条件自回归expectile模型及其在基金业绩评价中的应用

本文研究了日收益率之下开放式基金的业绩评价和检验问题,提出了改进的条件自回归expectile（CARE）模型并应用到基金业绩评价的问题研究中。首先运用非对称最小二乘法（ALS）对动态的CARE模型进行半参数估计,得到样本基金收益率序列的VaR值和ES值。其次,使用计算结果对样本基金的日收益率进行风险调整,得到基于VaR和ES修正的Sharpe比率。最后,在实证研究中,本文使用传统的Sharpe比率、基于VaR和ES的Sharpe比率对我国56只开放式基金在2005-2011年间的业绩进行了实证分析,结论显著证明了CARE模型在极端风险度量上更精确,在基金评价和检验中的应用中是可行的。     

基于SWARCH的VaR及压力测试值的一致性估计

风险值 (VaR) 与压力测试都是衡量金融资产价格波动风险的重要工具.为了考虑市场在不同状态下报酬率分布的结构性变化,引入波动性状态转移的ARCH(SWARCH)模型对波动性进行描述,使 VaR 与压力测试值能够在统一的样本数据和框架下得到一致性的估计.此外,SWARCH模型还同时考虑了金融市场波动性、波动性状态和状态概率的时变性,使 VaR 与压力测试值的估计具有很好的灵活性.以上海股市为样本进行了实证分析,验证了基于SWARCH模型能够得到 VaR 与压力测试值的一致性估计.     

供应链融资业务中钢材质押贷款动态质押率设定的VaR方法

异于债券、股票等质押融资业务,存货质押业务动态质押的核心在于预测其长期价格风险。从分析存货质押市场收益率的统计特征出发,以场外现货交易为主的钢材((HRB335)日数据为例,建立能刻画钢材收益率序列异方差性和尖峰厚尾特性的VaR-GARCH(1,1)-GED模型。同时,提出置于多风险窗口下运用样本外预测未来质押期内钢材价格风险水平,给出厚尾分布下长期风险VaR的计算解析式,得出与银行风险承受能力相一致的质押率。进而,基于失效率法则建立长期风险的碰撞序列函数,回测多风险窗口下长期VaR值。实证分析显示,模型得到的质押率在控制好风险的同时降低了效率损失,为商业银行提供一种动态质押率的风险管理模式和框架。     

股指期货套利交易的风险度量——基于沪深300股指期货交易数据的实证分析

以Copula理论和VaR方法作为实证分析工具,根据我国股指期货市场的实际交易情况,对套利投资组合的风险进行量化分析。根据我国股指期货市场的实际交易情况,针对套利交易中的期现套利、跨期套利、跨市场套利和跨品种套利这四种基本交易策略展开全面分析,并基于实证得到的投资组合VaR值,衡量了在不同策略下套利投资组合的风险。同时,将其与基于二元正态分布和样本数据得到的VaR值进行比较。这填补了我国在股指期货套利组合风险度量方面的空白,具有重要的理论价值和现实意义,对我国当前的股指期货套利交易的风险管理起到了一定程度的补充和启示作用。     

基于VaR的Sharpe指标在基金业绩评价中的应用

针对标准差衡量风险中的缺陷，本文考虑下方风险和收益波动的时变性，对计算Shapre值时的风险测度进行了调整。实证部分，应用传统的Sharpe比率、基于VaR的Sharpe比例和基于条件VaR的条件Sharpe值对中国证券市场上运作满3年的33只封闭式基金在2001—2003年间的业绩进行了检验，分析了基金控制风险和实现收益水平上的差异。     

基于GJR-GARCH的VaR模型及其在上海证券市场的实证研究

针对风险价值VaR的一般参数方法都是对称的,其在处理非对称时间序列时存在着局限性,本文提出了非对称的VaR计算模型,并以上海证券市场为对象进行了实证研究,结果表明基于非对称的VaR计算模型优于对称的VaR计算模型。     

