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.     

中国金融机构系统重要性的度量

文章基于系统性风险指数SRISK方法,结合我国金融机构的实际上市情况,利用DCC-GARCH模型,分别推导了A股、H股的长期资本短缺公式,并计算SRISK实际数值.然后以上市银行、保险、证券等金融机构等的交易数据为样本,确定了金融机构系统重要性的排名,并将其与基于同一分析框架的MES分析法进行对比分析.结果发现,度量我国金融机构的系统重要性,需要在MES分析的基础上,结合动态相关性和波动性,根据SRISK模型法评估排名.我国金融机构的系统重要性层次分明,保证了监管机构宏观审慎的有效性.     

金融机构信用风险度量模型的发展与比较

信用风险是金融机构面临的诸多风险中最重要的风险之一,如何量化和控制信用风险一直是金融研究的热点问题.文章对金融机构信用风险度量模型的发展进行了概括,在对传统、现代两类信用风险度量模型的构建理论进行比较研究的基础上,分析了它们各自的特征和适用性,并讨论了信用风险度量模型在我国金融机构信用风险管理中的应用.     

基于MCS和滑动时间窗口的金融市场长期风险度量

文章运用风险度量常用的VaR和ES指标,采用蒙特卡洛模拟方法和滑动时间窗口对上证综指1～24个月期限长度的风险进行度量.结果表明,长期风险具有三个主要特征,即风险随时间增加而增大、风险期限结构与“初始波动率大小”及“资产是否提供部分稳定回报”这两个因素密切相关,以及不同时点测算的风险期限结构间的大小关系具有稳定性.风险度量结果对长期风险的累积性暴发有预测作用.     

VaR的不同计算方法的研究

风险价值(VaR)是近年来金融机构广泛运用的风险度量指标。文章研究了VaR的各种计算方法,并利用实际数据对单个资产和投资组合的VaR值作了比较,说明了各种方法的优缺点和适用范围。     

VaR估计中的概率分布设定风险与改进

 在金融风险管理中,金融风险的事先判断具有极其重要的意义,然而金融机构金融决策事前支持技术的缺陷常常被忽略,在金融投资收益率概率分布估计方法尚未建立以前,将样本数据特征纳入风险度量的计算则不失为一种改进风险判断的有效途径。本文选择度量金融风险的主流方法—VaR技术来讨论概率分布设定风险,探讨依据数据特征改进和扩展VaR计算方法,通过对Delta-正态方法与Delta-Gamma-Cornish-Fisher扩展方法估计VaR值的比较,从实证分析角度论证了扩展方法在VaR估计中的有效性与稳健性。     

一类特殊投资群体谱风险度量和最优资产组合

文章主要研究的是一类特殊投资群体的谱风险度量及其最优投资组合.通过文章所介绍的构造谱风险度量的原理,可以构造出这类特殊投资群体的风险谱函数.此外文章还利用上海证券的综合指数(每个交易周的收盘值,周对数收益率)对上述特殊投资群体的谱风险度量和最优投资组合进行实证分析.     

基于概率的投资选择

1952年,H.Markowitz在将投资收益的不确定性视为投资风险的假设下,提出了用统计学中的方差和标准差来度量金融资产的市场风险.并从数学的角度说明了组合投资是降低投资风险的有效方法之一.     

均值-CVaR投资组合有效边缘的灵敏度分析

文章基于CVaR的风险度量技术,考察了当投资组合的资产数量增加时投资组合的均值-CVaR有效边缘.探究了其经济含义,并与方差风险下的均值一方差边界进行了对比研究.可以发现,使用CVaR风险度量标准可以使投资者在资产选择时更加稳健,同时也有利于对风险进行分散和监管.     

