投资决策风险把握及其计算方法研究

文章把企业经营价值预测基础的销售额指标作为起点,结合β分布函数,探讨了企业投资项目经营价值的概率分布、高阶距的风险特征值的表示与计量方法,并就其在NPV法与实物期权法具体应用和两者差异进行了对比分析,得到的结论是:实物期权方法在风险管理上的优势是具有更高的自由度,但伴随经营价值概率分布的变化,表征风险的偏度和峰度也随之变化。     

中国商业银行操作风险的度量

为了增强银行的抵御风险能力,新巴塞尔协议提出在银行监管资本估计中应包含操作风险资本金,然而因为数据和模型等方面的原因,导致准确估计操作风险资本金绝非易事.文章采用Monte Carlo模拟技术,同时考虑到操作风险损失数据的不完整性,利用损失分布方法来度量我国商业银行操作风险,该方法能够让银行操作风险资本金的估计变得简单、容易,且具实际可操作性.     

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.     

基于一种新的风险度量的保费计算方法

本文经过研究发现ρ(X)=(E(X~2))~(1/2)作为纯粹风险测度有三大优点,进而在此基础上提出了一种新的保费计算方法,最后论证了该保费计算方法的合理性。     

BMM模型在商业银行操作风险度量中的应用

文章利用极值理论中的BMM模型对商业银行操作风险损失极端值分布进行估计,采用广义极值分布构建VaR模型,组建极值数据组,运用极大似然估计法估计两个参数,进而计算操作风险损失VaR。最后结合我国商业银行1994~2008年的220个操作风险损失数据进行实证研究,结果显示BMM模型具有超越样本的估计能力,在数据较少条件下能得到较准确结果,用其度量商业银行的操作风险损失VaR是合理的,这为我国商业银行操作风险度量和管理提供一定的量化依据。     

金融市场风险度量方法的对比分析

金融市场风险度量在金融风险管理中扮演着重要角色,当前广为流行的两个金融风险度量工具为VaR和ES,其计算方法有多种.文章以中国股市数据为例,对几种计算方法的准确性和有效性进行了比较分析.通过实证分析,我们发现:RiskMetrics方法不太适用中国的股票市场,EVT方法虽然具有准确性但是有效性不足.这些方法之中仅MGARCH-BEKK方法能很好地解释中国股票市场风险特征,这是由于该方法能够更为准确地把握中国沪深股市之间的波动性和时变相关性.     

股市风险的度量方法

本文阐述了矩阵的特征值及特征向量作为股市风险度量指标的合理性,应用ECM最小化方法说明个股归属板块的思路,最后给出了如何利用分块矩阵的理论分析股市板块的风险.     

Downside-Risk风险度量方法研究

1Downside-Risk风险度量方法1.1LPM风险度量方法LPM(Lower Partial M om ents),指低端部分矩,是一种正在被人们关注的度量风险的方法。它认为只有收益低于目标值τ时,才发生风险,因此可以将低于τ的收益,取概率加权平均值度量风险。令R表示金融资产收益率,F(R)表示其分布函数。     

商业银行操作风险的度量与资本需求模型

目前,商业银行操作风险的度量大都是在操作风险损失数据的分布假定下、根据VaR风险度量方法给出资本需求（风险准备金）,这一理论方法的基础是假定分布。然而商业银行操作风险的准备金往往又是一个基本确定的数值或需求区间,这就给风险准备金提出了比较严格的要求,否则将为商业银行操作带来一定的风险隐患。故根据分区多目标风险方法度量操作风险,并在此基础上根据信息熵的理论给出最优的资本需求（风险准备金）及其模型,其方法的优点是灵活简单,但要求初始密度函数的极值分布收敛于耿贝尔类型。为此给出实证分析,以说明两者之间的关系,这一理论方法可以为监管部门的管理提供一定程度的参考。     

论商业银行资产组合的风险分散

随着我国银行商业化的深化 ,商业银行的风险也在不断增加 ,而且目前尽管我国银行业的资产种类尚比较单一 ,但商业银行投资领域的拓宽 ,资产种类的多样化已是一种必然的趋势。文章运用 Markowitz模型 ,建立了关于资产组合的最优解的数学模型。通过对该模型的求解 ,解决了在存在多种资产可供选择的情况下 ,如何进行最优资产组合 ,以分散风险 ,达到在保证一定的收益的情况下 ,使风险最小的目的 ,并运用实证分析的方法 ,证实了这一结论     

基于g-h分布的极值风险度量研究

依据ARMA-GJR模型构造标准残差序列,利用EVT模型拟合标准残差序列的尾部特征,进而确定样本阀值,最后结合g-h分布建立一种新的金融风险度量模型———基于ARMA-GJR-EVT-g-h的动态VaR模型。用该模型对上证综指进行实证分析,结果表明,该模型能够更合理有效地管理上证综指收益的风险,并且在高的置信水平上表现更好。     

基于CVAR模型的风险度量

CVAR与VAR相比,显得更加精确和有效,可以说是VAR风险测量方法的加强版和升级版.文章将介绍CVAR模型定义、如何计算条件在险价值、CVAR参数选择、条件在险价值性质分析以及CVAR与VAR优劣势的比较等知识,使读者对CVAR模型这一风险度量方法有一个初步的了解.     

