CVaR-EVT和BMM在极端金融风险管理中的应用研究

随着风险度量一致性原则的提出,研究发现金融机构广泛采用的VaR模型存在严重不足,尤其针对分布具有厚尾特征的极端金融风险无法有效度量。本文采用极值理论（EVT）解决VaR方法的尾部度量不足问题,利用CVaR-EVT和BMM模型分析美国、香港股票市场和我国沪深两市指数18年的日收益数据,研究发现：（1）在95％置信区间及点估计中,分位数为99%的CVaR-EVT所揭示的极端风险优于VaR的估计值;且BMM方法为实施长期极端风险管理提供了有力决策依据,其回报率受分段时区的影响,期间越长,风险估计值越高;（2）模型采用ML和BS方法统计估值显示,我国股票市场极端风险尾部估计值高于香港和美国市场;但是,国内市场逐步稳定,并呈现出跟进国际市场且差距缩小的发展趋势。     

极值Copula在商业银行操作风险度量中的应用

本文主要内容是针对新巴塞尔协议把商业银行操作风险纳入风险量化和监管领域,应用极值Copula函数分析我国商业银行各类操作风险之间的相依结构,将操作风险度量从一维拓展到多维。目前对所有的事件类型值简单加总求得操作风险的总资本要求,没有考虑事件类型之间的相关性,这与实际情况是不符合的。为此本文在分析我国商业银行各类操作风险之间的相依性的基础上,运用极值Copula函数建立实际操作风险的相依结构,构建计算操作风险总VaR值的极值Copula模型。     

人民币汇率风险的测度

文章引入极值理论对欧元/人民币和日元/人民币的收益序列尾部进行估计,发现收益序列尾部与广义Pareto分布拟舍得非常好;实证结果表明:期望损失(ES)在某些情况下能弥补在险价值(VaR)所具有的尾部风险.由返回检验的结果知,与历史模拟法和方差-协方差法计算的VaR相比,基于极值理论的VaR能更准确地度量欧元/人民币和日元/人民币的风险.     

基于极值理论的地震巨灾债券定价

文章利用极值理论对损失尾部风险的良好估计能力,将极值理论运用到巨灾债券的定价之中.在分析1990-2006年间我国大陆发生的直接经济损失超过1000万元的地震损失数据的基础上,运用蒙特卡罗模拟和极值理论中的BMM方法为地震巨灾债券进行了定价;为巨灾债券在我国的运用提供了参考.     

商业银行操作风险的度量与资本需求模型

目前,商业银行操作风险的度量大都是在操作风险损失数据的分布假定下、根据VaR风险度量方法给出资本需求（风险准备金）,这一理论方法的基础是假定分布。然而商业银行操作风险的准备金往往又是一个基本确定的数值或需求区间,这就给风险准备金提出了比较严格的要求,否则将为商业银行操作带来一定的风险隐患。故根据分区多目标风险方法度量操作风险,并在此基础上根据信息熵的理论给出最优的资本需求（风险准备金）及其模型,其方法的优点是灵活简单,但要求初始密度函数的极值分布收敛于耿贝尔类型。为此给出实证分析,以说明两者之间的关系,这一理论方法可以为监管部门的管理提供一定程度的参考。     

尾相关Copula在操作风险计量中的应用

新巴塞尔协议明确地提出,把商业银行操作风险纳入风险量化和监管领域.针对操作风险损失数据所具有的厚尾性及不同损失类型之间的相关性,文章应用尾相关Copula函数分析我国商业银行各类操作风险之间的相关性结构,运用极值理论的POT模型有效地捕捉损失的厚尾性,进而构建计算操作风险总体VaR值的尾相关Copula模型.研究表明,与传统计量模型对所有损失的VaR值进行简单加总相比,该模型能够有效地降低VaR,且降幅为1O％以上,这让银行有效地降低了计提的监管资本,增加了资金的流动性.     

