市场风险资产损失服从Pareto分布的VaR计量

目前VaR模型是测量和管理商业银行市场风险的主流方法.运用VaR的计算原理,利用Pareto分布描述风险资产损失的尖峰厚尾特征,得到市场风险资产VaR计算公式,并且分析了VaR的影响因素,最后利用历史数据进行VaR的实例计算.     

基于重尾分布的商业银行市场风险VaR计量研究

文章运用具有重尾特征的Weibull分布来描述商业银行风险资产的损失率,根据VaR的计算原理,得到了市场风险VaR的明确计算公式.并且对VaR的影响因素进行敏感性分析,找到了VaR与置信水平和风险资产损失率的尾部之闻的关系.最后结合损失率的历史数据,给出了VaR的计算实例.     

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.     

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.     

变革与转型中证券公司风险管理技术体系的构建

本文提出证券公司需要构建以净资本的动态管理为核心,以VaR等为技术手段,适合我国证券公司现状的风险管理技术体系.并运用VaR等技术手段,对市场风险、操作风险的度量方法进行了探讨.     

基于RiskMetrics模型的单个期货合约保证金比例设计

为了规避价格波动风险,期货交易所应该采取动态保证金设置方式。本文对单个期货合约的日收益序列建立了基于RiskMetrics的VaR模型,用滚动样本预测下一交易日的VaR值,而LR检验表明所建立的VaR模型能较好地测度价格波动风险。因此,下一交易日保证金比例可以设置为预测的VaR值和所规定的涨跌停板率的最小值,这样就能以相应的概率抵御该交易日价格波动带来的风险。     

一致性风险测度下的VaR和CVaR对比研究

文章在一致性风险测度理论和谱风险测度理论下比较了vaR与CVaR性质的优劣,得出CVaR在性质上优于VaR的结论.同时也指出VaR在损益满足椭圆分布时具有CVaR同样的性质,因此VaR仍然可以描述尾部风险.此外,文章还进一步地探讨了在实际应用中VaR和CVaR的监管问题.     

论VaR方法的产生

一、VaR的产生背景VaR(Value at Risk)方法产生的背景是市场风险对金融机构的影响日益增大。在70年代之前,市场风险对于金融机构的影响不是很大,然而随着布雷顿森林体系的解体,汇率、利率以及商品价格波动的日益频繁,来自市场方面因素的变动对金融机构以及公司的影响越来越大。出于防范风险的需要,金融衍生工具出     

金融市场的最大风险与最小风险

文章在VaR风险量度的基础上提出了最大、最小风险的概念,讨论了其计算方法并进行了实例分析。为我国的金融机构和投资者更好地应用VaR与最小风险来控制市场风险及理性投资,提供了具有理论与实用价值的一种新的检验概率分布的算法。     

VaR的不同计算方法的研究

风险价值(VaR)是近年来金融机构广泛运用的风险度量指标。文章研究了VaR的各种计算方法,并利用实际数据对单个资产和投资组合的VaR值作了比较,说明了各种方法的优缺点和适用范围。     

基于DCC—MVGARCH模型的证券组合VaR测度与拓展模型

运用多元的DOC-MVGARCH模型方法对股票投资组合进行VaR测度,并与J.P.Morgan银行采用的IGARCH模型计算结果进行对比.结果表明,在测度VaR方面,无论在1%或是5%置信水平下,DCC-MVGARCH模型均优于单变量IGARCH模型.以DCC-MVGARCH模型测度的VaR为基础,把峰度、流动性风险因素纳入VaR模型框架后,发现拓展后的VaR模型预测风险能力显著增强,在所有拓展模型中,同时考虑了内生性、外生性流动性风险的LAVaR3模型表现最优.     

资产相对价值的VaR和CVaR风险

1VaR和CVaR简介本节将先给出原有的V aR和CVaR的定义,再引出风险资产相对价值这种非负指标的VaR和CVaR的新定义,然后两相比较说明新定义的合理性,最后给出了新定义下两种风险的性质。在现有介绍VaR和CV aR的文献中,我们了解到风险资产的VaR和CV aR可以从收益和损失两方面来定义     

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.     

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。     

沪深300指数极值VaR的分析与计算

文章将GARCH模型和EVT理论相结合,对沪深300指数的风险价值进行分析与计算,并将其与传统基于正态分布假设计算的VaR、GARCH模型计算的VaR以及基于EVT理论计算的VaR进行比较,发现采用GARCH模型和EVT理论相结合而得到的极值VaR能更好地反应沪深300指数的风险。     

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。     

VaR方法在银行贷款风险评估中的应用

一、引言自从1993年国际清算银行(BIS)宣布为抵补市场风险而引入资本需求量以来,风险价值计量模型有了很大的发展。1995年BIS对它的市场风险监管计划进行了修正,允许一些银行在计算它们所面临的市场风险暴露值时可以采用自己的内部模型,不必一定使用管理当局推荐的标准模型,从而大大促进了内部 VaR模型的发展。欧洲(1997)与美国(1998)的一些大银行已经开始用它们自己的内部模型来计算贷款风险VaR暴露值,求出抵补市场风险所需的资本需求量。为此,本文拟探讨银行不流通贷款VaR暴露值的计算方法,并将贷款风险VaR暴露值同按8%的资本充…     

CVaR-EVT和BMM在极端金融风险管理中的应用研究

随着风险度量一致性原则的提出,研究发现金融机构广泛采用的VaR模型存在严重不足,尤其针对分布具有厚尾特征的极端金融风险无法有效度量。本文采用极值理论（EVT）解决VaR方法的尾部度量不足问题,利用CVaR-EVT和BMM模型分析美国、香港股票市场和我国沪深两市指数18年的日收益数据,研究发现：（1）在95％置信区间及点估计中,分位数为99%的CVaR-EVT所揭示的极端风险优于VaR的估计值;且BMM方法为实施长期极端风险管理提供了有力决策依据,其回报率受分段时区的影响,期间越长,风险估计值越高;（2）模型采用ML和BS方法统计估值显示,我国股票市场极端风险尾部估计值高于香港和美国市场;但是,国内市场逐步稳定,并呈现出跟进国际市场且差距缩小的发展趋势。     

中国股市动态VaR计量模型分析

风险测量是现代金融活动的中心。近年来,新兴的VaR测量方法已成为国际上风险管理的主流方法。文章介绍了利用GARCH模型的VaR计算方法,并比较了基于不同分布假设的4种GARCH模型计算的VaR值,并得出以下结论:证券市场收益率具有强烈的GARCH效应和非正态分布性;基于GARCH-T的VaR估计值在给定的显著性水平下能够有效地度量金融资产的风险。     

股权分置改革前后市场风险价值的变化

随着股权分置改革进程的顺利接近尾声,股改对股市的影响日益显现出来.文章以具有代表性的50家股改公司为研究样本,运用条件异方差模型和Comlsh-Fisher方法计算出每只股票股改前后的市场风险价值(VaR),然后用曼-惠特尼(Mann-Whitney)检验和平方秩检验两种非参数方法对股改前后的VaR值进行比较分析.实证分析发现,股改后的VaR值不但有上升的趋势,而且其波动性也变大了.