中国商业银行内部欺诈风险度量研究

作为巴塞尔新资本协议规定的七种操作风险损失类型之一,内部欺诈问题是中国商业银行的一个重大风险来源。以部分国内商业银行内部欺诈数据为样本,针对内部欺诈具有的低频率高损失的特点,借助广义Pareto分布（GPD）和对数正态分布对内部欺诈建立了一个风险度量模型,然后通过对尾部分布何时服从GPD进行检验,得到了精确的门限值,最后利用所建立的分布模型对内部欺诈类操作风险在险风险值、经济资本和最大可能损失进行了估计,说明了中国商业银行防范内部欺诈风险的重要性。     

基于CVaR风险度量的投资组合优化决策

投资组合优化问题依赖于风险度量方法和投资组合收益率分布函数的选取。针对收益率通常不服从多元正态分布以及均值—方差模型低估了投资组合发生重大损失的风险,文章利用多元广义双曲线分布来拟合投资组合收益率,从而更加灵活地捕捉收益率数据的偏态和尖峰厚尾特征;使用CVaR代替方差和VaR来度量金融资产重大损失风险,进而建立均值—CVaR投资优化模型。实证研究结果表明,相对于均值—方差模型,均值—CVaR能够更好地反映投资组合收益率分布,提高投资者控制投资风险的能力。     

风险雷达图与熵值法结合的商业银行风险评价研究

一种简单实用的商业银行风险测度方法已越来越被实务界和理论界所需要,文章在商业银行风险研究文献的基础上,借助于雷达图和信息熵方法较为简洁的描述了商业银行风险,并选取4家商业银行2008年数据进行实证,得到相关结果,以期这种方法得以推广.     

极值Copula在商业银行操作风险度量中的应用

本文主要内容是针对新巴塞尔协议把商业银行操作风险纳入风险量化和监管领域,应用极值Copula函数分析我国商业银行各类操作风险之间的相依结构,将操作风险度量从一维拓展到多维。目前对所有的事件类型值简单加总求得操作风险的总资本要求,没有考虑事件类型之间的相关性,这与实际情况是不符合的。为此本文在分析我国商业银行各类操作风险之间的相依性的基础上,运用极值Copula函数建立实际操作风险的相依结构,构建计算操作风险总VaR值的极值Copula模型。     

商业银行集团客户授信业务的风险与对策

统计与决策2006年10月(下)商业银行对集团客户的信贷风险已经引起了广泛的关注。由于集团客户内部关联交易的复杂性和隐蔽性,致使银企信息的严重不对称,银行事前很难掌握和监控关联交易的具体信息。同时,商业银行对于企业集团这一特殊客户群体的性质和地位难以界定,缺乏把握,针     

基于极值理论的商业银行同业拆借利率风险度量

文章首次将极值理论(EVT)和GJR模型相结合,对商业银行同业拆借利率风险度量问题进行了研究。首先,利用GJR模型捕获同业拆借利率数据中的序列自相关和异方差现象;接着,在获得近似独立同分布的残差序列的基础上,采用传统的极值理论对经过GJR模型筛选处理过的残差进行极值分析,并计算相应的风险价值;最后,利用LR方法进行回验测试,对模型的有效性进行检验。对2006年1月4日至2008年12月29日的同业拆借市场七天回购利率的实证研究表明,上述模型非常有效,适合用于我国商业银行的同业拆借利率风险度量。     

利率市场化对商业银行风险控制影响因素的实证分析

由于利率市场化对宏观经济增长及金融市场的健康发展均具有正向影响,但在推进过程中给商业银行带来的风险也不容忽视.因此,为了考察利率市场化对商业银行的风险控制带来的影响、以及各影响因素的具体作用,文章以14家上市商业银行1996-2014年的面板数据为基础,从银行内、外部环境两个角度实证分析并检验了利率市场化对商业银行风险控制水平的影响.     

中国上市商业银行汇率风险实证研究

2005年中国汇率制度改革以后,汇率风险成为中国商业银行面临的主要市场风险之一.商业银行汇率风险估计主要有两种方法--资本市场法和现金流法,现有的现金流法模型不适用于中国商业银行,需要进行改进.通过资本市场法和现金流法对中国上市银行的汇率风险进行实证分析,结果发现:现金流法比资本市场法计算的汇率风险更敏感;中国银行面临最为显著的汇率风险,并且人民币升值会使得中国银行的股票收益率下跌,主营业务收入减少等.