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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 281 毫秒

1.  上海伦敦铜期货市场风险的测度与传导效应研究  被引次数:1
   林宇  魏宇  高勇  黄登仕《管理评论》,2008年第20卷第11期
   本文针对金融时间序列存在的部分典型事实,运用AR(1)-GJR(1,1)构造出铜期货条件损失的标准残差序列;针对标准残差序列近似满足i.i.d特征,运用EVT对其极值尾部建模,并测度出两个铜期货市场的动态风险;然后运用Back-Testing方法对风险测度模型进行准确性检验,最后运用Granger-Causality检验来分析铜期货市场动态风险的传导效应。实证研究结果表明,基于EVT的风险测度方法能有效测度上海伦敦铜期货市场动态风险;上海伦敦铜期货市场动态风险在1%的显著性水平下存在双向传导效应,但由伦敦向上海传递的强度大于反向强度。    

2.  典型事实约束下的上海燃油期货市场动态VaR测度研究  
   淳伟德  陈王  潘攀《中国管理科学》,2013年第2期
   期货交易的高杠杆率意味着期货市场的高风险特征,而能源市场因其特殊的战略意义一直以来备受关注,因而对能源期货市场的风险测度对投资者和监管者都极其重要。本文对上海燃油期货构建了四个反映不同交割期限的连续价格序列,基于不同的金融市场典型事实分别运用GARCH、GJR、FIGARCH三个模型对波动率建模,并假设条件收益分别服从正态、学生t、有偏学生t(skst)分布进行动态风险价值(VaR)测度,然后运用严格的似然比(LR)检验和动态分位数回归(DQR)检验对风险测度的可靠性进行后验分析(Backtesting),尝试从中提取出在风险管理中最有应用价值的典型事实。研究发现:(1)基于skst分布的波动模型的动态风险测度准确性明显优于其他分布下的相同模型;(2)基于杠杆效应的GJR模型和基于长记忆性的FIGARCH模型并没有表现出比普通GARCH模型更高的精度;(3)远期合约的市场平均收益更高,风险测度比近期合约更准确。    

3.  基于广义双曲线SV模型的极值风险度量研究  
   周孝华  姬新龙  马宁《统计与信息论坛》,2013年第28卷第1期
   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。    

4.  基于GJR-GED的农产品期货市场风险测度研究  
   李晓燕《云南大学学报(社会科学版)》,2011年第10卷第2期
   本文以豆粕与郑州棉花商品期货为研究对象,并以其交易指数代表农产品期货市场,运用基于GED的GJR对期货市场动态风险价值(VaR)进行了测度,进而运用后验测试方法对风险测度模型的准确性进行了检验。实证研究的结果表明,农产品期货市场指数收益与其他金融市场一样,存在着明显的尖峰胖尾分布特征;指数的条件波动率也展示出明显的杠杆效应;基于GJR与GED的风险测度模型能够准确测度期货市场的动态风险。    

5.  基于非参数与L-Moment估计的股市动态极值ES风险测度研究  
   林宇  谭斌  黄登仕  魏宇《管理评论》,2011年第2期
   通过运用带宽非参数方法、AR-GARCH模型对时间序列的条件均值、条件波动性进行建模估计出标准残差序列,再运用L-Moment与MLE(maximum Likelihood estimation)估计标准残差的尾部的GPD参数,进而运用实验方法测度出风险VaR(value at Risk)及ES(ExpectedShortfall),最后运用Back-Testing方法检验测度准确性。结果表明,基于带宽的非参数估计模型比GARCH簇模型在测度ES上具有更高的可靠性;基于非参数模型与L-Moment的风险测度模型能够有效测度沪深股市的动态VaR与ES。    

6.  有偏分布下的VaR估计方法研究  
   马兴杰《北京理工大学学报(社会科学版)》,2008年第10卷第5期
   文章利用GARCHS模型对金融时间序列的条件偏度进行动态建模.在此基础上提出了有偏分布下Vail的估计方法。通过沪铜期货的实证结果表明,沪铜期货收益的条件偏度时变特征明显,其收益存在明显的有偏特征。对沪铜期货VaR估计的Kupiec检验比较表明,基于GARCHS模型的VaR估计方法能够提高有偏分布下VaR的估计精度。    

7.  基于状态转移波动模型的金融市场动态风险测度研究  被引次数:1
   陈宴祥  罗健英《成都理工大学学报(社会科学版)》,2010年第18卷第4期
   测度金融市场动态风险VaR的一个关键在于如何准确刻画金融市场收益波动事.引入马尔可夫状态转移的ARCH(Regime switching ARCH,SWARCH)模型,构建出基于状态转移波动模型的金融市场动态风险测度模型.然后运用其对中国大陆上证综指和伦敦金融时报100指数的市场风险进行测度,并运用Back-testing中的似然比率检验方法(Likelihood Ratio Test,LRT)对金融市场风险测度的准确性进行检验.实证结果表明,基于SWARCH的风险测度模型,不仅能够准确测度不同类型金融市场的动态风险.而且在测度金融市场大风险方面展现出同样具有优越的测度能力.    

