广义Pareto分布尾部厚度的分析与应用

极端值模型是准确估计"厚尾"分布金融资产回报市场风险的有力工具.主要有分块样本极大值模型(BMM)和阈顶点模型(POT).文章对阈顶点模型中广义Pareto分布尾部厚度和应用进行分析.结果表明,当0<ε≤1时,分布的尾部厚度为"厚尾"且随着形状参数的增加而变厚,此时最适合于金融资产时间序列"厚尾"分布建模.     

我国证券市场的风险度量

金融资产收益率序列具有典型的尖峰厚尾特征,影响着人们对极端事件的判断与预测,这种现象已引起越来越多学者的重视,而描述这种特性需以合适的概率分布函数为基础,因此,寻求更好的概率分布函数对风险度量具有十分重要的意义,文章将广义双曲线分布及其子类应用到中国证券市场,采用VaR、ES和Omega三个风险度量指标计算其尾部特征,得到了较好的拟合结果.     

基于极值理论的静态和动态风险度量模型的比较

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.     

基于GARCH模型的CVaR信贷风险度量方法研究

文章针对VaR方法不是一致性度量,不满足凸性,尤其是该模型不能体现尾部事件发生时其可能损失的程度等一系列缺陷;同时针对金融时间序列具有偏性和尖峰厚尾两大特性,用修正的VaR方法——基于GARCH模型的CVaR方法来度量风险。该方法的优点在于可以反映出损失超过VaR时可能遭受的平均潜在损失的大小,解决了VaR方法无法进一步识别风险是可以忍受的还是灾难性的问题,弥补了VaR不能反映损失尾部信息的缺陷,能够防范小概率极端金融风险,降低了银行发生灾难性风险的可能性。     

中国西部大城市商品房价格下方风险的测度

文章运用在险值(VaR)理论的三种模型方法,以重庆、成都为典型城市,采用2005-2012年两市商品房价格指数数据估计重庆、成都两市的商品房市场价格下方风险的在险值水平.研究发现,重庆、成都两市的商品房价格指数收益率具有一定的地域同步效应;整体而言,重庆市的商品房市场价格下方风险要略高于成都市的下方风险;回溯测试结果表明,面对市场极端变化值,并不存在完美的在险值计算模型.     

基于分数阶矩和分片Wasserstein距离的鲁棒风险度量优化模型

鲁棒风险度量优化是一类随机风险分析度量的重要问题,其对不确定分布信息的捕捉需依赖不完善的假设和估计,分布尾部的反映直接影响分布预测的精准性,尾部模型误差在实际风险管理决策中会造成严重的后果。文章以一种对尾部模型误差具有稳健性的方式建立鲁棒风险度量优化模型。在构造模型不确定集时,提出基于Wasserstein距离的分布估计方法,克服了已有参数分布无法反映真实分布尾部行为的限制。鉴于分数阶矩对分布尾部信息具有精准刻画的能力,在解析分布估计的基础上,建立分数阶矩约束的鲁棒风险度量模型。为优化Wasserstein距离忽略分布几何结构造成的尾部模型误差,基于纤维丛理论思想,提出分片Wasserstein距离解析约束的分片鲁棒风险度量模型。最后,通过规范数据进行仿真分析,数值实验结果显示,该模型能够精准量化突发性极端损失风险。     

CVaR-EVT和BMM在极端金融风险管理中的应用研究

随着风险度量一致性原则的提出,研究发现金融机构广泛采用的VaR模型存在严重不足,尤其针对分布具有厚尾特征的极端金融风险无法有效度量。本文采用极值理论（EVT）解决VaR方法的尾部度量不足问题,利用CVaR-EVT和BMM模型分析美国、香港股票市场和我国沪深两市指数18年的日收益数据,研究发现：（1）在95％置信区间及点估计中,分位数为99%的CVaR-EVT所揭示的极端风险优于VaR的估计值;且BMM方法为实施长期极端风险管理提供了有力决策依据,其回报率受分段时区的影响,期间越长,风险估计值越高;（2）模型采用ML和BS方法统计估值显示,我国股票市场极端风险尾部估计值高于香港和美国市场;但是,国内市场逐步稳定,并呈现出跟进国际市场且差距缩小的发展趋势。     

