基于Copula的资产组合风险价值模拟方法

文章以VaR或CVaR作为度量风险的指标,建立了一种基于Copula函数的资产组合风险价值模拟方法,并对该方法的参数估计和计算过程进行了详细分析.     

基于Copula函数风险控制的贷款组合优化模型

文章运用Copula函数拟合贷款收益率联合分布函数,通过K-S检验选择最优Copula函数度量贷款间的违约相关性,建立基于Copula函数风险控制的贷款组合优化模型。优化模型避免了由极端事件发生引起贷款同时违约的高风险;解决了现有研究基于收益率服从正态分布假设存在低估风险的问题;解决了采用联合违约概率度量违约相关性时由于违约数据稀少而影响模型精度的问题。     

基于时变相关的混合Copula模型的投资组合风险分析

由于金融时序数据具有时变非对称相关的特征,文章通过构建时变相关的混合Copula函数对金融时序数据的尾部相关和对称相关性进行捕捉,并以此为基础估计投资组合的VaR值,通过对比,发现基于时变混合Copula的函数能够更准确地捕捉投资组合的风险。     

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.     

基于Copula的企业整体风险测度

企业不同部门间由于资金流动和业务交叉,其部门间风险存在着显著的相关性,Copula函数适于测度由于风险相关性而引致的组合风险.利用Copula函数测度组合风险,在选择各部门收益率的边际分布时,考虑到金融数据的条件异方差、波动聚集性等特点,选取GARCH类模型用以描述边际分布.     

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。     

风险厌恶水平约束下的资产配置决策

实证研究发现,以中国市场的股票和债券为资产投资标的,并以基金投资人效用函数值最大化为目标,在满足基金投资人不同风险厌恶水平的约束下所求得证券投资基金最优的资产配置结构中,基金投资人风险厌恶水平越高时,资产配置结构中的高风险资产的比重也愈低,反之越高.     

基于Copula理论的投资组合风险测度

文章基于现代前沿的Copula理论,以中国股市八个行业板块指数的组合为研究对象,构建了Copula-GARCH模型,得到了更加准确的组合收益联合分布函数。通过蒙特卡洛模拟法获得投资组合的VaR,回测检验表明Copula-GARCH模型能够较Riskmetrics和历史模拟法的更加准确地描述组合风险。这为我们在国内股票市场上应用Copula理论管理证券投资市场风险提供了理论依据。     

养老基金委托投资间接管理风险的一种方案——基于风险预算的管理费率

本文针对目前我国社保基金委托投资管理费率结构单一．不利于激励基金公司朝着投资者收益最大化的方向努力运作的问题．提出将费率划分为固定的和与业绩挂钩的两部分。同时．为了防止基金公司为获取更高的绩效管理费而吸收过度的积极风险．在费率设计的过程中引入了风险预算．结合我国证券市场的特点．提出了基于风险预算的我国社保基金投资管理费率设计方案。     

养老基金委托投资间接管理风险的一种方法——基于风险预算的管理费率

本文针对目前我国社保基金委托投资管理费率结构单一,不利于激励基金公司朝着投资者收益最大化的方向努力运作的问题,提出将费率划分为固定的和与业绩挂钩的两部分。同时,为了防止基金公司为获取更高的绩效管理费而吸收过度的积极风险,在费率设计的过程中引入了风险预算,结合我国证券市场的特点,提出了基于风险预算的我国社保基金投资管理费率设计方案。     

行业投资中的战略风险预算方法研究

本文将风险预算技术应用于机构投资者的行业投资战略风险管理中。为了准确地界定战略风险预算中的风险源,在国内基准证券组合比较少,不可能把战略风险源用可投资的战略基准证券组合进行刻画的情况下,引入多因素模型来刻画行业收益的风险源,建立了基于多因素模型的行业投资战略风险预算模型,并结合三因素模型进行了实证分析。在对行业战略风险进行预算的基础上配置风险,找到了一种能更好地控制行业投资战略风险的方法。     

Copula函数拟合检验的一种新方法

文章在介绍已有的两种检验方法的基础上建立了一种新的检验方法--基于Rosenblatt积分变换的x2拟合优度检验法,并进行了模拟检验.从模拟检验的过程及结果可以看出,所建立的新检验法与已有的检验法相比,具有实施方便、效果好的特点.     