8.  基于M-Copula-GJR-VaR模型的黄金市场最优套期保值比率研究  
   谢赤  屈敏  王纲金《管理科学》,2013年第26卷第2期
   基于VaR的风险测度方法既侧重收益的负向波动风险,又可通过置信水平的设定满足有不同风险偏好的投资者的需求.以具有金融和商品双重属性的黄金为实证对象,充分考虑现货和期货市场的非对称性、两者之间的协整关系以及非线性相关的特征,以风险最小化为原则,建立M-Copula-GJR-VaR动态套期保值比率估计模型.采用中国市场现货价格和期货价格数据,对比分析M-Copula-GJR-VaR模型与CCC-GARCH-VaR模型、DCC-GARCH-VaR模型、Clayton Copula-GJR-VaR模型和Gumbel Copula-GJR-VaR模型的套期保值比率和套期保值效果.研究结果表明,经过4年多的发展,套期保值效率处于0.672~0.704之间的中国黄金期货市场还不成熟,套期保值功能的发挥有待提高;采用M-Copula-GJR-VaR模型估计的套期保值比率最优且套期保值效果最好,应用该模型进行黄金市场套期保值操作,可达到以相对较少的套期保值成本较大程度地规避现货市场价格风险的目的.    

9.  基于MRS-GARCH的钢铁期货市场VaR风险测度  
   罗健英  陈宴祥  陈粘《管理现代化》,2014年第4期
   针对中国钢铁期货市场波动率具有结构突变特征,使用MRS-GARCH模型对其波动率建模,并通过马尔科夫蒙特卡罗方法(MCMC方法)对模型参数进行估计,进而对钢铁期货市场进行VaR风险测度。结果表明:基于MCMC估计方法 MRS-GARCH模型能够准确地刻画出钢铁期货市场波动率;MRS(3)-GARCH模型下VaR方法能够有效地测度钢铁期货市场风险。    

10.  基于多分布GARCH族模型的沪深300指数VaR测度研究  
   《东岳论丛》,2016年第12期
   运用经济物理学方法验证沪深300指数市场存在的一些特征,进而用四种GARCH模型在不同分布下进行VaR风险测度建模,并用返回测试中的似然比和动态分位数回归加以检验,结果表明:收益分布服从有偏学生t分布的VaR测度模型可靠性显著高于正态分布和学生t分布;在样本内,GARCH、GJR、HYGARCH模型均能有效度量VaR风险,HYGARCH在空头VaR水平较高时精度更高;在样本外,GARCH、GJR、FIGARCH、HYGARCH模型的VaR测度能力相差不大,但HYGARCH模型在空头VaR水平下测度能力更高些。因此,在有偏学生t分布下,能捕捉更多金融资产特征的HYGARCH模型对沪深300指数的VaR测度更精确可靠,这意味着在风险管理时,应更多考虑具有尾部效应的模型进行度量。    

11.  上海金属期货与现货市场非对称波动溢出效应的实证研究  
   陈锋  高展军《统计与决策》,2010年第17期
   运用二维非对称BEKK-GARCH模型,考察了上海金融期货与现货市场间收益率的非对称波动溢出效应.实证结果表明:样本期铝期货与现货收益率间存在双向的波动溢出效应,而铜期货与现货收益率波动溢出效应不显著;铜、铝期货、现货市场间都存在双向的波动非对称效应,都对来自对方市场的"消息"的冲击有显著的反应.    

12.  中国股市动态VaR计量模型分析  被引次数:4
   马丹《统计与信息论坛》,2003年第18卷第6期
   风险测量是现代金融活动的中心。近年来,新兴的VaR测量方法已成为国际上风险管理的主流方法。文章介绍了利用GARCH模型的VaR计算方法,并比较了基于不同分布假设的4种GARCH模型计算的VaR值,并得出以下结论:证券市场收益率具有强烈的GARCH效应和非正态分布性;基于GARCH-T的VaR估计值在给定的显著性水平下能够有效地度量金融资产的风险。    

13.  考虑收益率自相关特征的存货质押动态质押率设定  
   何娟  蒋祥林  朱道立  王建  陈磊《管理科学》,2012年第25卷第3期
   异于收益率弱相关的有效金融市场假说,以现货交易为主的质物市场收益率往往存在显著的自相关.从金融时间序列一般规律出发,分析质物市场收益率序列统计特征,以场外现货交易为主的螺纹钢日数据为例,模型化收益率序列自相关性和异方差性特性,建立尖峰厚尾分布下的AR(1)-GARCH(1,1)-GED模型;提出置于多风险窗口下度量未来质押期内钢材价格风险水平,给出同时考虑收益率自相关性和波动率时变性的长期风险VaR计算解析式,得出与银行风险承受能力相一致的质押率;基于失效率法则建立长期风险的碰撞序列函数,回测多风险窗口下长期VaR值.实证分析和回测显示,与现有其他模型相比,引进系数K值后的模型能显著提高银行风险覆盖率,且能显著降低银行效率损失,为银行提供一种动态质押率风险管理框架,模型确定的多风险窗口质押率与朱来螺纹钢最低价值呈显著正相关.    

