中国股市风险CAViaR建模的稳定性分析

VaR能够方便地度量金融市场的风险水平,已成为众多银行和金融机构监管与防范市场风险的标准工具。VaR模型是否稳定是实际使用者所关注的十分重要的问题。本文介绍了诺贝尔经济学奖得主Engle及合作者Manganelli于1999年最新提出的条件自回归VaR模型（简记CAViaR模型)的理论及实际意义．并采用Chow检验方法重点探讨了中国股市风险CAViaR建模的稳定性问题。通过对上证综合指数与B股指数及深圳成指的实证研究,我们发现．由于中国股市的结构性变化。Engle及Manganelli所力荐的四个参数CAViaR模型用于中国股市风险建模是相当不稳定的．不能很好地适合现实的中国股票市场。忽略中国股市的结构性变化而度量市场风险会低估或高估模型的解释能力。     

基于CAViaR模型的沪深300股指期货隔夜风险研究

期货隔夜风险的防范历来是投资者关注的热点,本文以沪深300股指期货为研究对象,采用CAViaR模型对普通隔夜风险进行度量,同时还采用新建的CAViaR-EVT模型对极端隔夜风险进行预测,全面地分析了多头VaR和空头VaR在不同分位数的动态变化特征,最后采用Kupiec似然比检验和动态分位数检验对模型进行后测检验。实证结果表明,隔夜收益序列具有右偏、无长期记忆性和尖峰厚尾等典型特征;CAViaR模型对股指期货的普通隔夜风险具有优异的预测能力,其中AS模型的预测效果最好;加入极值理论后,CAViaR-EVT模型同样能很好地刻画极端分位数下隔夜风险的动态演化过程,且其预测结果比EVT和GARCH-EVT模型要更合理。     

基于“已实现”波动率ARFI模型和CAViaR模型的VaR预测比较研究

高频金融数据在风险价值VaR度量和预测方面的价值已经引起了学术界和业界的广泛兴趣。计算和预测VaR的方法广义上可以分为两大类:间接法和直接法,在有了高频数据后,两类方法均可行,尤其是由于高频数据导出的"已实现"波动率的出现,使得间接法有明显改进。本文将从间接法中选取基于"已实现"波动率的ARFI模型与从直接法中选取的两个CAViaR模型进行比较,采用沪深300、上证指数、深证成指的5分钟高频数据,根据多种在评价VaR预测模型表现时广泛使用的后验测试,对各模型进行实证检验,结果表明基于CAViaR模型的预测表现优于基于"已实现"波动率的ARFI模型,这对风险管理从业者有一定的参考意义。     

基于Copula模型的商业银行碳金融市场风险整合度量

目前低碳经济已经成为转变经济发展方式的战略措施之一, 碳金融业务逐渐成为金融机构助力低碳经济发展的重要金融创新领域, 而风险控制问题始终是影响金融创新成败的关键。目前中国的碳金融市场以清洁发展机制(CDM)下商业银行参与的间接金融为主导, 商业银行参与碳金融业务面临国际碳价波动、碳交易结算货币汇率波动等诸多风险, 且多源风险因子之间具有业务共生性和复杂相关性。论文选取2009-2012年美国洲际交易所(ICE)的核证减排量CERs期货价格和欧元兑人民币汇率价格作为金融时间序列的样本数据, 探究运用ARMA-GARCH模型分别刻画碳价风险和汇率风险特性的方法, 研究处理风险因子间的非线性相关关系的Copula函数方法, 构建Copula-ARMA-GARCH模型并利用Monte Carlo模拟计算碳市场多源风险的整合VaR。实证发现:碳金融市场收益率具有波动聚集性和异方差特性;潜在的碳价风险要高于汇率风险;若忽视不同风险因子之间的相关性会高估碳市场风险;政府汇率监管在一定程度上降低了碳市场的风险。研究贡献在于探究符合碳金融资产风险特征的多源风险整合度量技术, 为商业银行有效控制碳市场风险、促进碳金融创新提供理论依据。     

