合风险度量

本文在＂推出股指期货和融资融券＂的新政策下,结合t-EGARCH模型和Copula方法对股票型开放式基金进行分析.该模型能更好地捕捉资产间的非线性相关性,更符合现实市场.并在此基础上,利用蒙特卡洛模拟计算了景顺增长基金前十大重仓股票及其投资组合的VaR值,从而验证了模型的有效性。     

分式布朗运动模型下的金融市场风险度量--以上证指数为例

金融市场风险度量在金融风险度量乃至于整个金融风险管理过程中都具有十分重要的地位。本文基于2013年至2014年上证指数的收盘数据,通过对分式布朗运动驱动的随机微分方程进行离散化处理,用其解（分式几何布朗运动）模拟上证指数的未来走势。在此基础上,采用Monte Carlo模拟法模拟出上证指数的价值分布与损益分布。最后,在95％的置信水平下计算出上证指数的在险价值（ VaR）。相对于传统股票价格预测模型---布朗运动模型,分式布朗运动模型更符合金融问题本身;利用Monte Carlo模拟法不再借助于股票价格历史数据。故而本模型对市场金融风险的预测精度更高。     

基于VaR的信用风险定价

将VaR方法引入到可违约债券定价模型中,发现当可违约债券的在险价值超过确定的边界时,债券发生违约。本文分析了违约边界可能形式,给出在无风险利率为常数时的定价公式,提出可以利用Monte Carlo来求解价格公式,并得到数值解,还分析了当无风险利率随时间变化时的情形。     

金融风险测度及其对组合投资决策的影响

基于方差和VaR两种风险测度方法,建立了均值-方差和均值-VaR组合投资分析模型,讨论了两个模型的最优解和有效前沿并对其进行比较。选取了5个股市指数作为研究对象,利用MATLAB软件中用于二次规划求解的"fm incon"函数对两个组合投资分析模型进行求解,得到的实证研究结果,支持了先前的理论分析结论。