VaR模型在股市风险度量中的实证分析

近年来,受经济全球化和金融自由化,竞争与放松管制以及金融创新与技术进步等因素的影响,在金融市场规模迅速扩大和效率明显提高的同时,金融市场的波动性和风险也大为加剧。VaR方法因其测量风险的定量性、综合性、通俗性等特点而被许多银行、金融机构和监管机构广泛应用,目前正在成为金融风险管理的国际标准,将它引入到我国的风险管理中有重大的现实意义。本文在借鉴他人研究成果的基础上,主要采用实证和比较研究的方法对中国股票市场风险进行分析,以期得到在不同置信水平下有效而精确的VaR估计。     

VaR方法及其在股市风险分析中的应用初探

本文讨论了度量投资风险的VaR方法的概念和计算方法,在股票价格随机游动的假设下计算了深圳股市在不同置信水平下的风险值,并与实际投资收益做了对比。在算例分析的基础上,对VaR方法在我国股票投资中的应用进行了初步探讨。     

VaR风险度量模型在证券投资基金绩效评估中的应用

证券投资基金绩效评估的方法多种多样,现代理论认为,只有引进风险价值因素的绩效评估方法才能有效的对基金做出评价.因此,基金绩效评估的核心应该是对其所面临的风险进行准确的计算和测量.将VaR风险度量模型应用于证券投资基金绩效评估中,这种经风险调整后的绩效评估方法符合现代理论的要求,能更全面、有效的描述基金的真实收益.     

VaR方法对证券资产组合风险价值计算的应用

VaR(Value at Risk)即"在险价值"或者"风险价值"。本文将利用VaR方法对我国证券市场上的证券组合的风险价值进行计算,具体选取了博时主题、嘉实300(指数型)、南方绩优成长基金这三支股票488天内每日的开盘价、收盘价及涨跌幅度数据。通过构建方差-协方差矩阵,运用matlab软件编译,得到对这三支组成的资产组合进行投资时所承担的最大可能损失。     

基于VaR模型的开放式基金流动性风险研究

本文从流动性的基本定义出发,根据我国证券市场的特征,设计了一个流动性度量指标,并将该指标纳入VaR风险度量体系。并进行了实证研究,分析了基金流动性风险及其实际意义。     

基于非参数方法的银行操作风险度量

金融业全球化竞争和金融管制放松,导致商业银行面临的操作风险不断增加,操作风险已成为金融监管的焦点.因此,对商业银行和其它金融机构来说,可靠的操作风险度量正变得越来越重要.文章采用基于厚尾分布的非参数方法度量我国商业银行操作风险,给出了VaR的点估计方法和3种区间估计方法(正态近似法NA,经验似然法EL,数据倾斜法DT).此方法的优点在于不用假设操作风险损失分布,这样可以消除参数化模型设定差异而带来的估计偏差.同时,根据厚尾分布的特征,提出了新的厚尾分布样本均值求法,调整后均值更注重对尾部的描述和刻画.实证结果表明:调整后的厚尾分布样本均值大于简单算术平均值,更符合右偏厚尾的分布特征;非参数方法得到的VaR点估计和区间估计考虑了厚尾的因素,解决了传统VaR低估风险的问题,更接近真实情况;VaR 3种区间估计的方法能够提升对风险衡量的准确性,其中DT方法所得到的区间估计最为准确.     

基于网络视角的银行业系统性风险度量方法

网络模型已经成为研究银行系统性风险的重要方法。然而现有研究忽视了银行系统性风险的小概率特点,同时也缺少度量银行系统性风险的统一标准。为此,本文提出了基于网络模型的银行系统性风险度量方法:银行系统性风险VaR和银行系统性风险ES。首先,本文采用蒙特卡洛模拟方法,模拟银行外部冲击造成银行间网络损失的大样本。在银行间网络损失大样本中,估计银行系统性风险VaR和银行系统性风险ES。这两个测度能够捕捉到银行间网络损失的尾部特征,解决了对比随机冲击结果无法反映银行系统性风险的问题。其次,在模拟实验中,本文利用真实银行间网络结构参数,对模拟的三种银行间网络进行校准,保证了研究结论真实性和可靠性。最后,在模拟实验中发现:(1)外部冲击会引发违约传染的连锁反应,并导致银行间网络损失分布从近似正态分布转变成尖峰厚尾分布,最后变成双峰分布。(2)网络集中度越高发生违约传染连锁反应的概率越小,但是传染的破坏力会更大。(3)银行间网络的潜在传染作用会极大的放大银行系统的风险,而且违约传染效应是呈指数增长的。     

极值风险E—VaR及深圳成指实证研究

由于极端事件及政策性调整，中国股市出现了剧烈波动。鉴于当前各种VaR模型在较高置信水平时(≥0．99)会高估或低估VaR值，本文提出把E—VaR作为一种辅助的VaR度量方法．对新兴的中国股票市场进行风险调控与度量。通过POT方法建模与Boostrap模拟参数置信区间检验，深圳成指的实证结果表明，在极端市场条件下，E—VaR是令人满意的。     