基于点过程的极值VaR研究

风险无时不有、无处不在,风险本身并不可怕,金融机构就是通过承担风险、管理风险来获得收益的。真正可怕的是极值风险,即稀少或极端事件的发生给经济主体带来巨额损失的风险。因此对极值风险的建模就成为风险管理的重中之重。极值理论为极端事件的统计建模和极值风险测度的计算提供了坚实的理论基础,故有必要通过介绍和比较传统极值事件的建模,基于点过程构建极值风险的一般模型,并利用外汇市场的日数据和VaR的估计与检验进行实证分析。     

保险集团监管资本套利的理论与实证研究——基于CTE与VaR风险度量方法的分析

为加强保险集团监管,完善中国正在建设的第二代偿付能力管理体系,利用国际上应用广泛的CTE与VaR两种风险度量方法构建监管资本套利模型,对不同条件下保险集团套利策略进行理论研究。根据中国人民财产保险股份有限公司历史数据,运用R软件,首次对保险集团监管资本套利策略进行直观展示和实证检验。研究表明:监管资本套利可以为保险集团节约大量资本,但蕴含一定风险;若监管资本中考虑尾部极端风险,有利于降低监管资本套利风险。     

数字金融系统性风险与经济政策不确定性关系的统计检验

文章采用VaR、非线性Granger等方法,得出数字金融尾部风险存在显著非线性趋势,数字金融行业金融风险与金融市场之间存在非线性Granger因果关系,数字金融行业的尾部风险事件很可能殃及整个金融市场,形成系统性风险。使用非线性与混频因果关系检验法得出,数字金融风险和经济政策不确定性之间存在双向因果关系,对经济政策不确定性细分检验的结果表明,数字金融行业风险引发财政政策、货币政策、汇率政策不确定性水平变动,财政政策、货币政策、汇率政策不确定性不会造成数字金融行业风险的聚集。     

人民币汇率风险的测度

文章引入极值理论对欧元/人民币和日元/人民币的收益序列尾部进行估计,发现收益序列尾部与广义Pareto分布拟舍得非常好;实证结果表明:期望损失(ES)在某些情况下能弥补在险价值(VaR)所具有的尾部风险.由返回检验的结果知,与历史模拟法和方差-协方差法计算的VaR相比,基于极值理论的VaR能更准确地度量欧元/人民币和日元/人民币的风险.     

Quotient统计量在尾部相关性检验中的应用

文章尝试采用基于quotient统计量的Gamma分布对资产之间的尾部相关性进行显著性检验,在确定资产之间显著尾部相关的基础上,采用t-copula函数对资产之间的相关结构进行描述,并对资产组合尾部风险进行实证分析.     

企业业务外包风险分析与量化评估

在企业业务外包风险事件分析的基础上,通过利用风险矩阵的方法对业务外包风险及风险事件子风险进行量化评估,从而为外包决策提供依据以及便于外包过程中对风险进行有针对性的控制.     

突发公共危机事件下粮食价格极端波动的网络传染效应

突发公共危机事件的爆发,会引起粮食价格剧烈波动,造成粮食行业的严重损失。文章基于2015—2021年我国大豆、玉米、小麦和粳稻等主要粮食价格的日度数据,综合运用极端风险、网络分析等非线性理论和技术,考察了公共危机事件下我国粮食价格极端波动的传染效应。研究发现,EES指标能较好地刻画粮食价格的极端风险;粮食价格极端波动的传染具有跨域性和网络性特征;新冠肺炎疫情暴发前,我国粳米、稻谷、大豆等粮食产业链中下游现货市场具有较强的边际极端波动溢出效应;疫情全面蔓延后,国际原油市场是极端波动外溢增量最大的市场;而我国粮食产业链中下游——豆油、粳米和大豆等现货市场成为疫情全面暴发后极端风险的主要输入地。     

