沪、深股市收益率风险的极值VaR测度研究

资产组合的ＶａＲ是指在某一置信水平下 ,该资产组合可能遭受的最大损失 ,或者说 ,ＶａＲ即资产组合收益率损失分布函数的某一分位点。由于传统的方差 协方差法、历史模拟法、蒙特卡洛模拟法在估计金融资产收益率的ＶａＲ值上的低效 ①,ＦｒａｎｃｏｉｓＬｏｎｇｉｎ等学者便将统计极值理论引入到估测ＶａＲ的研究中来 ② 。本文将运用近年发展起来的这些极值ＶａＲ方法来测度沪、深股市收益率的市场风险 ,同时也对极值方法、半参数方法 ③ 以及传统ＶａＲ方法的测度效果进行比较。　　一、估测ＶａＲ的极值方法通常有两类估测ＶａＲ的极值…     

VaR模型后验测试的贝叶斯方法

本文提出了VaR模型后验测试的贝叶斯方法.以二项分布为参数统计模型,选取Beta分布为先验分布,给出了超参数的矩估计法.对于VaR模型的准确性检验,得到了贝叶斯因子和后验机会比的表达式.通过一个投资组合的实证分析,验证了本文所提方法的可行性与合理性.     

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.     

基于Copula的沪、深、港股票市场的组合风险度量

文章在"推出股指期货和融资融券"的新政策下,结合t-EGARCH模型和Copula方法,利用上证综指、深证成指以及恒生指数对沪、深、港股票市场进行了分析.该模型能更好地捕捉资产间的非线性相关性,更符合现实市场.在此基础上,利用蒙特卡洛模拟计算股指投资组合的VaR及CVaR,从而验证了模型的有效性.     

参数法、半参数法的动态VaR模型风险度量

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.     

中国股市特质风险的实证研究

文章利用1998～2008年我国股市中全部股票的日收益数据来计算我国股市的特质风险,发现自1998年以来,我国流通市值加总的大盘、行业以及公司特质风险出现先降后升的趋势.我国证券市场中个股收益率的渡动主要来自于整体股市以及个股所在行业的特质波动,个股的特质风险对其本身收益率的波动影响很小.同时,我国股市的特质风险不具备对GDP增长的预测作用.     

深成指GPD分布尾部拟合与VaR、ES风险度量

文章首先使用GARCH模型对深成指对数收益率时间序列的自相关和异方差特性进行弱化,之后运用POT方法对GARCH模型所得的残差序列进行拟合,使用极大似然方法估计了GPD分布各参数,进一步计算出收益率序列的VaR和ES值,通过后验测试比较各种估计方法优劣。     

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LSTAR模型的中国股市泡沫风险识别

本文在非线性模型框架下拟合中国主要股价指数的真实数据生成过程,并提出股市泡沫风险识别方法,较Phillips et al.（2011）提出的上确界单位根(SADF)方法具备更好的效果,能够精准预判股市泡沫风险进而为防范化解金融风险的政策措施提供参考。实证检验发现,主要股价指数的波动均存在逻辑平滑转换自回归(LSTAR)模型描述的非线性特征,自推出以来,四大股价指数均存在泡沫风险,上证指数存在六个主要的持续期,深圳成指存在四个主要的持续期,沪深300指数存在两个主要持续期,而创业板指数存在三个持续期。总体来看,创业板指数的泡沫生成时间会先于其它三大指数,可以作为预警中国股票市场泡沫风险的先行指标,且2015年7月之后的中国股票市场并不存在泡沫风险。     

沪、深股市个股的非线性动力学模型的构建

本文根据沪、深股票市场提供的数据,以两个地区的两种股票数据为例,建立AR自回归模型.首先对股票数据随时间变化进行了观察,然后对实际的数据进行了相当成功的拟合,并通过残差分析,检验出残差服从正态分布.因此,建立该模型能刻化出股市的主要非线性性质,从而揭示股市变化的规律,为股民的定量决策提供科学依据.     