考虑收益率自相关特征的存货质押动态质押率设定

异于收益率弱相关的有效金融市场假说,以现货交易为主的质物市场收益率往往存在显著的自相关.从金融时间序列一般规律出发,分析质物市场收益率序列统计特征,以场外现货交易为主的螺纹钢日数据为例,模型化收益率序列自相关性和异方差性特性,建立尖峰厚尾分布下的AR(1)-GARCH(1,1)-GED模型；提出置于多风险窗口下度量未来质押期内钢材价格风险水平,给出同时考虑收益率自相关性和波动率时变性的长期风险VaR计算解析式,得出与银行风险承受能力相一致的质押率；基于失效率法则建立长期风险的碰撞序列函数,回测多风险窗口下长期VaR值.实证分析和回测显示,与现有其他模型相比,引进系数K值后的模型能显著提高银行风险覆盖率,且能显著降低银行效率损失,为银行提供一种动态质押率风险管理框架,模型确定的多风险窗口质押率与朱来螺纹钢最低价值呈显著正相关.     

基于非参数方法的银行操作风险度量

金融业全球化竞争和金融管制放松,导致商业银行面临的操作风险不断增加,操作风险已成为金融监管的焦点.因此,对商业银行和其它金融机构来说,可靠的操作风险度量正变得越来越重要.文章采用基于厚尾分布的非参数方法度量我国商业银行操作风险,给出了VaR的点估计方法和3种区间估计方法(正态近似法NA,经验似然法EL,数据倾斜法DT).此方法的优点在于不用假设操作风险损失分布,这样可以消除参数化模型设定差异而带来的估计偏差.同时,根据厚尾分布的特征,提出了新的厚尾分布样本均值求法,调整后均值更注重对尾部的描述和刻画.实证结果表明:调整后的厚尾分布样本均值大于简单算术平均值,更符合右偏厚尾的分布特征;非参数方法得到的VaR点估计和区间估计考虑了厚尾的因素,解决了传统VaR低估风险的问题,更接近真实情况;VaR 3种区间估计的方法能够提升对风险衡量的准确性,其中DT方法所得到的区间估计最为准确.     

基于EVT-POT-FIGARCH的动态VaR风险测度

金融实践中,金融资产回报不仅具有厚尾性、波动的异方差性两大特点,而且其波动表现出明显的长期记忆性。本文利用FIGARCH模型处理波动异方差性和长期记忆性、EVT-POT方法捕捉回报分布厚尾的优势,提出了能反映厚尾性、异方差性和长期记忆性的金融风险度量模型——基于EVT-POT-FIGARCH的动态VaR模型,并用中国股票市场的沪深300指数和上证综合指数的每日收盘价进行实证分析。结果表明,模型能较好地处理这两个指数回报序列的三大特点,更准确地度量其VaR风险。     

稳健非参数VaR建模及风险量化研究

参数VaR模型被广泛应用于风险测量中,然而需要给出具体的结构形式,这就容易发生模型错误设定的灾难,使风险计量的精确性易于产生较大偏差。针对参数VaR模型的设定误差问题,本文构建了SQ-ARCH和Nop-Quantile两个非参数VaR模型,诣在提高传统风险计量模型的灵活性、稳定性和准确性。采用稳健的分位数回归方法,得到了计算这两个VaR模型的具体表达式并给出了模型估计的算法和步骤。Monte Carlo模拟发现无论模型正确还是错误设定非参数VaR模型比参数ARCH类VaR模型更稳健。此外,把这两个稳健非参数VaR模型应用于我国股票市场风险量化的实证分析中。研究结果表明稳健非参数VaR模型比参数ARCH类VaR模型度量风险更准确。     