中国14省区经济运行效率评价

本文提出经济运行效率(EOE)的概念和特点,对我国14个样本省(自治)区的经济运行效率展开研究,运用数据包络分析(DEA)方法进行实证分析,计算经济运行效率评价指数并对各省区进行排序,研究样本省区规模收益和其投入产出指标改进方向及程度问题.     

基于VaR和CVaR风险控制下的M-V投资组合优化模型

文章以风险价值(VaR)和条件风险价值(CVaR)分别作为约束条件,结合均值-方差模型,得到了新的最优投资组合模型,并利用我国的股票市场进行了实证分析,验证了新模型的有效性,为制定合理的投资组合和控制风险提供了一种新的有效途径。     

在岸离岸人民币利率极端风险溢出研究

本文采用递归MVMQ-CAViaR模型,对境内外人民币利率极端风险溢出效应进行实证检验。结果表明：境内外人民币利率存在极端风险溢出效应,短期品种表现出显著的双向极端风险溢出,而长期品种以在岸利率对离岸利率单向极端风险溢出为主。在极端风险层面在岸市场仍然处于利率信息的中心地位,且暂时没有旁落离岸市场的担忧。一旦离岸人民币利率发生极端变动,央行会及时进行干预并引导市场参与者预期,降低在岸利率未来的极端风险水平;但面对小的离岸市场冲击,央行更倾向于让在岸利率进行自我调节,离岸冲击会提高在岸利率未来的极端风险水平。本文构建的模型具有较好的预测能力,有助于金融监管部门对离岸利率极端风险进行动态准确地管理。     

我国行业间尾部风险溢出的测度及时空驱动因素研究

基于经济金融的共生共荣关系,本文采用LASSO分位数回归构建我国金融与实体行业间的尾部风险网络,利用复杂网络分析法对行业间尾部风险溢出进行测度分析,并从时空两个维度探讨行业尾部风险溢出的驱动因素。研究结果显示,第一,我国经济金融系统中的31个行业形成了“牵一发而动全身”的尾部关联网络,金融行业间、实体行业间以及金融与实体行业之间均存在密切的尾部关联,而且在与实体行业的互动中,金融行业内部存在结构性不平衡。第二,经济金融系统中的风险传染源既可能来自金融行业,也有可能来自实体行业,银行、医药生物、计算机和建筑装饰是经济金融系统中重要的“风险驱动者”。第三,在空间维度上,行业间投入产出关联越密切,其尾部风险溢出水平越高,且相比前向关联,后向关联对行业间尾部风险溢出的解释力更强,即尾部风险主要沿产业链从下游向上游行业进行逆向传导;两两行业间的收益相关性和波动相关性越高,尾部风险溢出越强;行业自身风险水平越高,其接收其他行业的尾部风险溢出越强。在时间维度上,宏观经济环境和融资环境是行业尾部风险溢出动态变化的主要驱动因素。     

基于分形理论下的欧元汇率波动分析

文章基于分形理论对我国2003～2008年欧元汇率市场的波动进行了实证分析,运用重标极差法(R/S)得出欧元汇率收益率的赫斯特指数(H)为0.59,说明中国欧元汇率市场具有明显的正持久和长记忆性,具有分形特征,而非随机游走.分析还得出其非周期循环为4个月,欧元汇率市场有具有较强的短期行为模式,风险较大的结论.     

总体或样本的协方差(矩阵)和相关系数(矩阵)的系统定义

文章按照统一的思路系统地定义了总体或样本的协方差(矩阵)和相关系数(矩阵).同时也给出了这些概念的一些性质.