我国同业拆借市场利率的波动性

本文建立GARCH模型分析我国各种期限的同业拆借市场利率的波动性行为,结果发现GARCH模型能够较好地解释同业拆借市场的利率波动,其自身的波动与滞后期的波动呈平滑递减的趋势,不过波动性不强,主要在于我国对同业拆借市场实行较严格的管理,利率形成缺乏市场化的机制.应加快同业拆借利率的市场化步伐,建立完善的同业拆借市场体系.     

基于ARFIMA-FIGARCH模型的利率市场风险度量

随着中国利率市场化改革的加速,利率市场的风险管理问题引发了广泛的关注,作为筹集短期流动性资金的主要工具,同业拆借利率(Shibor)逐渐成为各金融机构决策参考的基准利率。在传统的ARMA-GARCH模型的基础上,引入Hurst指数捕捉Shibor的分形特征,使用扩展后的ARFIMA-FIGARCH模型对Shibor的隔夜和7日利率收益率的VaR进行度量和回测检验。结果显示:隔夜和7日利率收益率都具有反持续性,即收益率过去是上升趋势,则未来倾向于下降;考虑分形特征的ARFIMA-FIGARCH模型,比原模型对Shibor的度量更准确;在同业拆借市场中,Ged分布是解释多头VaR的理想选择,而正态分布是解释空头VaR的理想选择。     

极值Copula在商业银行操作风险度量中的应用

本文主要内容是针对新巴塞尔协议把商业银行操作风险纳入风险量化和监管领域,应用极值Copula函数分析我国商业银行各类操作风险之间的相依结构,将操作风险度量从一维拓展到多维。目前对所有的事件类型值简单加总求得操作风险的总资本要求,没有考虑事件类型之间的相关性,这与实际情况是不符合的。为此本文在分析我国商业银行各类操作风险之间的相依性的基础上,运用极值Copula函数建立实际操作风险的相依结构,构建计算操作风险总VaR值的极值Copula模型。     

我国银行间同业拆借利率的混沌特性

本文运用混沌理论对我国银行间同业拆借利率进行了实证研究,通过关联维数和Kolmogorov熵这两个指数来研究我国银行间同业拆借利率的混沌特征.     

基于GARCH族模型的信息冲击对香港同业拆借市场的影响

香港同业拆借市场为香港商业银行和金融机构提供了短期资金借贷的平台。该市场形成的同业拆借利率HIBOR为存贷款利率的走向提供了重要参考。基于GARCH族模型研究了信息对香港同业拆借市场的冲击并绘制了相应的信息冲击曲线,发现PARCH-t(1,1)模型对数据的拟合度最高,发现信息对该市场的冲击具有明显的非对称性,好消息比坏消息给该市场带来的冲击更大。     

我国短期债券回购利率与同业拆借利率的协整分析

本文利用协整检验的相关理论,对我国银行间短期债券回购利率和同业拆借利率的关系进行了探讨。结果显示,我国银行间短期国债回购利率和同业拆借市场利率之间存在长期均衡关系。此外,文章还利用误差修正模型,分析了国债回购利率和同业拆借利率之间的短期波动。     

Elman神经网络在银行间同业拆借利率分析中的应用

利用Elman网络建立了同业拆借利率的神经网络模型,根据msereg性能函数确定了神经网络的输入层个数,采用不同的算法训练网络,从中选出L-M算法是最为快速和准确的。经所提算法训练过的网络在处理复杂时间序列方面具有很好的学习能力和泛化能力。     

基础货币供给、银行同业拆借利率的变动与利率市场化改革——我国银行同业拆借利率与基础货币供应关系的实证及其含义

在具有一个完善的金融市场的条件下,中央银行执行货币政策的机制是:以贴现率、准备金和公开市场业务为三大政策工具,以利率或货币存量为中间目标,通过政策工具的调整来达到中间目标,进而实现一定水平的通胀与产出的最终目标。不过,不论中间目标是利率还是货币存量,由于货币政策工具的运用在初始都会影响到货币供应量,而根据IS-LM理论,这种初始货币供应量的变化将首先影响的是货币市场上的利率,进而通过货币市场与产品市场的相互作用而影响最终的产出。因而,在货币整个传导机制中都存在着货币—利率传导链条。可见,一个有效的货币—利率传…     