中国商业银行操作风险的度量

为了增强银行的抵御风险能力,新巴塞尔协议提出在银行监管资本估计中应包含操作风险资本金,然而因为数据和模型等方面的原因,导致准确估计操作风险资本金绝非易事.文章采用Monte Carlo模拟技术,同时考虑到操作风险损失数据的不完整性,利用损失分布方法来度量我国商业银行操作风险,该方法能够让银行操作风险资本金的估计变得简单、容易,且具实际可操作性.     

平稳序列的GPD模型在风险测度中的应用

文章旨在运用极值理论提高VaR的适用性和估计的精确度.VaR技术作为一种统计方法常用来测度金融市场风险,极值理论则是研究随机变量或过程的极端情形的统计规律性.然而,经典的极值模型要求金融时序服从独立同分布条件.考虑满足平稳性条件下的金融时序,针对序列相关引致的极值成串现象,引入极值指标来刻画极值数据间的相关结构,采用除串技术过滤数据的相关性,进而得到渐进独立的同分布序列,再构建GPD模型来测度VaR.实证分析和回测检验表明:改进的GPD阈值模型具有对风险测度的有效性和精确性.     

沪深股市的风险测度研究

本文比较风险测度方法在不同置信水平下是否能力有效测度沪深市场风险.针对上证综指收益率具有自相关、波动集聚性和杠杆效应特征,运用ARMA-GJR模型对上证综指的负收益率序列进行MLE以求出条件均值和方差以及标准残差序列,运用10%的数据作为极值数据运用MLE方法来估计广义帕累托分布,还对风险测度方法的估计效果进行分析,认为极值VaR能有效测度沪深股市风险.     

基于极值理论的商业银行同业拆借利率风险度量

文章首次将极值理论(EVT)和GJR模型相结合,对商业银行同业拆借利率风险度量问题进行了研究。首先,利用GJR模型捕获同业拆借利率数据中的序列自相关和异方差现象;接着,在获得近似独立同分布的残差序列的基础上,采用传统的极值理论对经过GJR模型筛选处理过的残差进行极值分析,并计算相应的风险价值;最后,利用LR方法进行回验测试,对模型的有效性进行检验。对2006年1月4日至2008年12月29日的同业拆借市场七天回购利率的实证研究表明,上述模型非常有效,适合用于我国商业银行的同业拆借利率风险度量。     

POT模型在巨灾损失预测中的应用——基于MCMC方法的估计

极值统计学主要研究随机事件极端情况的统计规律性。运用POT模型拟合中国暴雨损失数据,确定损失超出量的分布形式。实证分析表明,借助POT模型对巨灾风险损失分布进行估计是较为合理的,但当数据量较小时,使用基于Gibbs抽样的MCMC方法估计POT模型的参数,可以解决样本数据不足导致的极大似然估计中误差增大的问题。     

基于阈交理论的投资组合风险度量

风险控制已经成为投资管理的重要内容,如何对投资组合进行风险度量一直是研究的热点.文章在极值理论的基础上,建立了用于计算投资组合最大亏损事件概率的阈交方法.通过对上证指数的历史数据进行经验研究,发现该方法能很好地度量我国证券资产的实际风险程度.该方法弥补了传统风险工具VaR的不足,有助于投资者更好的进行风险控制.     

中国商业银行内部欺诈风险度量研究

作为巴塞尔新资本协议规定的七种操作风险损失类型之一,内部欺诈问题是中国商业银行的一个重大风险来源。以部分国内商业银行内部欺诈数据为样本,针对内部欺诈具有的低频率高损失的特点,借助广义Pareto分布（GPD）和对数正态分布对内部欺诈建立了一个风险度量模型,然后通过对尾部分布何时服从GPD进行检验,得到了精确的门限值,最后利用所建立的分布模型对内部欺诈类操作风险在险风险值、经济资本和最大可能损失进行了估计,说明了中国商业银行防范内部欺诈风险的重要性。     

