改进的阈值模型及其在风险价值中的应用

引言 金融机构面临着多种风险，例如市场风险、信贷风险、流动性风险、操作风险等等。金融机构特别关注不利的市场因素变化对资产价值所造成的影响，即需要估计经过已知时间间隔，资产组合价值可能减少的幅度及发生的可能性，这样就产生了风险价值的概念。风险价值（Value at Risk，简称VaR）的含义是“处于风险中的价值”，是指在市场波动下，某一金融资产或证券组合的最大可能损失，可表示为：     

基于参数分布VaR的中间业务组合风险分析

一、参数分布的VaR法 VaR(Value at Risk)作为一种新的风险管理方法,近年来得到了全世界各主要银行、投资公司、企业及金融监管机构的广泛认可和支持.VaR是指在给定的置信水平(1-α)和目标时段下预期的最大可能的损失(或最坏情况下的损失),即Prob(△P＞VaR)=1-α.它不仅可以用来评估和管理个别资产或资产组合的风险,还可以将其纳入到金融机构进行审慎性监管的框架之中.估算VaR,需要考虑基本时间段长度和置信水平.     

运用GARCH族模型在不同分布下对深证综指的VaR分析

一、VaR方法和GARCH族模型(一)VaR方法简介按照PhilippeJorion的经典定义,VaR是在一定的置信水平下和一定的目标期间内,预期的最大损失。用公式表示就是:Prob(△P相似文献   

VaR方法在我国证券市场中的应用

一、VaR方法的基本原理 VaR(Value at Risk)按字面上理解是"按风险估价",VaR方法的创始人P.Jorion的定义为:"VaR是给定的置信水平和目标时段下预期的最大损失",通俗地说,VaR是一个统计数值,指一家机构面临正常的市场波动时,资产组合在未来某段时间内可能受到的最大损失,即损失超过VaR值的概率为一个很小的值.     

基于极值理论的股票VaR和ES测度

近年来VaR(Value at Risk)和ES(Expected Shortfall)已经成为金融界普遍接受并逐渐广泛应用的风险测度方法.VaR可以定义为:一定的概率水平下,证券组合在未来特定一段时间内的最大可能损失.VaR的优点在于将不同的市场因子、不同市场的风险集成为一个数,较准确测量由不同风险来源及其相互作用而产生的潜在损失,适应了金融市场发展的动态性、复杂性和整合性的趋势.但VaR本身仍存在一些不足,一是没有考虑到尾部风险,即损失超过VaR值的风险;其次,不是一致的风险度量工具.Artzner(1997)提出了Expected Shortfall (ES)的概念,ES度量损失超过VaR的损失期望值,它是一致的风险度量工具.     

基于VaR的我国商业银行信用风险管理

一、VaR的含义VaR可以比较全面地衡量各种金融市场风险,并能提高传统金融风险管理工具的敏感性和波动性分析的精确度,因而得到国际金融界的广泛认可。V aR的定义是:在正常的市场条件下,一定持有期Δt和一定置信水平α下,某种投资组合P可能的最大损失,用数学公式表示为:Prob(ΔP     

沪、深股市收益率风险的极值VaR测度研究

资产组合的ＶａＲ是指在某一置信水平下 ,该资产组合可能遭受的最大损失 ,或者说 ,ＶａＲ即资产组合收益率损失分布函数的某一分位点。由于传统的方差 协方差法、历史模拟法、蒙特卡洛模拟法在估计金融资产收益率的ＶａＲ值上的低效 ①,ＦｒａｎｃｏｉｓＬｏｎｇｉｎ等学者便将统计极值理论引入到估测ＶａＲ的研究中来 ② 。本文将运用近年发展起来的这些极值ＶａＲ方法来测度沪、深股市收益率的市场风险 ,同时也对极值方法、半参数方法 ③ 以及传统ＶａＲ方法的测度效果进行比较。　　一、估测ＶａＲ的极值方法通常有两类估测ＶａＲ的极值…     

资产相关结构对投资组台风险测度的影响分析

文章从分析金融资产收益率的统计特征入手,以GARCH模型为基础.用非对称幂分布描述组合资产中各金融资产收益率的边缘分布函数,在多种Copula函数情形下计算组合资产的风险值VaR及ES.结果表明:基于由多元Clayton Copula和多元Gumbel Copula组成的混合Copula函数较好地刻画了多只股票的相关结构,而且ES比VaR能够较准确地估计组合资产的尾部风险.     

基金的证券选择能力和市场时机选择能力

一、理论回顾 基金业绩评价的目的是衡量基金管理人或基金经理的管理能力.传统的特雷诺指数、夏普指数和詹森指数就是在资本资产定价模型(CAPM)下,将基金的收益和风险联系起来,经过风险调整后的投资基金业绩的评价指标.基金评价的另一个方面是对获得高于市场平均业绩的主要投资管理方法的评价,即基金的证券选择和市场时机选择能力.证券选择能力是基金管理人识别价格被低估的证券即构造最优证券组合的能力.时机选择能力是基金管理人正确地预测市场行情发展趋势,调节基金投资组合中股票、债券和现金的比重或调节各行业股票的比重,以获得最大收益的能力.詹森1968年提出了詹森模型对基金的业绩进行评价.其α指标法的模型表达式为:     