基于VaR方法的市场风险和信用风险的度量

市场风险和信用风险是金融机构所面临的最主要的两类风险。在金融市场迅猛发展的今天,对两类风险的度量和管理成为了金融机构面对的重大挑战之一。VaR模型最初用来度量市场风险,它以严谨的概率统计理论作为依托,将市场风险高度概括为一个数字。之后,VaR方法被引入到信用风险管理中,其中CreditMetrics模型是一个典型例子。文章最后对综合度量市场风险和信用风险进行了初步探讨。     

关联性视阈下金融机构风险传染效应的实证分析

关联性是分析金融机构间风险传染效应的重要途径,文章基于关联性视角,运用线性GARCH检验等方法度量金融机构风险传染效应.实证结果表明:金融平稳时期,金融机构内部传染占主流;危机期间,金融跨行业间相互传染显著提升,其中以银行业传染效应尤为显著.     

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。     

投资项目决策中的风险分析--半方差技术的应用

一、问题的提出 风险计量这个概念最早在金融资产投资中提出来并加以应用.早在1952年,Harry M.Markowitz(1990年诺贝尔经济学奖得主)就提出了<投资组合的选择>理论,首次采用统计学上的均值--方差来度量证券投资风险,由此奠定了日后风险研究的基础.     

基于VAR技术的香港恒生指数期货分析

近些年来,随着全球金融市场的迅猛发展,金融风险也日益突现,这就对投资者如何度量和控制金融风险提出了更高的要求,而传统的风险度量工具存在着许多不足,远不能适应这种需要.在此背景下,VAR技术孕育而生,它可以把投资者面临的风险以单一的量化指标表示出来,为投资者进行风险管理提供了依据.目前,VAR方法已经广泛的运用于银行、非银行的金融机构以及机构投资者之中.本文将运用VAR方法对香港恒生指数期货进行实证分析.     

VaR约束下的动态Semi-A.D投资组合选择模型

一、引言 Markowitz的投资组合选择模型是以方差度量风险的,这种风险度量方法有两个重要缺陷:第一,从方差的数学表达式可知,方差中既包含了可能遭受损失的风险,又包含了可能获得超额收益的机会.第二,方差是二次的,这样会使得少数较大的偏差对总体方差产生过大的影响.为了克服上述缺陷,国内外一些学者提出用Semi-A.D(或A.D)来度量投资组合风险.     

投资组合风险管理中CDaR模型研究

我国的金融市场是一个新兴的市场,随着货币市场的发展、股票市场的活跃及衍生市场的起动,市场风险的管理无论对投资者还是监管者都显得尤为重要.虽然VaR在我国金融机构的风险管理中已经得到了一定的应用,但其在投资管理中的应用还有待深化.本文试图将CDaR风险管理模型引入到中国证券市场投资组合的风险管理系统,并运用均值一CDaR模型进行最优投资头寸的控制,从而为我国的金融机构建立更为有效的风险管理体系提供参考.     

基于Cox过程的操作风险度量方法

文章讨论了操作风险的度量问题,将操作风险事件的发生假定为Cox过程--一种比Poisson过程更一般的计数过程,损失分布为广义帕累托分布(GPD),各风险事件的相关性由Copula来描述;分析了金融机构整体操作风险的度量.文章还讨论了模型中参数的设定与估计问题,为了使得模型可以在实际中应用,Monce Carlo模拟也给与了考虑.     

资产数量减少情形下CVaR投资组台的灵敏度分析

文章基于CVaR的风险度量技术,考察了当投资组合的资产数量减少时投资组合的均值-CVaR有效边缘,探究了其经济含义,并与方差风险下的均值-方差边界进行了对比研究.我们发现,使用CVaR风险度量标准可以使投资者在资产选择时更加稳健,同时也有利于对风险进行分散和监管.     

现行风险度量方法的局限与改进

现代投资理论的一个基本内容就是通过对资产进行收益--风险分析,以判断资产的优劣,从而选择相应的投资措施(包括组合),以改善资产配置,实现投资的最大效用.但目前通行的风险概念及其度量方法存在一些局限,本文想对此作一探讨,并提出一种新的风险度量方法.     

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.