基于极值BMM模型的石油价格极端风险度量研究

利用WTI日对数收益率数据估计一般极值分布参数,并根据极值BMM模型计算石油价格极端值风险。实证结果表明,在95%的置信水平下,由BMM模型度量的石油价格风险低于正态模型的相应度量值,而在99%的置信水平下,BMM模型对风险的捕捉则显著优于正态分布。上述结论表明,BMM模型在较低置信水平其效力虽不及正态分布VaR模型,但在高置信水平下能更好地捕捉分布的厚尾特征。因此,对于石油风险管理者而言,BMM模型将是测度石油市场极端风险较好的选择。     

互联网金融风险度量与评估研究

互联网金融的发展蕴含着风险的增加，互联网金融风险问题备受关注。基于互联网金融指数和上证综合指数的日收益率数据，分别在参数、半参数和非参数的VaR方法下讨论和建立了Pareto极值分布模型和历史模拟法模型，以度量互联网金融的风险值，并使用返回检验判断模型的优劣。结果表明，Pareto极值分布模型能准确反映互联网金融的风险，且互联网金融的风险大于整个股票市场的风险。     

投资组合动态VaR预测模型和预测精度评价

采用4种Backtesting检验方法,检验22个常态和时变投资组合动态VaR预测模型的风险预测精度,发现GJR_GPD_TV_Copula具有最高的投资组合风险预测精度,GJR_GPD_Copula的拟合、密度预测和组合风险预测精度都要高于GJR_SKST_Copula,且Copula模型的组合风险预测精度分别与拟合精度和密度预测精度存在较弱的正相关关系.     

基于已实现NGARCH模型的上证50指数的风险度量

基于NGARCH模型刻画了波动率的杠杆效应特征,在已实现GARCH模型的波动率方程中引入杠杆参数的扰动,建立了新的已实现NGARCH模型,并研究了新模型的动态VaR估计问题。上证50指数5 min频率高频数据VaR估计的返回测试结果表明:该新模型比已实现GARCH模型更好地刻画了波动率的杠杆效应特征,在一定程度上提高了风险度量的预测精度。     

基于GARCHSK的铜期货VaR估计方法研究

基于GARCHSK模型对期货收益序列的条件偏度和峰度进行动态建模,提出了“有偏”和“尖峰厚尾”分布下的VaR估计方法。通过对沪铜期货的实证研究表明,其收益分布存在明显的“有偏”和“尖峰厚尾”。基于不同分布假定下的VaR估计结果的Kupiec检验表明,基于GARCHSK的VaR估计方法能够有效提高VaR的估计精度。     

LOF流动性风险度量与实证研究

文章从投资者实际投资时所面临的价格冲击入手,提出了流动性风险的概念,并定义了LOF(Listed Open-end Fund)流动性风险指标L,并利用VaR(Value at Risk)、ES(Expected Shortfall)对流动性风险进行度量。针对L序列厚尾分布的特征,采用极值理论的POT(Peaks Over Threshold)模型对其尾部数据进行建模,能更准确地估计度量流动性风险的工具VaR、ES的值,从而更有效地捕捉投资者所面临的流动性风险。最后利用LOF的1小时交易数据进行了实证研究。     

中国股票市场尾部风险与收益率预测——基于Copula与极值理论的VaR对比研究

目前,在险价值(VaR)被广泛应用于风险管理与投资组合分析中,在股票市场,它表示股票收益的尾部风险。相关研究发现VaR对未来股票收益具有预测作用。根据Copula方法和极值理论方法分别构建VaR,考察其对中国股票市场是否具有样本内和样本外的预测能力,实证结果发现:与传统经济变量作对比,基于极值理论的VaR具有较强的预测能力,而基于Copula方法的VaR的预测效果并不十分显著。     

有偏分布下的VaR估计方法研究

文章利用GARCHS模型对金融时间序列的条件偏度进行动态建模,在此基础上提出了有偏分布下VaR的估计方法。通过沪铜期货的实证结果表明,沪铜期货收益的条件偏度时变特征明显,其收益存在明显的有偏特征。对沪铜期货VaR估计的Kupiec 检验比较表明,基于GARCHS 模型的VaR估计方法能够提高有偏分布下VaR的估计精度。     

小样本条件下操作风险度量中的参数估计研究

针对操作风险损失数据匮乏的特点,引入贝叶斯推断理论来保证小样本条件下模型参数估计的质量,将专家经验以先验分布的形式引入,从贝叶斯推断的视角构建了融入专家经验的操作风险损失频率模型、损失强度模型和风险度量模型。其中,损失频率建模中假设损失频率服从Poisson-Gamma分布,损失强度建模中应用极值理论对损失分布的“厚尾”特性进行描述,利用广义帕累托分布(GPD)对损失强度分布进行拟合,并打破GPD的位置参数和形状参数常数化的限制,视其为随机变量并假定两者服从不同的Gamma分布。实证结果证明: 与传统的MLE方法相比,在小样本的情况下,基于贝叶斯推断的MCMC方法对参数的估计更有效和稳定,较好地解决了在操作风险度量中由于损失数据不足给损失分布拟合带来的难题。     