我国银行间同业拆借利率的R/S分析

本文将H.E.Hurst提出的R/S分析法应用于我国银行间同业拆借利率分析,测定了我国银行间同业拆借利率收益率的Hurst指数,得到了不同拆借期限利率序列的Hurst指数,从而说明了我国银行间同业拆借利率序列是具有反持续性的序列.我国银行间同业拆借利率变化不是一个随机游走的过程,而是一个有偏的随机过程,利率之间不是相互独立的,而是具有状态反持续性.     

基于Markov区制转换模型的极值风险度量研究

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.     

基于g-h分布的极值风险度量研究

依据ARMA-GJR模型构造标准残差序列,利用EVT模型拟合标准残差序列的尾部特征,进而确定样本阀值,最后结合g-h分布建立一种新的金融风险度量模型———基于ARMA-GJR-EVT-g-h的动态VaR模型。用该模型对上证综指进行实证分析,结果表明,该模型能够更合理有效地管理上证综指收益的风险,并且在高的置信水平上表现更好。     

基于极值视角的沪深股市收益率的风险度量

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.     

中央银行再贷款利率与同业拆借利率的非对称动态传导机制

从1996年到2 0 0 3年,中国人民银行9次调整了利率,试图以利率来作为实现货币政策目标的工具来对中国宏观经济进行调控。但是,利率政策似乎并没有如宏观经济学理论所描述的那样有效,利率对于一些重要的宏观经济变量的影响不明显。谢平(2 0 0 3)对于中国近几年的利率政策效果进行     

BMM模型在商业银行操作风险度量中的应用

文章利用极值理论中的BMM模型对商业银行操作风险损失极端值分布进行估计,采用广义极值分布构建VaR模型,组建极值数据组,运用极大似然估计法估计两个参数,进而计算操作风险损失VaR。最后结合我国商业银行1994~2008年的220个操作风险损失数据进行实证研究,结果显示BMM模型具有超越样本的估计能力,在数据较少条件下能得到较准确结果,用其度量商业银行的操作风险损失VaR是合理的,这为我国商业银行操作风险度量和管理提供一定的量化依据。     

巨灾保险索赔数据的极值风险度量

目前,各界对巨灾保险索赔数据呈现的厚尾性已达成共识。本文中,笔者基于指数回归模型构造了厚尾分布的高分位数估计;并将该方法应用于大的火灾保险数据进行实证分析,对大的火灾保险进行风险度量,得到该数据的高分位数。     

基于极值Copula的投资组合集成风险度量方法

 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。     

基于阈交理论的投资组合风险度量

风险控制已经成为投资管理的重要内容,如何对投资组合进行风险度量一直是研究的热点.文章在极值理论的基础上,建立了用于计算投资组合最大亏损事件概率的阈交方法.通过对上证指数的历史数据进行经验研究,发现该方法能很好地度量我国证券资产的实际风险程度.该方法弥补了传统风险工具VaR的不足,有助于投资者更好的进行风险控制.     

基于广义双曲线SV模型的极值风险度量研究

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。     

统计极值理论及其应用研究进展

0引言在我国证券市场,受国家宏观经济调控政策和国际金融市场等因素的影响,金融资产价格会出现一定程度的波动。尤其是股票市场,对调控政策和国际相关行业信息更为敏感。受这些市场信息的影响,股票价格可能产生巨幅波动,从而使投资者面临巨大损失的风险。在这种情况下,如何合理     

基于Copula的我国商业银行整体风险度量

全面风险管理是金融机构风险管理的最新发展方向,它衡量了一所金融机构在同时面临多种风险情况下的整体风险水平.度量整体风险水平需要将各种风险进行整合,但是金融机构面临的风险不仅种类各异,风险之间交互影响的相关关系更是难以刻画.在已知各种风险边缘分布的前提下,copula函数在进行风险整合、构建整体风险分布方面有许多优良特性.文章采用Copula函数方法,对我国商业银行面临的市场风险、信用风险和操作风险进行整合,并得到银行整体风险水平的一个度量.