Bootstrap方法在证券投资基金风险测量中的应用

 Bootstrap method will largely improve the accuracy of risk measurement, which be used to calculate the value at risk of securities investment funds. The application of the Bootstrap method with GARCH-based risk measurement model, not only consider the fund’s data auto-correlation and the time-variable variance characteristic, but also very well simulate the distribution of the residual. The theoretical analysis and empirical analysis indicate that this flexible parameter-nonparametric mixed risk measurement model can improve estimation precision of VAR.     

Bootstrap方法在死亡模型中的应用

 由于不同国家死亡率改善现象不同,世界各国所使用的死亡率模型皆不尽相同,而且不同年龄段的死亡率模型也不同。实际中,我们常常采用Gompertz模型、Makeham模型、Weibull模型等拟合高年龄段人口的死亡率,但是因高年龄段人口的死亡数据资料不够充分,较少有人以统计的观点给出模型适合性的检验过程。因此本研究提出利用Bootstrap方法检验死亡模型假设的方法,包括模型适合性的检验、参数估计、参数假设检验等。最后,本文应用中国1997－2007年65－89岁人口的粗死亡率数据,提出适合的死亡模型,然后给出利用Bootstrap方法进行死亡模型检验的全过程。     

正反馈交易模型及机构投资者交易行为的作用

一、引言证券市场存在内幕交易的情况下,由于机构投资者要获得企业内幕信息需要大量成本,而内幕人通常不需花费什么成本即可获得内幕信息,相比而言,机构投资者在与内幕人的竞争中处于劣势,内幕交易并不利于机构投资者,甚至可能被逐出内幕交易活跃的领域。由于机构投资者在股价形成中起着重要的引领作用,引导投资者进行价值投资。他们一旦被逐出证券市场,价值投资理念很难形成,市场上的投机气氛就会很浓,导致股价严重偏离其真实价值。但是,在内幕交易被禁止的条件下,情况变得对机构投资者有利,因而受益人也主要是机构投资者而非中小投资者。…     

机构投资者异质性的上市公司股利政策研究

 本文从现金股利政策的角度来研究机构投资者的投资行为和参与上市公司治理的情况。首先回顾了该方面的相关文献,以信号理论为基础,分析机构投资者与现金股利政策可能存在的关系;接着对机构投资者的基本特征以及我国机构投资者和上市公司现金股利政策的概况及特点进行了总结;最后本文以 2007至2010 年的机构投资者持股数据与上市公司现金股利政策数据进行统计分析、回归分析,实证检验了机构投资者异质性与上市公司股利政策之间的关系。     

Bootstrap方法和SV模型在风险测度中的应用

文章用SV-GED模型刻画收益率序列的尖峰厚尾、波动集聚以及异方差等特征,在得到标准残差序列的基础上,与Bootstrap方法结合构建一个基于参数---非参数估计的新的风险度量模型——基于Boot-strap-SV-GED模型的风险度量模型,最后对模型的有效性进行了分析.研究表明:Bootstrap-SV-GED模型能很好的刻画收益率序列的特征,并且能在一定程度上提高金融风险测量的精度.     

我国国债风险的实证分析

 近年来,我国国民经济出现明显的通货紧缩迹象,有效需求不足,物价指数下跌,经济增长率也从1992年的14.2%下降到1999年的7.1%。在货币政策实施效果不明显的情况下,1998年下半年,政策决定采取积极的财政政策,刺激消费和投资,拉动经济增长。在财政收入的“两个比重”下降的情况下,政府不得不采取积极的国债政策,扩大国债发行规模,筹集更多资金,以加大公共投资支出。因此,国债政策已成为当前积极财政政策的重要组成部分。但从动态趋势来看,中国国债发行规模自1994年以来以30%的速度急剧扩张,正面临着巨大的压力及与日俱增的财政信用风险。因此,在实施积极财政政策时,既要充分发挥国债对国民经济增长的拉动作用及对经济运行的反周期调节作用,又要防止国债规模过大对财政收支造成难以承受的压力,避免像某些发展中国家那样因债务问题而陷入财政信用危机。     

银行操作风险度量的实证分析

一、引言自1995年巴林银行倒闭以来,银行操作风险引起了人们的广泛关注。普华永道出版的报告称,由于操作风险给金融机构造成的损失在1998年超过70亿美元。操作风险有限公司的资料也显示,自从1980年,操作风险给金融机构造成的损失超过2000亿美元[1]。以广东开平的余振东案和黑龙江的高山案件为标志,操作风险也引起了国内银行界的关注。根据巴塞尔银行委员会资料显示,银行面临的风险以信用风险为最高,约为60%,其次就是操作风险,约为30%,市场风险和其他风险如信誉风险等则较低,各占5%[2]。1999年巴塞尔委员会在新资本协议咨询意见稿中确立了操…     

关于投入产出扩展模型的探讨

在国民经济综合平衡分析中,投入产出分析方法愈来愈被广泛运用。目前运用较多的并且比较成熟的是投入产出静态模型和动态模型,然而,要完整地反映国民经济综合平衡的状况,只停留在静态模型和动态模型上显然是不够的,应当再加扩展,即建立投入产出扩展模型(以下简称扩展模型)。     