基于Markov区制转换模型的极值风险度量研究

将马尔科夫区制转换模型与极值理论相结合研究金融风险度量问题.首先用SWARCH-t模型捕捉收益率序列的剧烈波动和结构变换特征,然后将收益序列转化为标准残差序列,在此基础上通过SWARCH-t模型与极值理论相结合拟合标准残差的尾部分布,进而构建基于SWARCH- t- EVT的动态VaR模型,最后对模型的有效性进行检验.研究表明,SWARCH-t-EVT模型能够有效识别上证综指的波动区制特征,且能有效合理地测度上证综指收益风险,尤其在高的置信水平下表现更好.     

基于广义双曲线SV模型的极值风险度量研究

在金融风险的度量中,拟合分布的选取直接影响到风险度量的精度问题。针对金融收益序列的动态变化,在SV模型中引入广义双曲线学生偏t分布(SV-GHSKt)拟合金融收益序列的尖峰厚尾、不对称以及杠杆效应等特征,通过马尔科夫蒙特卡洛模拟的方法将收益率序列转化为标准残差序列,然后用极值理论的POT模型拟合标准残差序列尾部分布,进而建立一种新的金融风险度量模型———基于SV-GHSKt-POT的动态VaR模型。用该模型对上证综合指数做实证研究,结果表明,SV-GHSKt-POT的动态VaR模型能很好地模拟金融收益序列的尖峰厚尾性、波动集聚性及杠杆效应,并且能够合理有效地提高风险测度的精度,尤其在高的置信水平下表现更好。     

基于蒙特卡罗模拟的几种VaR模型度量效果比较

文章通过蒙特卡罗模拟产生误差项服从标准正态分布、t分布的GARCH过程敷据,在其基础上利用真实分位数和估计分位敷之间的误差评价了几种VaR模型的度量效果.结果显示,基于这两个过程,误差项服从t分布的GARCH模型优于误差项服从标准正态分布的GAARCH模型,而相对复杂的极值理论略微优于效果最差的历史模拟法:从而实证研究中,由于极值理论的度量效果不一定较好,应该尝试多种VaR模型,从中选择最适合的模型.     

基于广义CoVaR模型的系统重要性银行的风险溢出效应研究

本文基于我国16家上市商业银行的股票日收益率数据,通过分位数回归估计广义CoVaR模型,即将CoVaR模型的条件由q分位点下的收益率等于VaR推广至最多等于VaR.在此基础上分别度量了上市商业银行对整个金融市场体系和上市商业银行对其他上市商业银行的风险溢出效应.结果表明,全国性商业银行的系统性风险普遍高于地方性商业银行,而各个上市商业银行之间的风险溢出效应具有显著的差异.     

VaR-GARCH类模型在股市风险度量中的比较研究

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。文章选取1998年1月5日～2006年11月6日的上证综指日收盘价指数共计2129个数据实证分析了GARCH、EGARCH、TARCH和PARCH四种模型在正态分布、t分布以及GED分布下预测的VaR值的准确程度。实证分析结果表明,正态分布下估计的VaR值在靠近左尾时存在低估现象;与正态分布和t分布相比,GED分布能较好地反映股市收益率回报序列的厚尾特征,使用GARCH类模型预测VaR值时,E-GARCH和PARCH模型要优于其他模型。     

金融市场风险的极值模型及实证分析

风险值(VaR)是金融市场风险的度量指标,选择好的计算方法十分重要。文章主要应用极值理论中的门限模型来研究风险值,并对2000年以来深圳综指和上证指数的日对数收益率计算风险值和期望亏损,最后对两市的风险进行了比较。     

基于GARCH和EVT的金融资产风险价值度量方法

本文主要根据极值理论(EVT)适合描述金融资产收益的厚尾分布和GARCH模型适合描述金融资产收益时间序列动态变化特性的优点,建立一种基于GARCH模型和EVT模型的风险价值度量方法。并通过中国证券市场实际数据对本文建立的模型进行验证。