基于非参数Copula-CVaR模型的碳金融市场集成风险测度

我国商业银行等金融机构在参与国际碳金融业务时面临复杂多变的市场环境，其风险评估及预警体系的构建需考虑风险因子的多源性与相依性，对碳金融市场集成风险进行科学测度具有重要意义。本文采用非参数核估计方法确定碳金融市场价格波动与汇率波动两类风险因子的边缘分布，并通过拟合优度检验选择最优Copula函数准确刻画风险因子之间非线性、动态的相依结构，实现对集成条件风险价值CVaR的有效测度。通过Kupiec回测检验及对比各类传统风险测度方法的优劣，发现非参数Copula-CVaR模型能够弥补传统风险测度方法在度量多源风险因子相依性时存在的局限性，避免参数法确定边缘分布时可能出现的模型设定风险与参数估计误差，充分考虑尾部风险，为碳金融市场集成风险测度提供新思路。     

基于时变Copula的供电公司多期购电组合优化模型

针对供电公司在多市场、多阶段的购电组合问题,构建了以供电公司期末收益最大、以多期一致性风险度量函数测度的风险最小的多期购电组合优化模型。其中考虑到电力日前期货市场和实时市场电价序列的尖峰、厚尾特性和两市场电价序列间的相关结构,采用时变SJC Copula-(GARCH-T,GARCH-GED)模型拟合电价序列,并进行模拟。算例结果表明,多期投资组合决策优于单期连续决策,也优于整体购电决策。     

Knight不确定条件下的模糊二叉树期权定价模型

在市场含有Knight不确定因素的环境下,影响期权价格的因素不仅仅具有随机性的特点,而且还存在着模糊的性质.因而我们假设股票价格服从模糊随机过程,使用基于抛物型模糊数的二叉树模型对欧式期权进行定价,得到的风险中性概率及期权价格为一个赋权区间.在使用中国权证数据进行的实证中,采用二次规划方法确定模型参数,并对模糊期权价格进行去模糊化,与传统的二叉树模型进行实证比较后发现,应用模糊二叉树模型能得出更准确的市场价格预测.投资者可以选择自己可接受的置信度,得到一个模糊价格区间,以此指导投资策略.此外,应用此模型能够得到期权价格的模糊程度的度量-模糊度,从而获知Knight不确定性的大小.     

基于风险偏好资产定价模型的公司特质风险研究

提出了基于代表性投资者风险偏好的资产定价模型并基于模型实现了公司特质风险的分离,运用中国A股市场数据实证检验所得结论如下(:1)从研究样本区间来看,总的公司特质风险序列、市场风险序列和市场收益序列均为平稳序列,且表现为下降趋势(。2)公司特质风险对截面收益具有一定的解释能力,说明公司特质风险因子在资产定价中不能被忽略。(3)只有市场风险而非总的公司特质风险表现出对市场收益的预测能力,这与对美国股市研究的结论相反,与我国股市总的公司特质风险表现日趋减弱的结论相吻合,说明我国上市公司的质量有待提高,上市公司没有实现真正的“优胜劣汰”。     

股市回报率分布的厚尾性与风险估测模型的绩效探讨

当金融时间序列具有分布的厚尾性、波动的集聚性等特征时,传统的方法将难以胜任对风险的准确度量.除了讨论在厚尾分布下如何应用条件极值与无条件极值来度量风险外,还利用历史模拟、风险矩阵、条件正态模型等方法进行风险值估计,最后运用五项评估指标对各种模型的预测效果进行了比较分析.     

基于马尔可夫转换GARCH模型的上海股市风险研究

在本文中我们将马尔可夫转换模型与GARCH模型相结合来分析上海A股和B股市场的风险结构,实证研究发现上海A、B股市场的风险具有明显的状态转换特征,高风险状态和低风险状态在波动值和波动持续期方面存在着较大的差异,而我们的模型能够较好的捕捉到这种状态相依特征.因此马尔可夫转换GARCH模型较传统的GARCH模型能够更好地刻画上海股市的风险特征和景气状况.     

基于CAViaR模型的汇率隔夜风险研究

针对目前缺乏美元当日汇率对其他汇率市场隔夜风险影响的研究,本文在CAViaR模型中的AS模型和SAV模型基础上提出隔夜-AS模型和隔夜-SAV模型来测量汇率隔夜风险,并对日元汇率,人民币汇率和港币汇率2009年到2014年的数据进行实证分析,研究结果表明隔夜-AS模型和隔夜-SAV模型均优于AS模型和SAV模型,且隔夜-AS模型又优于隔夜-SAV模型。这三个汇率的隔夜风险均受到滞后风险的影响,且人民币汇率所受滞后风险最大,美元指数的波动都将加大这三个汇率市场的隔夜风险,美元对日元和港币汇率的冲击大于对人民币汇率的冲击,美元走弱对这三个市场隔夜风险影响大于美元走强所带来的影响,这些都为我国汇率隔夜风险的管理提供了新的方法和思路。     