基于极值Copula的投资组合集成风险度量方法

 应用极值的阈值与峰值模型来度量单个资产的风险价值,用两种不同的方法度量了基于Copula函数的沪深指数收益率的相关结构,比较了不同Copula函数下基于沪深指数的二元投资组合集成风险值,结果说明：Gauss Copula函数对沪深指数收益率的相关结构拟合较好,阈值模型的极值Copula能较好的度量投资组合的集成风险值,在高置信度下（0.99以上）,基于Gumble Copula函数的上尾（正收益）集成风险值、基于Clayton Copula函数的下尾（负收益）集成风险值与真实值最为接近。直接加权的方法会高估投资组合的风险,假设沪深指数的收益率服从二元正态分布会低估风险。峰值法的集成风险值误差较大。     

空间经济计量滞后模型Bootstrap Moran检验功效的模拟分析

 当误差项不服从独立同分布时,利用Moran’s I统计量的渐近检验,无法有效判断空间经济计量滞后模型2SLS估计残差间存在空间关系与否。本文采用两种基于残差的Bootstrap方法,诊断空间经济计量滞后模型残差中的空间相关关系。大量Monte Carlo模拟结果显示,从功效角度看,无论误差项服从独立同分布与否,与渐近检验相比,Bootstrap Moran检验都具有更好的有限样本性质,能够更有效地进行空间相关性检验。尤其是,在样本量较小和空间衔接密度较高情况下,Bootstrap Moran检验的功效显著大于渐近检验。     

基于插值法的Bayes Bootstrap方法的改进

小样本实验数据较小,工程上常用Bayes Bootstrap方法来估计小样本的参数问题,文章研究了置信度一定、样本量不同的情况下,用插值法自助扩充了小样本数据的样本量,对Bayes Bootstrap方法提出改进.最后,运用蒙特卡罗方法对具体算例建模仿真,验证改进方法的优越性.     

基于MCMC模拟的贝叶斯分层信用风险评估模型

缺少违约数据与债务人异质性是度量信用风险时面临的重要问题。贝叶斯模型中分层先验信息和马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）模拟方法的应用可以有效缓解数据缺失和测量误差问题,并能对债务人异质性进行评价和比较,从而避免低估风险。针对银行数据的模型拟合与模型诊断均展现了分层估计的适应性和灵活性,相关方法简洁清晰,利于国内风险分析人员采用。同时,涵盖宏观经济协变量的贝叶斯分层模型可以用于更加复杂的风险分析。     

金融风险度量VaR与CVaR方法的比较研究及应用

风险价值(VaR)是近年来受到国际金融界的广泛支持和认可的一种度量金融风险的工具。文章指出了风险价值(VaR)模型两个重大的缺陷,并对它和条件风险价值(CVaR)金融风险度量模型进行了详细的介绍和对比分析,给出了它们的共同点和CVaR在投资组合应用中的优势,结合中国金融市场的实际情况,指出CvaR在中国金融市场中应用应注意的问题,对其应用前景提出了新的思路。     

包含制度因素的中国经济增长模型及实证分析

一、引言改革开放 2 0年来 ,中国经济以年均接近 1 0 %的速度增长。在这个过程中 ,有许多因素在起作用。为此许多学者对中国经济增长因素进行了实证分析 ,从分析的内容看 ,可以分成两类 :一类研究制度因素对经济增长的影响 (金玉国 ,2 0 0 1 ) ;另一类研究产业结构因素和投入要素对经济增长的影响 (梁昭 ,2 0 0 0 ,7)。但这两类分析都未能将制度因素、产业结构因素和投入要素综合起来对中国经济增长进行实证分析。本文拟从定量研究的角度出发 ,研究制度变迁、产业结构和投入要素共同作用下各因素对中国经济增长的影响。　　二、计量模型经济…     

基于熵最大原则的GPD估计与中国股市极值风险测度

POT极值模型参数的准确估计是计算金融资产回报市场风险的关键。根据最大化熵原则（POME）得到POT模型中GPD参数估计方程组,通过回归模型的可决系数法选取阈值,最后将其应用到中国两个时段股市金融风险测度的实证研究中。结果表明：第1、2时段,最优阈值分别为0．01799、0．01801,γ、ξ和β的估计值分别为18．53467、0．14871、0．00802和2．93172、0．03649、0．01258,并得到不同显著性水平下的VaR和ES值,为GPD参数估计找到了一个更科学有效的方法,更为准确计算金融资产回报市场风险提供了新思路,同时也测算了本次国际金融危机对中国股市风险的影响。     

流动性风险的模型刻划与中国股市实证分析

流动性是股票市场中比较重要的概念之一 ,对它定义很多 ,简单他说 ,流动性就是以合理价格迅速成交的能力 (Schwartz( 1990 ) ) ①。有关定义在本质上都是一样的 ,区别仅仅在于刻划的角度不同而已 ,就好像国际竞争力研究中的“钻石”理论 ,从不同的侧面都可以反映一个概念的本质