中小板证券市场VaR估计精度实证研究

本文首先针对深市综合指数收益进行了基本统计,其次在二值损失函数标准和平方损失函数双重检验标准下,对三类VaR模型的估计精度进行了实证检验。结果表明：非参数类和半参数类度量模型对于我国中小板证券市场风险估计的精度较高,而参数类VaR模型的估计精度最差。由于参数类VaR模型主要采用了正态假定且忽略了波动率的聚集性,因此,在一定程度上也说明了我国中小板证券市场收益不符合正态性假定且存在波动率聚集现象。     

我国主要证券市场VaR模型估计精度研究

文章首先针对沪市综合指数收益进行了基本的统计,实证数据体现了高风险高收益的一般原则;其次,在二值损失函数标准和平方损失函数双重检验标准下,对三类VaR模型的估计精度进行了实证检验,结果表明:非参数类和半参数类度量模型对于证券市场风险估计的精度较高,而参数类VaR模型的估计精度最差。由于参数类VaR模型主要采用了正态假定且忽略了波动率的聚集性,因此,在一定程度上也说明了我国主要证券市场收益不符合正态性假定且存在波动率聚集现象。     

金融市场风险度量方法研究

文章首先分析了金融市场风险度量方法的产生与发展,以及金融市场风险度量方法分类的基本框架,并评述了每类风险度量方法的优点与不足,其次,研究了市场风险度量方法的新进展,并按一致风险度量标准,对以分位数为基础的度量方法的特点与实现条件进行了分析比较,最后,对金融市场风险度量方法进行了必要的归类。     

CVaR模型的有效边界与组合选择

CVaR模型是经典马柯维茨均值一方差模型的直接推广,即由CVaR来直接代替方差作为风险约束条件,使得投资组合模型在新的度量标准下更加合理。本文证明了基于CVaR约束下投资组合模型有效边界的上凸性,并在收益为正态分布的假定下,结合负指数效用函数,解决了投资组合的选择问题,求得具体的显示解,并得出与均值一方差模型相一致的结论。     

谈股价波动风险的非参数检验方法

本文针对我国股市涨跌无序,随机性较强的特点,提出使用一种非参数方法—wilcoxon秩和检验方法来检验股票价格在两个不同时期是否有显著性的波动风险,避免了参数检验中事先假定价格变动服从于某种分布所产生的误差,同时给出了应用举例,使得该方法更贴近于实际。     

我国主要证券市场VaR模型变动性研究

对证券市场风险度量模型的探索,一直是国内外金融风险管理者关注和研究的热点之一。VaR(Value-at-Risk)风险度量模型,目前已成为金融机构、非金融企业、金融监管部门测量和监控市场风险的主流工具。然而VaR模型能否有效正确地度量证券市场风险,不但取决于估计的精度,还取决于选用VaR模型本身的变动性。因此,探索我国主要证券市场VaR模型的变动性,有一定的现实意义。针对我国主要证券市场指数,本文首先通过图形展示了三类(参数、半参数和非参数)VaR估计方法在不同的窗口设定下控制风险的表现;其次在平均相对偏差(MRB)和平方根相对偏差(RMSRB)的双重标准下,对三类VaR估计模型的变动性进行了比较研究,结果表明:在我国主要证券市场上,参数类VaR估计模型本身的变动性和偏离程度较小,半参数类VaR估计模型次之,而非参数类VaR估计模型本身的变动性和偏离程度较大,这在一定程度上符合新兴国家证券市场存在较大投机收益的特点。     

CAPM模型中β系数的非参数估计

在资产定价模型的实证检验中,由于证券期望收益与系数β值之间未必存在严格的线性关系,因此使用一般线性回归方法对β进行估计必然会导致模型的不准确。作为对这种估计方法的修正,本文提出了可变系数回归模型,利用局部加权最小二乘估计方法对模型中的系数β进行估计,并研究了模型中局部权系统的决定问题,该模型是一般线性回归模型的推广。由于系数的可变性,使得估计结果更适应实际数据的变化规律,从而估计结果更为精确,该方法也为风险管理和监督提供了较为有用的数理工具。     

高新技术项目风险投资保险及其风险模型研究

缺乏有效的风险分散和保障机制是我国目前风险投资发展的主要瓶颈之一,风险投资保险正是突破这一瓶颈的新型风险管理工具。本文针对高科技创业项目的风险,在对数正态分布假设基础上建立相应的风险精算模型,研究不同保险方式下的定价合理性。并在此基础上提出发展风险投资保险产品的对策和建议。