金融市场典型事实下的风险价值计算及其检验

金融市场典型事实(Stylized facls)的不断涌现,至少表明了有效市场假说并非实际市场波动机制的完美表述.因此,建立在有效市场理论基础之上的主流市场风险(Market risk)测度技术也就无法准确刻画实际市场的波动和风险状况.本文首先提出了对市场风险测度最具价值的三类典型事实,并以上证综指和若干世界主要股市指数为例,探讨了典型事实波动特征下的风险价值(VaR)计算方法,并通过对不同模型假定下所计算的VaR进行规范的后验分析(Backtesting),实证对比了不同波动模型的适用范围和精确程度.     

适应性市场假说及其在中国资本市场的实证

金融危机近些年爆发频繁,传统市场理论如有效市场假说和行为金融面对复杂的现实金融世界未能给出合理解释.Lo提出的适应性市场假说则弥合了这两个学派的分歧,逐渐引起了学术界的重视.本文尝试从动态市场效率、时变贝塔和技术交易策略演变这三个角度对适应性市场假说能否解释我国资本市场进行实证研究.研究发现:我国股票市场效率在动态变化,无效的时段与金融危机或政策巨变等重大事件联系密切;股市风格指数贝塔随市场环境变化而改变;技术交易策略绩效随投资者适应环境变化而演变.研究结果表明,适应性市场假说相比有效市场假说和经典资本资产定价模型,能够更好地解释我国资本市场上述现象.最后对投资者如何根据市场环境变化制定适应性投资策略给出几点建议.     

极端风险下中国股市的反应特征研究

投资者是否理性在金融理论中至关重要。本文利用日度交易价格数据,对中国股票市场在极端风险下的反应特征进行了统计实证研究。基于2002-2013年的数据发现,中国股票市场在极端风险下会表现出一些有趣且显著的反应特征。具体表现为:1.在股市出现极端下跌情形下,市场会由于过度反应而在接下来的一个交易日内表现出显著的反转特征;而在股市出现极端上涨情形下,市场在接下来的交易日内并没有明显的反应模式;2.与熊市相比,在出现极端下跌风险下,市场在牛市中更容易出现过度反应而表现出反转特征。实证研究结果还发现,基于极端风险构建的投资交易策略要显著的优于有效市场假说的买入并持有策略。本文的实证研究结果不仅表明投资者的非理性特征,而且还表明这种非理性特征已经影响到资产的定价。     

Evaluating the Simplified Conjoint Expected Risk Model: Comparing the Use of Objective and Subjective Information

The simplified Conjoint Expected Risk (CER) model by Holtgrave and Weber posits that perceived risk is a linear combination of the subjective judgments of the probabilities of harm, benefit, and status quo, and the expected harm and benefit of an activity. It modifies Luce and Weber's original CER model—that uses objective information to evaluate financial gambles—to accommodate activities such as health/technology activities where values of the model variables are subjective. If the simplified model is a valid modification of the original model, its performance should not be sensitive to the use of subjective information. However, because people may evaluate information differently when objective information is provided to them than when they generate information on their own, the performance of the simplified CER model may not be robust to the source of model-variable information. We compared the use of objective and subjective information, and results indicate that the estimates of the simplified CER model parameters and the proportion of variance in risk judgments accounted for by the model are similar under these two conditions. Thus, the simplified CER model is viable with activities for which harm and benefit information is subjective.     

考虑事件风险的在险价值研究

本文讨论了考虑事件风险的资产的在险价值方法,并以此对上海股票指数作了实证研究。这种方法用跳跃来描述事件风险,用跳跃-扩散过程来描述收益率过程。通过模拟退火算法来估计模型参数,利用随机模拟方法求得资产收益率的模拟分布,进而计算组合的在险价值。通过对上海指数的实证研究表明,资产的事件风险是不可忽略的,考虑事件风险的在险价值更加合理。     

EGARCH-GED模型在计量中国期货市场风险价值中的应用

根据我国期货市场收益的基本特性,本文从收益的波动性与概率分布出发,建立了能准确度量时变风险价值的EGARCH-GED模型,并与基于正态分布和t分布GARCH模型的风险价值计算效果进行了比较.结果表明,基于EGARCH-GED模型的风险价值能更好地刻画我国期货市场的市场风险.另外,对我国期货市场各交易品种的风险趋势进行了比较和解析.