基于期权与高频数据信息的VaR度量研究

传统的市场风险度量模型没有充分利用期权与高频数据包含的信息,且主要基于单因子波动率模型,导致信息的损失以及模型缺乏足够的灵活性.本文基于灵活的双因子随机波动率模型,通过提取期权与高频数据包含的市场前瞻与当前信息,构建相应的市场风险度量波动率模型对在险值（VaR）进行度量.为了估计模型参数,建立基于连续粒子滤波的极大似然估计方法.采用iVX指数与已实现波动率测度（RV）作为上证50ETF期权与高频数据信息的代理,对构建的市场风险度量波动率模型进行了实证检验,结果表明：充分利用了期权与高频数据信息的双因子随机波动率模型能够在快速变化的市场环境中更好地估计波动率,相比其它波动率模型（仅利用了历史数据信息的GARCH模型、利用了高频数据信息的已实现GARCH模型以及利用了期权与高频数据信息的单因子随机波动率模型）具有更为优越的VaR度量精确性,尤其是极端风险情形下的VaR估计精确性改进明显,凸显了期权与高频数据信息以及双因子波动率在市场风险管理中的价值.     

时变损失厌恶下基于动态CVaR的ETF基金最优资产配置策略研究

首先对静态线性损失厌恶下的最优资产配置策略模型及其性质进行了分析,构建了基于TGARCH-EVT-POT-GPD的动态市场风险测度方法,提出了时变损失厌恶条件下基于动态条件风险约束的ETF基金最优资产配置策略模型,并基于遗传算法进行了求解。实证研究发现：当参考收益率及CVaR置信水平固定时,随着损失厌恶系数的增大,投资者采用大幅调整资产权重的方式来获得盈利的行为将逐渐减少;当参考收益率及损失厌恶系数固定且CVaR置信水平变化条件下,置信水平越高,损失厌恶投资者更偏好风险较低的资产,其对于投资风险的估计将更加敏感,投资策略更为保守;损失厌恶系数较高置信水平固定时,随着参考收益率的增加,单项资产的CVaR逐渐减小;在置信水平较高时,随着损失厌恶系数的增加,即使参考收益率增加,但投资组合的超额损失平均水平降低。     

基于多分形理论的动态VaR预测模型研究

经济物理学(econophysics)的大量研究表明,金融市场的波动具有复杂的多分形(multifractal)特征,因此准确地测度和预测市场波动,对金融风险管理工作的意义重大。在已有多分形波动率(multifractal volatility)测度及其模型应用基础上,以上证综指10年的高频数据为对象,提出了基于多分形波动率的样本外动态风险价值(out-of-sample dynamic VaR)预测法。通过两种规范的后验分析(backtesting)结果表明,与8种主流的线性和非线性GARCH族模型相比,在高风险水平上,基于多分形波动率测度的VaR模型明显具有更高的样本外动态风险预测精度。     

战略维度间的匹配关系与企业战略定位选择——基于战略群组理论视角

基于战略群组理论视角,分析了企业战略定位中不同战略维度的匹配问题。以境内外交易所上市的中国互联网企业为样本,选取移动互联业务比重和IT投入强度这两个关键战略维度,采用面板数据回归模型检验了研究假设。研究发现,当企业的移动互联业务比重和IT投入强度同时处于较高水平时,这一战略组合能为企业带来高绩效,是一种合理的战略位置;另一合理的战略位置则是较低的移动互联业务比重配以较低的IT投入强度,它也明显好于一者较高、另一者较低的战略组合。以上结果表明,战略定位的关键是实现不同战略维度决策之间的合理匹配,从战略组合的角度理解行业中的战略位置。研究结论不仅有助于理解移动互联市场的竞争战略与绩效,也验证了战略群组理论在战略定位研究中的重要意义,对战略组合的分析不可简化为对各战略维度的单独分析。     

