风险价值法在期货市场风险评估中的应用

期货市场是高风险市场,为有效控制和监管其风险,推介了一种修正的VaR计算方法,并应用上海期交所的实际数据,具体计算出VaR的时间序列,并论证了如何应用该时间序列来评估风险的大小.     

投资银行市场风险管理的VaR方法研究

风险价值方法(value-at-risk)是近几年发展起来的用以度量和控制金融风险的量化模型。本文使用VaR模型度量了投资银行证券业务中的市场风险,应用上海证券交易所的实际数据,具体计算出VaR的时间序列,并论证了应用该时间序列来评估风险的大小的方法,为风险价值法在我国投资银行市场风险管理中的推广应用提供参考。     

证券风险量化管理的VaR方法评述

VaR（Value at Risk）方法是近几年发展起来的用于测量和控制金融风险的量化方法。本文主要综述了VaR方法的计算方法及其在金融风险分析中的应用,并分析了VaR方法的局限性。这将有利于金融机构很好地分析风险、控制风险。     

基于GARCH模型的VaR度量证券投资基金风险实证研究

相对于度量金融资产风险的各种波动性方法和灵敏度方法,VaR方法以其概念简单易懂、关注下行风险和可计算复杂投资组合的风险等优点成为国际上广泛采用的先进风险度量方法。但计算VaR有许多不同的方法,针对不同的资产或资产组合找到合适的VaR计算方法是应用VaR的关键问题。分析证券投资基金的统计特征和风险特性,采用厚尾分布和GARCH模型来计算其VaR值,通过比较得出GED分布假设下的GARCH模型方法是所分析的几种VaR计算方法中的最优方法。     

极值理论高频VaR区间估计模型的构建

为了对在险值的估计精度进行度量,更为精确和有效地衡量极值VaR（value at risk）的估计风险,基于广义极值理论构建了极值VaR的区间估计模型,并进一步利用高频数据重点考察了不同置信水平和不同样本容量分块下的极值VaR区间估计结果的精度和模型的有效性。结果表明,极值VaR的动态区间估计模型与参数法和非参数法区间估计模型相比,不仅能够更为有效地捕获极端条件下收益率时间序列的动态特征,而且具有很好的估计精度,VaR估计风险的精确度更高。     

VaR原理及其在风险管理中的应用

风险价值(VaR)作为一种测定市场风险的工具,受到了国际金融界的广泛支持和认可.根据VaR的基本原理,介绍了计算VaR的历史模拟法、蒙特卡洛模拟法、参数法及半参数法,比较了各种计算方法的优缺点及适用条件,最后指出应用VaR衡量市场风险时需注意的问题.将VaR方法引入中国金融风险管理领域,能为金融机构和投资人提供一种行之有效的市场风险管理工具,也能为金融监管部门提供一个风险管理的标准,对我国的金融市场建设有着重大的现实意义.     

基于VaR方法对开放式基金风险评估的实证研究

VaR(Value at Risk)--风险价值,是一种以规范的统计技术综合衡量市场风险的方法。这一国际上通行的风险计量技术开始引人我国,被广泛运用于股票、债券、商业银行等金融行业,而在开放式基金这一领域至今缺乏相关的研究。本文首先在正态分布的假设下对开放式基金的VaR值进行了计算,通过回测发现,计算结果与现实情况有较大出入。为此,将正态分布假设修正为对数正态分布假设后重新计算VaR,并在此基础上对比分析了各种类型开放式基金的风险。结果发现,股票型开放式基金的VaR值的确远远高于债券型,但股票型开放式基金中,所谓的成长型和价值型基金之间的VaR值并无实质差异。     

风险测量方法VaR及其修正模型

VaR由于其概念简单易于理解,成为目前市场上通用的衡量市场风险的指标.文章介绍了风险度量指标VaR的概念及方法,指出了VaR的两大缺陷;还介绍了它的两个修正模型CVaR和CDaR的概念及其计算方法,并比较了它们的优缺点.     