中国期货市场非交易时段的VaR与ES测度研究

非交易时段累积的金融信息是影响期货市场波动的重要因素。据此，本文利用极值理论对交易当晚、周末假日和中长假日的风险价值及其预期损失进行了估计。研究结果显示：VaR和 ES 模型可以较好地描述期货市场非交易时段的风险价值及其预期损失；各期货市场的交易当晚、周末假日和中长假日的风险价值及其预期损失估计值均呈逐渐递增态势，这意味着我国期货市场非交易时间与非交易风险之间呈正向关系，即非交易时间越长，信息的累积会越多，非交易风险也就越大。总体而言，铜、橡胶和小麦市场的非交易风险较大，铝和大豆市场的非交易风险相对较小。     

基于极值理论的投资组合风险研究

投资组合理论以正态分布为基础,以方差作为风险衡量指标存在缺陷。风险值用于给定的置信水平下,衡量在一定时期内最坏情况的损失。采用参数估计、非参数估计或者半参数估计,难以解决资产组合收益联合分布中的尖峰厚尾的问题。采用极值理论分析股票投资组合的风险值,结果显示采用极值分布的Copu la函数具有良好的特性,与均值-方差理论相比较,极值理论能够更加准确地刻画实际市场的极端波动和风险状况。     

世界原油价格风险度量——基于EGARCH-EVT-t Copula模型

从原油现货市场收益率的特征分析入手,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征,运用EGARCH 对条件波动率进行建模,进而运用极值理论对标准残差序列的尾部分布进行建模,刻画原油现货市场极值风险,同时结合Copula函数和Monte Carlo模拟技术来度量不同持有期相应的VaR值.实证结果表明:原油市场随着置信度的提高和持有期的延长,VaR的绝对值在增大.同时,回测检验结果表明基于EGARCH-EVT-t Copula的模型能够精确有效地度量原油现货市场极端风险.     

基于VaR方法的金融风险度量模型及其应用

针对金融风险度量问题,对几种典型的VaR方法进行比较说明,总结其各自的优缺点和适用范围,通过对美国次贷危机中各大金融机构VaR风险管理体系实际效果的分析,发现当前普遍应用的VaR模型及其管理体系在极端情况下存在局限性,从而得出VaR方法必须结合对经济金融形势的综合判断才能取得较好效果的结论。     

中国股市风格资产组合市场风险测度——基于EVT-t-Copula模型的实证研究

针对传统线性计量模型无法充分刻画中国股市风格资产收益系列存在"自相关"、"尖峰"、"厚尾"等非正态分布特征以及风格资产间存在复杂的非线性相关结构的局限。本文首先采用AR(1)-GJR(1,1)模型来刻画中国股市风格资产的边缘分布,接着结合各边缘分布的残差系列,引入Copula函数来分析这六种风格资产之间的相关结构,并结合极值理论和蒙特卡罗模拟方法来模拟大盘成长、大盘价值、中盘成长、中盘价值、小盘成长、小盘价值这六种股市风格资产投资组合的联合收益率分布函数,在此基础上求出各我国股市风格资产组合的市场风险(VaR与CVaR)。研究结果表明,根据极值理论得到的广义帕累托分布能够较好拟合风格资产日收益率序列的尾部特征,相比其他计算方法的VaR和CVaR值,基于EVT-t-Copula模型能够更准确度量中国股市风格资产组合的市场风险。因此,EVT-t-Copula模型有助于提高中国股市投资组合的风险管理效率。     

基于VaR和ES的经济资本配置方法比较分析

经济资本配置是商业银行进行经济资本管理的一种有效方法,为了研究在商业银行经济资本配置中,在险价值（Value at Risk,VaR）和预期短缺（Expected Shortfall,ES）这两种风险量度所表现出的差异性,借助于信用组合损失分布的Vasicek单因素模型框架,对VaR和ES两种风险量度下的经济资本配置实现方法进行推导,并通过案例,对这两种风险量度在经济资本配置上表现出的差异性进行比较分析。研究结果表明:尽管由ES确定的经济资本比由VaR确定的经济资本要保守,但基于ES的经济资本配置方法比基于VaR的经济资本配置方法更能反映资产的风险特征,更便于实施。     

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。     

VaR在我国证券投资基金评价中的应用

以我国证券市场为例,用实证的方法研究了内险值VaR(Value at Risk)在我国证券投资基金评价中的应用。首先介绍了VaR的定义和计算方法,以及我国证券市场和投资基金,然后选取适当的数据,对VaR方法在我国证券市场的应用进行了实证研究,最后,运用计算出的VaR值对我国的两只基金进行了评价。     

基于截L-矩和GPD的中国股市VaR经验测度:1991-2011

L-矩方法现已成为金融领域厚尾分布分析和建模的重要工具,当极端值较多时,L-矩方法会变得较敏感,截L-矩不但具有L-矩方法的优良特征,而且增加了对首尾极端值的控制参数,对极端值存在的情况更加适用。论文采用AR(1)-GARCH(1,1)模型对收益率序列进行建模分析,得到近似独立同分布的残差序列。在此基础上,基于截L-矩考察广义帕累托分布对上证指数的损失尾部拟合情况,VaR的返回检验表明:基于截L-矩的GPD分布可以较好地拟合损失收益率的尾部,极值VaR可以有效地度量上海股市的风险。     

基于EaR的上市商业银行财务风险评价研究

商业银行在我国经济发展和转型中起着重要作用,近年来随着经济增速放缓、利率市场化和同业竞争加剧的影响,商业银行面临的财务风险也不断加大。为了科学合理地评价商业银行的财务风险,本文从在险价值(VaR)的概念出发引入了在险值的财务风险评价方法对上市商业银行的在险盈余和在险现金流进行测度,实证结果表明目前商业银行总体具有良好的盈利水平,但部分商业银行存在现金流风险。