基于AdaBoost组合算法的衍生金融工具风险预测

文章构建了衍生金融工具风险预测的AdaBoost组合算法的单属性测试和决策树模型;详细论述了单属性测试和决策树与AdaBoost算法的分类器组合机制,同时界定了12个风险检测变量指标,运用252个我国上市公司作为初始样本,分别进行了一年、两年和三年的26次衍生金融工具风险预测的AdaBoost组合算法的单属性测试(SAT),AdaBoost组合算法的决策树(DT)、单决策树和单支持向量机(SVM)实验,结果表明,基于AdaBoost组合算法的衍生金融工具风险预测模型可以对公司衍生金融工具风险进有效的预测。     

我国金融衍生市场风险预警体系的构建

虽然我国金融衍生市场由于起步较晚,产品创新水平和程度不高,但是随着我国金融市场的不断完善和发展,特别是在人民币国豚化趋势明显的大背景之下,我国金融衍生市场势必将面临较大的风险.因此,我们必须要未雨绸缪,构建金融衍生市场风险预警体系,积极做好风险预警工作,为危机预测和金融监管提供一定的参考.     

浅议衍生金融工具会计

我们生活在一个不确定性日益增强的经济环境中,规避风险,寻求安全是人类共同的需要,衍生金融工具应运而生。衍生金融工具是一种金融合约,其价值取决于现货市场上一种或多种资产或资产指数的价值,是在基础金融工具上派生出来的,包括以基础金融工具(货币,票据。债权性债券,权益性债券,应收帐款,应付帐款等)为交易对象的期货、期权、远期、互换及其他有类似特征的金融工具。其作用主要是避险与投机。例如:签定远期外汇合同规避外币资产或外币负债因汇率变动遭受的损失;在股市趋跌的预期下卖空股价指数期货对手头持有的股票组合进行套期保值。一…     

期权与可转换债券投资

期权，又称选择权，是指赋予其购买者在规定期限内按双方约定的执行价格购买或出售一定数量某种金融资产的权利的合约。提到期权，人们都知道它是一种衍生金融工具。同远期和期货等其他衍生金融工具一样，期权也是为满足规避金融风险的需要而产生的。期权和期货，通过事先锁定未来某一日期的交易价格，可以有效地规避市场价格朝不利方向变动所带来的风险，但同时却也失去了价格朝有利方向变动可能带来的好处。期权则既可以回避价格不利变动的风险，又可以保留价格有利变动的好处。正是由于这个原因，自1973年4月由美国芝加哥期权交易所(CB…     

对金融衍生工具在我国推出、实行的经济学分析

金融衍生工具,就是在传统的金融工具基础上衍生出来的,通过预测股价、利率、汇率等未来行情走势,采用支付少量保证金或权利金签订远期合同或互换不同金融商品等交易形式的新兴金融工具.金融衍生工具作为国际金融业的新生事物,是市场经济发展到一定阶段的必然选择.对它们进行分析,对其在我国推出、实行的条件分析具有重要意义.     

基于期权的产权流转价值评估

Black-Scholes期权定价模型奠定了期权定价理论的重要基础,在经济学中得到了广泛的接受,不仅应用于金融衍生工具价值的评估,还可用于矿业权价值和林权等价值的评估。衍生金融工具、矿业权、林权都属于特殊的产权资产,它们在流转过程中,只是使用权、收益权及风险发生部分转移。这类资产使用的期限比较长,具有看涨期权的性质。因此,文章探讨Black-Scholes模型运用于这类产权流转价值的评估。     

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.     

辩证地审视历史成本和公允价值

一、公允价值引起关注的背景 公允价值作为一个全新的计量属性概念,主要发端于上世纪80年代美国证券交易管理委员会与金融界之间,关于金融工具尤其是衍生金融工具确认、计量的论争.尽管金融工具的确认和计量问题至今尚未取得突破性进展,但对这些问题的讨论加深了人们对历史成本计量模式严重缺陷--缺乏相关性的认识.特别是80年代,美国2000多家金融机构因从事金融工具交易而陷入财务困境,但建立在历史成本计量模式上的财务报告在这些金融机构陷入财务危机之前,往往还显示"良好"的经营业绩和"健康"的财务状况.     

基于利率期限结构的随机久期与凸度模型构建及应用

文章以Vasicek与CIR利率期限结构模型为基础,重新构造了利率风险管理的随机久期与凸度金融工具,从而提出了反映利率动态变化的随机久期及凸度金融工具,并据此可以进行利率风险的"免疫"技术管理.     