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。     

一类自融资条件下多期投资半方差组合模型及在中国证券市场中的实证分析

方差自问世以来,虽经历了种种讨论和质疑,但其主要焦点是方差法将正负离差不加区别的对待使得其在实际应用中无法区别买方和卖方,为此引入半方差的概念十分必要.对基于半方差风险计量模型进行了总结归纳,应用半方差模型对上海股市进行了实证分析,并对文中所提出的多时段半方差模型与多时段Markowitz模型进行了比较,验证了中国证券市场多时段半方差模型的有效性.     

基于Bootstrap方法的风险度量模型及其实证分析－关于机构投资者风险度量方法的探讨

一、问题的提出 机构投资者(养老基金、共同基金、保险基金、捐赠基金、信托基金)的发展壮大是证券市场健康发展的关键因素,自20世纪70年代以来,投资者法人化.机构化已成为国际证券市场的发展趋势.在中国加入WTO和"超常规发展机构投资者"的背景下,我国机构投资者的数量和结构发生了深刻的变化.据统计,1998年年末我国机构投资者拥有的市场流通市值约占20%多,至2002年上半年,这一比例上升到55.7%左右.     

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。     

资产配置模型的选择:回报、风险抑或二者兼具

近年来以风险平价为代表的基于风险的配置模型广为流行。这些模型的一大特点是放弃回报信息。而以均值方差模型代表的基于回报的配置模型则认为回报很重要而且默认对回报的预测是准确的。这两种做法都有问题。考虑到回报的可预测性得到了大量经验研究的支持,那么对于基于风险的配置模型而言,完全放弃回报则意味着有关回报的有用信息得不到充分利用。对于基于回报的配置模型而言,不考虑参数估计误差而且对输入参数敏感的缺点也大大抵消了它们利用回报信息带来的好处。那么,回报是否重要以及应该如何使用回报成了资产配置研究所面临的一个重大问题。为此,本文提出以风险平价为配置基准,以贝叶斯VAR回报预测为主观观点的Black-Litterman(贝叶斯BL)模型回答这一命题。利用1952-2016年的美国股票和债券季度数据,本文将贝叶斯BL模型与现有配置模型进行比较研究。实证结果表明,相比基于回报的配置模型,贝叶斯BL模型降低了组合风险;相比基于风险的配置模型,贝叶斯BL模型增强了组合回报。这些特性来自于它既能利用回报可预测性带来的有用信息,又能够发挥基于风险的配置模型在控制风险方面的优势。因此该模型表现出增强回报和控制风险兼具的特点,是一条具有潜力的资产配置新方案。     

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。     

我国沪、深两市证券市场“羊群效应”的实证研究

文章在中国股票市场存在周转率效应的假设前提下,对中国股票市场在上涨和下跌的不同市场行情下(2005年1月至2011年6月)是否存在羊群效应以及中国的投资者是否存在非对称反应分别进行了实证检验。结果发现中国的证券市场中并未出现十分明显的羊群效应,但是投资者却存在非对称反应,即投资者在证券市场下行时更加显著的趋向于羊群效应。本文的结论同时也部分的支持了周转率效应的假设,即在极端的市场情况下,相对于高换手率的股票,低换手率的股票显著的收敛于市场的收益率。     

Copula函数的比较及其在风险度量中的应用问题

本文在明确Copula函数基本概念的基础上,对几种常用的Copula函数进行对比分析,概括出了不同Copula函数的特点。最后对于Copula函数在实际金融风险度量中的应用问题进行了深入的探讨。     

改进的阈值模型及其在风险价值中的应用

引言金融机构面临着多种风险,例如市场风险、信贷风险、流动性风险、操作风险等等。金融机构特别关注不利的市场因素变化对资产价值所造成的影响,即需要估计经过已知时间间隔,资产组合价值可能减少的幅度及发生的可能性,这样就产生了风险价值的概念。风险价值（Value at Risk,简称VaR）的含义是“处于风险中的价值”,是指在市场波动下,某一金融资产或证券组合的最大可能损失,可表示为：