基于厚尾分布的市场风险测度

20世纪70年代以后,以布雷顿森林体系为标志的固定价格体系的崩溃,以衍生金融工具的爆炸性增长为标志的金融创新,以及金融市场全球化使得金融市场的波动性日益加剧,市场风险己经成为金融风险最主要的形式。市场风险管理技能已成为金融机构获取竞争优势的核心能力之一。而VaR模型这样一种对市场风险的定量工具。传统的VaR计算假定收益率服从正态分布,而实证研究表明收益率具有尖峰厚尾性。在此研究的就是具有尖峰厚尾特征的分布的VaR计算。本文分为五章:第1章介绍金融风险、金融风险管理的基本概念和基本理论。第2章介绍风险价值(VaR)模型。简述了VaR产生的历史背景、VaR的计算原理和VaR的三类方法。第3章对中国股市的尖锋厚尾性进行实证分析。第4章研究具有尖锋厚尾性的分布的VaR计算。本章介绍了修正威布尔分布,通过中国股市的实证研究,得出了基本可以认为收益率服从修正的威布尔分布,并在此基础上构建基于修正威布尔分布的VaR计算方法。第5章对全文结论进行总结,并对今后研究进行了展望。     

浅析VaR方法在金融期货交易中的应用

VaR是测量金融市场风险的主流方法,其在金融期货交易中有着非常重要的应用价值。本文主要介绍了金融期货交易风险的VaR测量,并通过导致巴林银行倒闭的尼克·里森构建的期货组合的风险测量来说明VaR的应　　用。     

中美玉米期货市场风险溢出效应研究

为研究中美玉米期货市场风险溢出效应的方向和大小,选取2006年1月4日至2017年5月31日大连商品期货交易所和芝加哥商品交易所中的玉米主力连续价格以及央行外汇中间价的日数据为样本数据,并将样本期间分为3个阶段,借助平稳性检验、相关性检验,采用EGARCH-GED模型、VaR模型和格兰杰因果检验来研究两市玉米期货的风险溢出效应。研究发现,中美两国玉米期货市场的风险存在正相关性,且在金融危机期间风险相关性明显增强并存在双向的风险溢出效应;在金融危机之前,美国玉米期货市场对中国玉米期货市场有风险溢出效应。     

VaR：金融风险计量方法及其应用研究

VaR方法作为金融风险的计量工具已得到国际金融界的广泛认可。由于VaR方法在金融风险的量化和动态监管方面具有独特优势,目前已经在金融投资、金融监管、信用风险管理和金融机构业绩评估等方面广泛应用。介绍了VaR方法的原理、特点和计算方法。分析研究了VaR方法在中国金融领域应用中存在的问题,提出了相应的解决方案。     

基于VaR的房地产市场风险分析——以浙江省为例

采用VaR方法构建房地产市场风险的测量模型,通过收集1991—2010年浙江省房地产业发展数据,应用SPSS17.0和Matlab软件进行回归分析和蒙特卡洛仿真,定量分析房地产市场风险累积程度的大小,为房地产政策制订和市场监管提供直观量化的决策依据。     

基于GJR-GED的农产品期货市场风险测度研究

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。     

我国股市风险测算方法研究

文章概述了常见股市风险测算方法。结合我国的实际情况,参照国际惯例,提出了计算VaR风险值的5步计算方法,并用1998年11月-1999年4月的沪市数据对3个投资组合进行 VaR值计算,结果表明:计算结果对我国股票市场的风险测度具有参考价值。     

期货期权风险管理探析

期货期权是期货市场发展到一定阶段的产物。我国目前虽没推出期货期权,由于它对深化和完善我国市场经济体系具有重大作用,因而其产生、发展和壮大是必然的。期货期权的主要作用是为期货提供避险工具,但同时它本身也具有不可忽视的风险。借鉴国外期货期权风险管理的经验,探讨我国期货期权风险的管理,对日后推出期货期权具有重大的理论和实践意义。     

VaR方法在银行信用风险防范中的应用

本文讨论了VaR方法在银行配置风险资本中的应用,分别基于贷款价值服从不同分布的情况进行讨论并给出算例.在我国国有商业银行风险防范意识淡薄,防范水平低下的今天,先进的风险度量技术对增强我国商业银行的竞争力有十分重要的意义.     

股票指数期货的风险解读及其制度安排

股指期货与证券市场有密切关系,能有效规避证券市场投资的系统性风险,具有价格发现、套期保值和增加市场流动性等功能,逐渐成为开展金融衍生品交易的首选品种。但是它在规避系统风险的同时,使风险在现货市场和期货市场之间传导与扩大,只有对其进行有效监控才能发挥其功能。发达国家有着比较成熟的的股指期货监控制度,我们在引入股指期货时可以加以借鉴,建立起适合我国的股指期货风险监控制度。