投资组合动态VaR风险度量

投资组合的VaR风险度量依赖于投资组合中金融资产间联合分布函数的确定，随着投资组合规模的扩大，其VaR的计算难度也不断加大。利用ICA可以将多元联合概率分布函数转化为一元概率分布函数乘积实现简化计算的特点，基于ICA的投资组合动态VaR风险度量方法和计算步骤，克服了多元非正态条件下VaR测算上的困难。实证研究表明，与EWMA模型法、MGARCH模型法相比，ICA法能够准确地度量投资组合动态VaR。     

统计分布与外汇风险VaR的测度

一、问题的提出VaR(在险价值)方法是风险管理的新方法,其实质就是用标准统计技术估计风险。在运用VaR时,必须对每项金融资产收益的统计分布建模并作具体分析.如何测度外汇风险,从而有效地管理外汇市场风险,是金融机构进行外汇风险管理须解决的首要问题。本文试图用分位图(QQ图)来探讨欧元对美元汇率的     

基于GARCH和半参数法的VaR模型及其在中国股市风险分析中的应用

一、引言ＶａＲ是风险估值模型 (ＶａｌｕｅＡｔＲｉｓｋ)的简称 ,是近年来国外兴起的一种金融风险管理工具 ,旨在估计给定金融产品或组合在未来资产价格波动下可能的或潜在的损失。用Ｊｏｒｉｏｎ( 1996)给出的权威定义 ,可将其表述为“给定置信区间的一个持有期内的最坏的预期损失” ,即在一定的持有期和一定的置信度内 ,某金融工具和投资组合所面临的潜在的最大损失金额。目前 ,该方法已经得到国际金融界越来越多的重视和应用 ,部分国家已明文规定银行、上市公司、证券公司等机构必须定期公布自己的ＶａＲ值。ＶａＲ的意义在于 ,它不仅可…     

投资组合选择的均值-风险价值模型研究

文章以风险价值(Value at risk,VaR)作为风险度量,建立了投资组合选择的均值-风险价值模型.在资产收益率服从联合正态分布的假设下,研究了置信水平对最优组合和有效边缘的影响,同时分析了持有期对它们的影响,给出了全局最小VaR组合存在时置信水平和持有期的阈值,从而得到了有效边缘存在的条件.进一步研究了全局最小VaR组合与全局最小方差组合的关系,结果表明如果全局最小VaR组合存在,则一定位于均值-方差有效边缘上,且位于全局最小方差组合的上方.     

投资组合的动态VaR度量及实证分析

一、引言 VaR(Value at Risk)自从面世以来已经成为金融市场风险管理最重要的方法.对于VaR的计算,最基本的、最常用的方法有三种:历史模拟法、蒙特卡罗模拟法和方差-协方差方法.在方差-协方差方法中,最根本的就是计算出金融资产的方差或协方差.     

基于风险控制的证券投资决策

Markowitz证券组合核心理论是在投资决策中选择风险(用方差或标准差描述)最小、期望收益(用均值描述)最大的证券组合,即依据均值-方差模型来构造最优证券投资组合.Markowitz的均值-方差模型给出了投资决策的最基本、最完整的分析框架,是当今投资理论和投资实践的主流方法.     

资产相关结构对投资组合风险测度的影响分析

文章从分析金融资产收益率的统计特征入手,以GARCH模型为基础,用非对称幂分布描述组合资产中各金融资产收益率的边缘分布函数,在多种Copula函数情形下计算组合资产的风险值VaR及ES。结果表明:基于由多元Clayton Copula和多元Gumbel Copula组成的混合Copula函数较好地刻画了多只股票的相关结构,而且ES比VaR能够较准确地估计组合资产的尾部风险。     

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。     

关于国民经济帐户和政府财政帐户的比较分析

一、关于ＳＮＡ和ＧＦＳ之间的共同特征　　1都是对经济交易的记录从内容上讲,ＳＮＡ和ＧＦＳ都是对经济交易的一种概括记录。经济交易是在实际资产或金融资产的所有权由一个经济单位向另一个经济单位转移时,或一种服务由一个经济单位向另一个经济单位提供时发生的。在大多数情况下,经济交易涉及交换:为获得金融资产而交换货物和服务(ＧｏｏｄｓａｎｄＳｅｒｖｉｃｅｓ)①(如为了货币而销售货物),或者为获得其他金融资产而交换金融资产(如为了货币而销售证券)。在某些情况下,货物和服务或资产可能并未发生所谓的交换而被转移,如向遭受自然灾…     

基于Factor-GARCH模型的动态VaR与CVaR度量及实证研究

动态CVaR作为投资组合的风险度量工具较动态VaR有很多优点,但同动态VaR的计算一样,随着投资组合资产数量的增加,计算难度迅速增大。通过改良Factor-GARCH模型,将其用于多种资产时变方差-协方差矩阵的估计,实现了降维的目的,克服了计算多元动态CVaR时的困难。实证研究表明,与动态VaR相比,动态CVaR作为一种更保守的风险度量工具,能准确反映投资组合的可能损失。     

基于尾部指数回归方法的CVaR估计以及实证研究

 在险价值VaR是一种非常重要的金融风险度量方法,近期也有很多关于动态VaR以及条件VaR (CVaR) 等方面的研究。根据金融资产的收益率具有重尾特征这一事实,本文假定金融资产收益率服从重尾分布,并假定重尾分布的尾部指数随着收益率发生变化。本文基于尾部指数回归模型对重尾分布的尾部指数进行估计,进而得到收益率尾部数据所服从的条件分布,并首次运用该方法对条件VaR进行估计。本文对沪深300指数进行了实证研究,得到CVaR的估计,并对估计得到的CVaR的预测效果作出检验,并与传统VaR估计方法进行了对比,实证结果发现本文的方法的预测效果更好。