企业集团风险预警研究

本文通过对企业集团风险指标体系建立、筛选与评价方法以及对集团风险预警信号系统和集团风险预警模型建立,对集团所面临的风险进行综合测评.应用预警信号系统和模糊综合评价法对集团进行定量、定性预警.     

Continuous Time Wishart Process for Stochastic Risk

Risks are usually represented and measured by volatility-covolatility matrices. Wishart processes are models for a dynamic analysis of multivariate risk and describe the evolution of stochastic volatility-covolatility matrices, constrained to be symmetric positive definite. The autoregressive Wishart process (WAR) is the multivariate extension of the Cox, Ingersoll, Ross (CIR) process introduced for scalar stochastic volatility. As a CIR process it allows for closed-form solutions for a number of financial problems, such as term structure of T-bonds and corporate bonds, derivative pricing in a multivariate stochastic volatility model, and the structural model for credit risk. Moreover, the Wishart dynamics are very flexible and are serious competitors for less structural multivariate ARCH models.     

Continuous Time Wishart Process for Stochastic Risk

Risks are usually represented and measured by volatility–covolatility matrices. Wishart processes are models for a dynamic analysis of multivariate risk and describe the evolution of stochastic volatility–covolatility matrices, constrained to be symmetric positive definite. The autoregressive Wishart process (WAR) is the multivariate extension of the Cox, Ingersoll, Ross (CIR) process introduced for scalar stochastic volatility. As a CIR process it allows for closed-form solutions for a number of financial problems, such as term structure of T-bonds and corporate bonds, derivative pricing in a multivariate stochastic volatility model, and the structural model for credit risk. Moreover, the Wishart dynamics are very flexible and are serious competitors for less structural multivariate ARCH models.     

基于可拓模型的高科技上市公司财务风险预警研究

高科技上市公司由于行业特点,其经营业绩容易产生波动,因此建立高科技上市公司风险预警模型一直是国内外学者研究的焦点。根据可拓学的相关理论,选取高科技上市公司的相关财务指标建立高科技上市公司财务风险可拓预警模型,运用现有公开数据对可拓预警模型加以检验,并对下一年度有可能出现风险的公司加以预警,以期望能够为投资者的决策分析和监管部门的监督管理提供理论参考。     

脱实向虚和金融强监管对金融实体行业间极端风险关联的影响

随着金融机构影子银行业务的扩张和部分实体企业“脱实向虚”倾向的加剧,金融与实体经济的联系愈发紧密,对于极端风险的研究不应只局限于金融体系内部。故此,本文首先基于行业指数日度数据与五分钟高频数据测算行业风险价值,其次利用Elastic-Net-VHAR模型构建金融实体极端风险网络进行动态演化分析,最后研究实体与金融行业间风险溢出水平的影响因素。结果显示:第一,基于横截面维度,材料和工业行业在网络中居于中心位置,金融行业的风险净溢出水平为负;第二,2017年金融强监管政策开启后,网络整体密度明显下降,实体行业对金融行业风险输出水平降低,而金融行业对实体行业风险输出水平略有提升;第三,面板回归结果显示,实体行业“脱实向虚” 程度显著提升了实体与金融行业之间双向风险溢出水平,并且在金融强监管与双向风险溢出水平之间起到了正向调节效应。根据上述结论,建议监管层进一步推进金融强监管政策,注意金融监管政策与供给侧结构性改革政策之间的配合,还应特别重视对实体企业金融化规模进行严格监控,更加有效地防范系统性风险。     

矩阵式资金流量表与风险波及测算

 本研究将中国的资金流量表调整为矩阵式资金流量表,统计描述性分析部门间资产与负债的基本特征。进而应用列昂惕夫逆矩阵建立部门间金融风险的波及效应模型及展开乘数分析,说明各项金融交易风险波及的排序,解析金融系统性风险对中国金融整体的最终波及效应。推测与分析结果表明,2010年中国各种金融交易项目的系统性风险评估超过了2007年美国爆发次贷危机时的状况。     