基于动态Copula的社保基金投资风险测度

考虑到现阶段社保基金主要投资于股票和债券,以“社保重仓”和国债指数构建投资组合代表社保基金投资组合,基于GARCH-时变copula模型测度社保基金投资组合的动态风险。实证研究发现：“社保重仓”和国债指数间的相关性具有较强的持续性,两者间相关性的变化与股市的波动具有一致性;时变Copula模型的VaR预测效果优于非时变模型,时变t-Copula的建模效果最好;以经风险调整的收益率（R-vaR）为判断标准,若4％的社保基金投资于股票,96％的投资于债券,社保基金投资达到了最优组合。     

基于多维Copula函数的投资组合CVaR分析

目前国内有关Copula函数的实证研究主要以二种资产的相关性为主.根据Copula函数在构建反映随机变量实际分布与相关性的联合分布函数上的优势,构建了反映多个资产收益实际分布和相关性的联合分布函数,并使用蒙特卡罗模拟技术,分析在不同置信度下投资组合的最小条件风险价值(CVaR).实证表明,根据所提出的模型度量资产的风险,可以使投资者选择的资产更加稳健,同时也有利于投资者对投资组合整体风险进行分散和监管.     

基于Copula方法的国债市场相依风险度量

本文讨论了如何利用Copula连接函数对多元金融数据的相依结构进行统计建模,首先对几种常用的Copula连接函数进行了介绍,分析了不同边际分布和不同Copula函数的选取对联合分布产生的影响,然后讨论了Copula函数的选取和其参数的估计问题,最后利用我国国债数据进行实证分析,得到了不同组合的风险值。     

基于Copula函数的二维时间序列条件相依性研究

条件概率分布常用来研究马尔科夫序列相依模型的构建,研究二维时间序列的相依结构,要考虑时间序列之间的相互影响与时间上的记忆效应。文章先从时间序列之间的相依关系出发,结合条件概率的理论建立基于Copula函数短期相依关系模型,提出了模型参数的三阶段极大似然估计方法。     

基于Copula方法的信用利差与市场风险相关性度量

文章以沪深300指数作为市场风险的代表,以不同等级不同期限的企业债券信用利差作为信用风险的代表,分析了信用风险与市场风险的相关性,然后采用Copula方法研究信用利差与市场风险的相依结构.实证结果表明:信用利差与市场风险存在一定的正相关,其相依结构可以用Frank Copula函数较好地来刻画.     

基于藤Copula分组模型的金融市场风险度量研究

传统未分组的藤Copula模型可用于刻画金融资产间的相依性,但其存在将所有不同行业资产视为一个整体的问题。本文在充分考虑金融市场中各机构所属行业不同的基础上,提出了藤Copula分组模型,给出了该模型算法的具体步骤,并证明了算法的收敛性。最后通过返回检验方法,对比研究了藤Copula分组模型和未分组的藤Copula模型对银行业、证券业和保险业间VAR估计的精度差异,结果表明藤Copula分组模型的预测效果更准确且更有效。     

基于分层阿基米德Copula的金融时间序列的相关性分析

与阿基米德copula相比,分层阿基米德copula(HAC)的结构更具一般性,而相比于椭圆型copula它的待估参数个数更少。用两阶段极大似然法来估计HAC函数,主要的步骤是先估计出每个分量的边际分布,以此为基础再估计copula函数。实证分析中,采取Clayton和Gumbel型的HAC分析四只股票价格序列之间的相关性。在得出HAC的结构和估计其参数之前,运用ARMA-GARCH过程消除了序列的自相关性和条件异方差。通过比较赤迟信息准则,认为完全嵌套的Gumbel型HAC能更好地刻画这种相关性。     

基于ERM框架的保险公司全面风险预警系统研究

外部监管作为风险预警的方法,实践中对具体的保险企业来讲过于粗糙和不足.文章借鉴当今国际上流行的全面风险管理的理念,建立了由全面风险预警警源、全面风险预警指标体系、全面风险预警辅助支持系统、全面风险预警预案体系和全面风险预警管理系统五个子系统组成的保险公司全面风险预警系统,克服了风险识别重视不够、风险因子考虑不周全、风险处理方案缺乏有效性等传统预警模式的缺点.