14.  基于VaR-GARCH模型的股指期货市场风险管理研究  
   朱秋分《阴山学刊》,2018年第1期
   沪深300股指期货于2010年上市交易之后,不仅完善了国内的期货市场,而且在管理股市的风险方面也发挥了重大的作用.股指期货在我国的发展尚属于初级阶段,研究股指期货的风险对于整个金融市场稳定、资源配置、风险控制等有着非常重要的意义.GARCH模型可以较好的模拟金融时间序列的时变方差性,本文采用VaR-GARCH模型来研究股指期货的市场风险,结果表明:利用VaR模型有低估风险的可能.结合具体实证结果,提出进一步防范我国股指期货风险的措施.    

15.  欧债危机环境中资产组合ES模型比较研究  
   于文华      淳伟德《中国管理科学》,2014年第22卷第5期
   本文以中国上证综指、德国法兰克福DAX指数、美国S&P500指数为研究对象,分别运用DCC-GARCH及时变Copula-EVT模型建模,探讨了欧债危机爆发后股市间相依关系的变化状况。在此基础上,将三个股指收益两两组合,分别建立了各类模型假定下的资产组合预期损失ES模型,并通过后验分析方法,探讨了危机爆发后,各类ES风险模型测度精度的变化状况及对比结果。实证研究表明:欧债危机爆发后,时变Copula-EVT-ES的风险测度准确度明显高于DCC-GARCH-ES模型;边缘分布模型的选择对于时变Copula-EVT-ES模型的测度精度具有重要影响。综合对比分析发现,在金融市场极端波动的状况下,能够捕捉杠杆效应且善于刻画厚尾特征的时变t-Copula-AR(1)-GJR(1,1)-EVT-ES模型能够取得相对较好的风险测度效果。    

16.  我国商品期货市场假日效应的实证研究  被引次数:3
   何锋《中南论坛》,2007年第2卷第4期
   本文利用AR-GARCH模型对我国商品期货市场的沪铜、沪铝、豆一、强麦的价格收益以及收益的波动是否具有假日效应进行了实证研究,发现四个期货品种的价格收益及收益波动率均不存在“假前效应”:沪铜、豆一的价格收益存在“假后效应”,四个期货品种的收益波动率均存在“假后效应”。这种情况既反映了中国期货市场的参与者风险意识不强,又表明中国期货市场与国际市场存在较强的关联度。    

17.  基于幂律型分布的动态VaR模型及实证研究  
   宋鹏燕  刘琼荪《中国管理科学》,2008年第Z1期
   针对金融资产回报时间序列的尖峰厚尾性和波动集聚性,提出了基于AR(1)-GARCH(1,1)模型与幂律型分布相结合计算VaR的方法。用GARCH模型对时间序列建模刻画波动集聚性,用基于幂律型分布的扩展形式拟合GARCH模型的残差分布尾部,刻画回报时间序列的厚尾特征,二者结合更好地描述回报时序的动态波动现象。对上证综指进行实证分析,结果表明本文提出的方法比基于正态分布的GARCH模型和静态幂律尾法更精确。    

18.  考虑基差非对称效应的期货VaR估计方法研究  
   梁春早《统计与决策》,2009年第7期
   文章研究了基差对期货回报率波动性影响的非对称效应及其在期货VaR估计中的应用.以沪铜期货为例的实证结果表明,基差对期货的回报的波动性的影响存在显著的非对称效应,其中负基差对波动性的影响要明显大于正基差.通过与GARCH模型和未考虑非对称效应的SEGARCH模型对VaR估计的效果比较表明,考虑基差非对称效应的AE-GARCH模型更能提高VaR的估计精度.    

19.  VaR和GARCH类模型在证券投资基金风险计量中的应用研究  
   潘海峰《统计教育》,2008年第10期
   本文将当前金融领域刻画条件异方差最典型的GARCH模型及其衍生模型TARCH,EGARCH,PARCH等,引入VaR的计算,分别在正态分布、t-分布和广义误差分布(GED)假设下,进行了实证研究,刻画了基金波动的焦聚性、杠杆效应、尖峰及厚尾特征,有效度量了基金风险。结果表明该方法具有重要的经济应用价值。    

20.  基于DDMRS-GARCH的VaR模型及其在上海股票市场的实证研究  
   郭名媛  张世英《统计与决策》,2007年第20期
   本文提出了基于DDMRS-GARCH模型的VaR方法,并对中国上海股票市场的风险进行了实证分析,证明考虑了金融波动的结构变化的DDMRS-GARCH模型能够更好的刻画上海股票市场的波动特征,基于DDMRS-GARCH模型计算VaR值更加有效。    

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