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基于Markov区制转换模型的极值风险度量研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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基于APARCH-Laplace模型的VaR和CVaR方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对我国证券市场收益率分布所表现出来的尖峰厚尾性,文章采Laplace分布刻画收益率分布,建立一种新的风险度量模型:APARCH-Laplace,并用实证分析证明了Laplace分布与正态分布相比,拟合数据较好。模型准确性检验表明用Laplace分布刻画收益率分布所计算的风险度量更有效。 相似文献
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文章运用极值理论建立了静态和动态的和风险度量模型.静态模型运用广义帕累托分布拟合收益率序列的尾部分布.动态模型首先运用AR(1)-GARCH(1,1)模型对收益率序列进行拟合,然后用广义帕累托分布对新息分布的尾部建模.采用上证综指和标准普尔500指数的对数收益率为样本,对静态和动态模型进行了比较研究.研究结果表明:对于VaR的度量,在置信水平较低时(如小于99%),静态风险度量模型更准确,在置信水平较高时,动态模型更好;对于ES的度量,动态模型具有通用性和优越性. 相似文献
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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。 相似文献
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从原油现货市场收益率的特征分析着手,为了更好地描述原油现货市场收益率的尖峰厚尾、偏态和波动集聚等特性,利用APARCH模型来刻画收益率的波动性,同时利用SkewGED(SGED)分布来描述收益率的概率分布特征;进而运用削孙嗄A—AP灿配H—SGED模型对原油现货市场收益率的VaR进行估计和分析,并与基于Skew一t和Glm分布的ARMA—APARCH模型进行比较。通过返回检验,结果表明,AR—MA—AP魁配H—SGIm模型能更加准确地度量原油现货市场的风险价值。 相似文献
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文章以沪深股市收益率为研究对象,分别运用收益率的极值分布、收益率的POT模型以及基于收益率序列GARCH模型残差的POT方法计算沪深股市的在险价值(VaR).实证过程发现沪深股市收益率序列均存在明显的尖峰厚尾现象,实证结果表明深市潜在风险高于沪市潜在风险,并且三种方法中基于收益率序列的POT模型计算的VaR精度最高,而对收益率序列应用GARCH模型描述其波动后再对模型的残差进行POT方法计算的VaR精度最低. 相似文献
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文章通过对沪深300股指期货IF1012合约日收益率序列进行统计分析,继而建立GARCH(1,2)-GED模型,度量了中国股指期货市场的最大损失值CVAR。研究结果显示:该模型能很好的拟合中国股指期货长期合约的特征,在股指期货市场中,每个交易日的数据均受前期波动影响,CVAR值与原始收益率序列变化基本一致,且不存在滞后效应,因此CVAR值可作为风险预警的指标为有关监管部门与投资者服务。 相似文献
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应用极值的阈值与峰值模型来度量单个资产的风险价值,用两种不同的方法度量了基于Copula函数的沪深指数收益率的相关结构,比较了不同Copula函数下基于沪深指数的二元投资组合集成风险值,结果说明:Gauss Copula函数对沪深指数收益率的相关结构拟合较好,阈值模型的极值Copula能较好的度量投资组合的集成风险值,在高置信度下(0.99以上),基于Gumble Copula函数的上尾(正收益)集成风险值、基于Clayton Copula函数的下尾(负收益)集成风险值与真实值最为接近。直接加权的方法会高估投资组合的风险,假设沪深指数的收益率服从二元正态分布会低估风险。峰值法的集成风险值误差较大。 相似文献
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沪深股市的风险测度研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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风险管理的基础和核心是对风险的定量分析和评估,即风险测量。VaR方法由于其明确的的经济含义及易操作性,已成为金融机构进行风险管理的一种主流方法。本文基于参数GARCH和非参数GARCH技术计算股市收益率的VaR,并对二者进行比较。通过实证分析得出以下结论:上海股市收益率序列有强烈的GARCH效应,基于非参数GARCH技术得到的VaR在给定的显著性水平下更能有效地度量股市的风险。 相似文献
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VaR-GARCH类模型在股市风险度量中的比较研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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文章采用参数法和半参数法,分别考虑标准化收益在GED、SGT、GPD分布下以及FSH方法下的GARCH模型、EGARCH模型和PGARCH模型的风险测度的准确性,据此组建了12种风险测度的动态VaR模型,并采用道琼斯股票市场指数和上证指数进行实证分析.对收益率进行基本统计分析发现两个股票市场的收益率都不服从一般的正态分布.运用后验测试的方法,对所有模型的样本外预测动态VaR值采用LR、LR.和DQ三种方法综合检验,并由损失函数值可以看出:GARCH模型的风险度量能力最弱,在置信水平99.5%下,EGARCH模型最准确,在置信水平95%下,PGARCH模型最准确;GED分布描述市场的准确程度相对最弱,在较高的置信水平下,半参数模型能更好地度量市场的风险,在较低的置信水平下,参数模型能更好地度量股票市场的风险. 相似文献
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本文首先建立NAGARCHSK模型,推算市场收益率的条件高阶矩序列,在此基础上建立引入高阶矩风险的收益-风险时变四因子状态空间模型,并基于2000-2016年中国股票市场的收益率数据,实证探究不同时期市场高阶矩风险对投资收益的冲击.结果显示:我国股票市场收益受到高阶矩风险的影响,并且条件高阶矩序列表现出时变和波动聚集的特征,大规模的全球性金融危机和国内市场的重大风险事件均会使股市收益的条件高阶矩序列出现持续的异常波动.在未出现极端金融危机的稳定时期,市场收益率的条件方差会趋于对投资收益产生正向影响,条件偏度和条件峰度对投资收益的影响在正向和负向之间不断交替,增加了投资收益的不确定性.然而在全球性的极端金融危机时期,市场收益率的条件方差会转而对投资收益产生负向影响,条件峰度则会对投资收益带来持续的正向影响. 相似文献
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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. 相似文献