基于广义双曲线SV模型的极值风险度量研究

在金融风险的度量中,拟合分布的选取直接影响到风险度量的精度问题。针对金融收益序列的动态变化,在SV模型中引入广义双曲线学生偏t分布(SV-GHSKt)拟合金融收益序列的尖峰厚尾、不对称以及杠杆效应等特征,通过马尔科夫蒙特卡洛模拟的方法将收益率序列转化为标准残差序列,然后用极值理论的POT模型拟合标准残差序列尾部分布,进而建立一种新的金融风险度量模型———基于SV-GHSKt-POT的动态VaR模型。用该模型对上证综合指数做实证研究,结果表明,SV-GHSKt-POT的动态VaR模型能很好地模拟金融收益序列的尖峰厚尾性、波动集聚性及杠杆效应,并且能够合理有效地提高风险测度的精度,尤其在高的置信水平下表现更好。     

韩国的金融政策与金融危机及对我国的警示

金融危机的爆发对经济发展的危害是巨大的,受这次金融风暴直接冲击的国家,其经济实力普遍倒退７至１０年。其中韩国因货币贬值五成,其经济规模已由世界排名第１２位降至第１７位,人均国民生产总值由１９９６年的１０５４８美元降至目前的６６６４美元,经济实力倒退了...     

基于经济金融关联网络的我国系统性风险防范研究

如何防范化解系统性风险一直以来都是社会各界普遍关注的热点问题,但系统性风险的源头究竟在哪?传导机制又如何？目前还没有定论。现有对系统性风险的研究成果大多关注于金融行业内部,忽略了实体经济在系统性风险传递过程中扮演的角色。防范系统性风险真的仅限于金融行业吗？本文从经济金融关联网络视角出发,以我国整体经济领域中各行业为研究对象,运用系统性风险度量新方法——TENET构建2002-2017年我国行业间系统性风险溢出网络,在此基础上对行业间的风险溢出水平以及传导结构特征进行全面地考察分析,并为科学防范系统性风险提供有效建议。研究发现：（1）我国行业间系统性风险溢出的总体水平在金融危机或市场过热期间显著增强,同时各行业系统性风险输出与输入水平的时序特征存在明显差异,输出水平大幅波动而输入水平呈平稳状态;（2）信息技术、房地产和材料行业不仅是主要的系统性风险源头,而且容易受到其他行业风险外溢的影响,是整个经济金融关联网络中最具系统重要性的三个行业,同时各行业的系统重要性具有明显的时变特征;（3）虽然金融行业在整个经济金融关联网络中的系统性重要性仅排在第四位,但是金融与房地产和能源两个行业具有长期较强的双向风险溢出关系,而且金融与房地产之间的双向风险溢出强度在系统性风险溢出网络中居首位。本文研究结论的政策启示在于提醒监管部门防范系统性风险要立足全局视角,正视金融在其中扮演的角色,不能过度高估金融行业的系统性风险地位,同时要找准风险源头行业并对其做好前瞻性调控,尽可能避免风险的产生,并在风险传递初期切断风险溢出的路径避免风险大规模蔓延。     

A Modified Empirical Martingale Simulation for Financial Derivative Pricing

This article extends the empirical martingale simulation (EMS) method from using a risk-neutral measure to using a dynamic measure for financial derivative pricing. Although the EMS is shown to be capable of obtaining consistent estimate of financial derivative prices in a more efficient way than the standard Monte Carlo simulation procedure, it can proceed only under a risk-neutral framework. In practice, however, it is cumbersome to obtain the explicit expression of a risk-neutral model when dealing with a complex model. To alleviate this difficulty, we compute the financial derivative prices under the dynamic model and impose the martingale property on the simulated sample paths of both the change of measure process and the underlying asset prices under the dynamic P measure. Hence, we call this modification the empirical P-martingale simulation (EPMS). The strong consistency of the EPMS is established and its efficiency is performed by simulation in the GARCH framework. Simulation results shows that EPMS has the similar variance reduction as the EMS method in option pricing if the risk-neutral model can be obtained, and is more efficient than the standard Monte Carlo simulation in most cases.     

中国上市金融机构关联性度量及影响因素分析

本文结合非对称斜率模型与单指标分位数回归,构建了中国上市金融机构的尾部风险网络,从而刻画中国金融市场尾部风险关联性的时变特征,并基于金融机构层面探讨尾部风险关联性的影响因素。研究表明,中国金融系统的总关联性与部门内关联性在金融危机与股灾期间显著上升,其中保险的部门内关联性为银行、保险、证券三部门中最高,而部门间关联性远小于部门内关联性,部门间的风险传染效应较为微弱。研究还发现投资活动是金融机构形成尾部风险关联的重要渠道,投资业务占比过高的机构应予以更多监管。