封闭式基金风险的评估

金融市场风险是封闭式投资基金面临的最大风险.风险价值(Value at Risk,简称VaR)是近年来发展起来的用于测量和控制金融风险的量化模型,是一种利用统计思想对金融风险进行评估的方法.本文首先分析了我国封闭式基金所存在的风险问题,然后系统的介绍了VaR模型在封闭式基金风险评估中的应用,以期对我国封闭式基金风险管理工作有所贡献.     

投资组合风险管理中CDaR模型研究

我国的金融市场是一个新兴的市场,随着货币市场的发展、股票市场的活跃及衍生市场的起动,市场风险的管理无论对投资者还是监管者都显得尤为重要.虽然VaR在我国金融机构的风险管理中已经得到了一定的应用,但其在投资管理中的应用还有待深化.本文试图将CDaR风险管理模型引入到中国证券市场投资组合的风险管理系统,并运用均值一CDaR模型进行最优投资头寸的控制,从而为我国的金融机构建立更为有效的风险管理体系提供参考.     

VaR方法在我国银行风险管理中的应用

VaR方法是目前国际上金融风险管理的主流方法之一,它利用数学工具计算金融市场的风险,可以有效规避市场风险,在金融领域中有着广泛应用.把VaR法引入我国的银行风险管理领域,对于我国的金融市场建设有着重大的现实意义.     

基于VAR的贷款利率市场化风险度量分析

文章通过构建VaR模型,运用蒙特卡罗方法对我国贷款利率市场化风险进行实证分析.由于贷款利率受多方面因素的影响,运用计量方法拟合贷款利率的回归模型.结果表明,政府可以根据计算出的不同置信水平下的VaR值来确定所采取措施,使得贷款利率市场化下的金融市场实现可持续发展,提高我国利率风险管理水平.     

金融风险度量VaR与CVaR方法的比较研究及应用

风险价值(VaR)是近年来受到国际金融界的广泛支持和认可的一种度量金融风险的工具。文章指出了风险价值(VaR)模型两个重大的缺陷,并对它和条件风险价值(CVaR)金融风险度量模型进行了详细的介绍和对比分析,给出了它们的共同点和CVaR在投资组合应用中的优势,结合中国金融市场的实际情况,指出CvaR在中国金融市场中应用应注意的问题,对其应用前景提出了新的思路。     

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。     

基于Copula-GARCH方法的投资组合VaR计算

VaR 方法是金融市场风险测量的主流方法.Copula函数广泛的应用于风险管理、投资组合选择、资产定价等金融领域.文章选取五种代表性的Copula并结合带正态分布和学生t分布的GARCH模型描述金融数据,通过Monte Carlo模拟计算投资组合的VaR,并对各种模型的计算能力做了对比,发现Clayton Copula结合GARCH(1,1)-T的模型对VaR的估计最好.     

金融市场中幂率分布特性研究

在金融市场的风险管理中,VaR(value-at-Risk)已经成为最重要并广泛应用的风险度量工具之一,VaR与收益率分布的尾部密切相关.在有效市场理论下,收益率成正态分布.……     

双曲分布在VaR模型中的应用

传统的计算VaR的RiskMetrics方法不能对市场风险分布的“厚尾”现象给出较为满意的刻画和计算。本文将双曲分布应用到VaR模型的计算之中。事实上,通过对股票市场的实证研究表明,股票市场数据呈现厚尾现象,用双曲分布对数据的拟合要比RiskMetrics方法假定的正态分布更符合金融数据的实际情况,故本文的结论与方法对金融市场的风险管理是有价值的。     

基于Buhlmann-Straub信度模型的投资组合的VaR测量

一、引言风险测量方法VaR首先是JP M or-gan公司的风险管理人员为满足当时总裁W eatherstone每天提交“4.15报告”的要求而开发的,之后VaR方法便很快在风险测量、监管等领域获得广泛应用,成为目前金融市场风险定量管理的主流方法,并已逐渐成为金融风险管理的国际统一标准。在实     

基于杠杆效应SV模型和EGARCH模型VaR的比较

文章通过对比EGARCH和杠杆效应SV模型,发现杠杆效应SV模型更能刻画金融市场的实际特征。将杠杆效应的随机波动SV模型应用于VaR的计算,并作实证研究。通过与EGARCH模型下的结果对比,得到基于杠杆效应SV模型计算的VaR更具有动态性和准确性,VaR更贴切地反映了金融市场的风险水平。     

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.     

交易间隔、超高频波动率与VaR ——利用日内信息预测金融市场风险

 金融市场风险价值研究一般采用日收益数据,并基于GARCH类模型进行估计和预测,这必然会损失部分日内信息。本文尝试使用中国股市日内分笔超高频数据,在分析日内波动特性的基础上,通过UHF-GARCH模型对交易间隔等日内信息建模,得到超高频波动率UHFV。本文用ARFIMA模型对超高频波动率UHFV建模,应用到风险价值VaR的预测中,并同基于日数据的GARCH类模型的VaR预测能力进行比较。VaR似然比和动态分位数等回测检验的结果显示,超高频数据波动率UHFV模型的预测能力强于采用日数据的GARCH类模型。     

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。     

中国股市动态VaR计量模型分析

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。     

变革与转型中证券公司风险管理技术体系的构建

本文提出证券公司需要构建以净资本的动态管理为核心,以VaR等为技术手段,适合我国证券公司现状的风险管理技术体系.并运用VaR等技术手段,对市场风险、操作风险的度量方法进行了探讨.     

投资组合VaR分解及边际VaR的估计

0引言风险价值VaR(ValueatRisk)能对金融机构所面临的市场风险进行较准确的度量,是一种标准的新风险管理工具,它不仅在理论研究上取得了很大的发展,而且在风险管理中也得到了广泛的应用[1-2]。目前,国内外有许多金融学者投入于VaR方法的理论及应用研究中,并取得了很多成果,但这     

基于VaR方法的市场风险和信用风险的度量

市场风险和信用风险是金融机构所面临的最主要的两类风险。在金融市场迅猛发展的今天,对两类风险的度量和管理成为了金融机构面对的重大挑战之一。VaR模型最初用来度量市场风险,它以严谨的概率统计理论作为依托,将市场风险高度概括为一个数字。之后,VaR方法被引入到信用风险管理中,其中CreditMetrics模型是一个典型例子。文章最后对综合度量市场风险和信用风险进行了初步探讨。     

投资组合的动态VaR度量及实证分析

一、引言 VaR(Value at Risk)自从面世以来已经成为金融市场风险管理最重要的方法.对于VaR的计算,最基本的、最常用的方法有三种:历史模拟法、蒙特卡罗模拟法和方差-协方差方法.在方差-协方差方法中,最根本的就是计算出金融资产的方差或协方差.     

股市收益率的风险测量——基于参数与非参数GARCH技术的动态VaR计算

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。