政策约束下基于风险调整报酬率的保险投资策略研究

当前关于保险投资策略的研究,或者过于关注收益,在公司可承受的风险边缘投资,或者没有全面考虑保险营运的动态过程,亦或者没有考虑监管部门的政策限制。针对这一现状,本文构建了政策约束下,基于经风险调整的报酬率和VaR限额的保险投资决策模型,得到最优的保险投资可行范围,为保险公司的投资选择提供了自由空间;同时,通过对临界最优点关于不同的经济环境和赔付状况进行比较静态分析,得到了均值-VaR有效前沿的变动趋势。结合案例分析,本文研究发现,虽然投资策略的改变能够减弱承保方面的不利冲击,但是投资收益的增加难以补偿承保收益减少导致的负面效应,可见,保持承保状况的平稳性对于保险公司而言意义重大。     

VaR方法及其在股市风险分析中的应用初探

本文讨论了度量投资风险的VaR方法的概念和计算方法,在股票价格随机游动的假设下计算了深圳股市在不同置信水平下的风险值,并与实际投资收益做了对比。在算例分析的基础上,对VaR方法在我国股票投资中的应用进行了初步探讨。     

基于EVT-POT-SV-MT模型的极值风险度量

针对金融资产收益的异常变化,采用SV-MT模型对风险资产的预期收益做风险补偿并捕捉收益序列的厚尾性、波动的异方差性等特征,将收益序列转化为标准残差序列,通过SV-MT模型与极值理论相结合拟合标准残差的尾部分布,建立了一种新的金融风险度量模型——基于EVT-POT-SV-MT的动态VaR模型.通过该模型对上证综指做实证分析,结果表明该模型能够合理有效地度量上证综指收益的风险.     

基于马尔科夫随机波动和极值理论的风险测度

针对金融资产波动的时变、聚集以及状态转换等特征,将马尔可夫转换模型和随机波动模型相结合,同时考虑波动尾部的状态分布,构建MSSV-t模型,然后将收益序列转化为标准残差序列,在此基础上,应用EVT模型对标准残差进行建模,进而构建基于MSSV-t-EVT的VaR测度模型,最后对该模型的有效性进行检验。研究发现：MSSV-t-EVT模型能够有效识别上证指数（SSCI）的波动转换特征,并且能合理地测度该指数的收益风险,尤其在高的置信水平下表现更好。研究结论表明MSSV-t-EVT模型能较为准确的刻画股市剧烈波动的事实,可用于交易风险控制和对市场异常波动的预警。     

A Comprehensive Model for Measuring the Potential Impact of Information Technology on Organizational Strategic Variables*

The existing literature on the impact of information technology (IT) does not include rigorous theory building or empirical studies. This research seems to be the first comprehensive investigation towards the development of an empirically validated comprehensive model for understanding the potential impact of IT on organizational strategic variables. More specifically, organizational and industrial variables that appeared to be affected by IT are identified, measured, and operationalized in the form of a comprehensive model. This study is based on structured interviews with a carefully selected sample of 31 strategic managers who had experience using IT for strategic decisions. In addition, the variables included in the model are well grounded in the information systems literature. The variables are then empirically validated and their reliabilities critically tested. A comprehensive model is derived from these validated variables. The model is a first step towards measuring the overall potential impact of IT on an organization. The model can also be used to gauge IT's potential impact on individual strategic variables. A set of hypotheses is also presented for future research. The hypotheses primarily relate to the impact of IT on organizational strategic performance. The model provides an empirically validated foundation for testing of such hypotheses.     

基于资源风险的战略联盟结构模式选择

综合考虑各种资源的特性以及从风险产生的基础和决定风险的根本因素是公司投入的 资源的角度,提出将资源和风险整合,分析战略联盟的结构模式选择问题. 通过对资源、风险、 战略联盟的结构模式分类,建立了反映资源—风险—结构模式选择三者间关系的概念模型及 其相关的判断假说,并运用因子分析及结构方程的方法对所提出的假说进行验证. 研究结论认 为:资源、风险和战略联盟结构模式的选择偏好之间确实存在着紧密的联系. 公司管理者对战 略联盟结构模式选择偏好受到管理者对未来公司在战略联盟中风险的主观评价的影响,而公 司对战略联盟投入的资源是影响公司对风险主观评价的重要因素.