中国燃油期货市场的VaR与ES风险度量

近年来,我国燃油期货市场取得快速发展,但有关该市场波动特征和风险状况的研究却非常缺乏。以上海期货交易所燃油期货价格指数为例,分别在多头和空头两种头寸状况以及5种不同分位数水平下,运用条件覆盖检验、非条件覆盖检验等后验分析方法,实证对比了不同风险测度模型对VaR和ES两种不同风险指标估计的精度差异。研究结果表明:在我国燃油期货市场的风险测度估计中考虑国际燃油价格波动因素有助于获得更为精准的风险测度精度;在综合考虑了模型对价格变化动力学的刻画效果以及对极端风险的测度精度等因素后,FIGARCH_CST-SST模型是一个相对合理的风险测度模型选择。     

加权复合分位数回归方法在动态VaR风险度量中的应用

风险价值(VaR)因为简单直观,成为了当今国际上最主流的风险度量方法之一,而基于时间序列自回归(AR)模型来计算无条件风险度量值在实业界有广泛应用。本文基于分位数回归理论对AR模型提出了一个估计方法--加权复合分位数回归(WCQR)估计,该方法可以充分利用多个分位数信息提高参数估计的效率,并且对于不同的分位数回归赋予不同的权重,使得估计更加有效,文中给出了该估计的渐近正态性质。有限样本的数值模拟表明,当残差服从非正态分布时,WCQR估计的的统计性质接近于极大似然估计,而该估计是不需要知道残差分布的,因此,所提出的WCQR估计更加具有竞争力。此方法在预测资产收益的VaR动态风险时有较好的应用,我们将所提出的理论分析了我国九只封闭式基金,实证分析发现,结合WCQR方法求得的VaR风险与用非参数方法求得的VaR风险非常接近,而结合WCQR方法可以计算动态的VaR风险值和预测资产收益的VaR风险值。     

基于后悔值的财务风险重新度量

正确进行财务风险的度量与分析,才能为财务风险决策的预防和控制提供准确的依据。该文在对现行企业财务风险度量模式进行评析的基础上,提出通过风险评估与评价指标后悔值来对财务风险进行重新度量,以此来弥补现行度量模式的缺陷。该文对理财实践有一定的借鉴意义。     

VaR估计中的模型风险——检验方法与实证研究

本文以上证A股指数为例对GARCH类模型在估计Value-at-Risk（VaS）值时所存在的模型风险进行了分析。我们分别考虑了基于EWMA，GARCH，EGARCH和FIGARCH模型的VaR估计方法。模型风险的存在意味着使用不同的估计方法得出的VaR值可能迥然不同。为了对这四种估计方法进行评判，我们在似然率和Kullback-Leibler信息准则的基础上运用四种统计检验方法对不同置信度水平下的VaR估计值进行了返回检验。实证结果表明EGARCH和FIGARCH方法的袁现明显比其它两种优越．     

中国股市与周边股市波动风险传导效应研究

由于金融资产收益的条件波动率不仅是金融市场风险度量的重要指标,而且呈现出明显的杠杆效应。因此,本文运用能够刻画波动率杠杆效应的LGARCH(Leverage GARCH)模型对金融市场条件波动率进行建模分析,进而运用Granger-Causality检验分析了中国股市与周边股市波动风险的传导效应。实证结果表明,在整个样本区间,上海股市与周边重要股市的联系比较微弱,仅与香港股市存在一定的风险传导关系,而与东京、新加坡股市却不存在传导关系。然而,在我国股市对境外合格机构投资者(Qualified Foreign Institutional Investors,QFII)开放后,中国股市与周边股市的波动风险传导关系明显异于对QFII开放之前和整个样本期的风险传导关系,上海股市与香港、东京、新加坡股市间的波动风险传导关系均显著增强。     

VaR风险度量下的安全第一标准

本文给出了在绩效--VaR风险有效前沿上,满足安全第一标准的最优证券组合的求解方法和相关结果.这些结果可以使金融机构和投资者在满足其给定安全标准的前提下选取到最优的证券组合.     

基于VaR的现金流风险度量模型研究

与金融企业不同,非金融类企业拥有更多非经常交易且不易估值的资产,因此更关注其在将来某一时刻现金流的不确定性.把现金流在险值与金融工程技术中在险值的概念相结合,运用风险敞口模型分析和蒙特卡洛模拟等计量方法,为非金融类公司管理层、投资者和分析家提供一个简单具体而直接的现金流不确定性的评判指标.通过对在险值和现金流在险值的比较以及对现金流在险值度量模型发展脉络的分析,发现现金流在险值技术更能刻画出非金融类公司的财务风险;通过引入管理决策风险作为风险因子并改进风险敞口模型,计算样本公司的现金流在险值;进一步提出现金流在险值的应用价值和研究方向.     

股票价格与股市风险形成机理的流动性解释

由于研究角度不同,当前市场流动性理论对股价的研究较少关注第1次流动性跨越,即资产上市前后流动性变化对股票价格与价值的影响.基于此,着重分析资产上市前后的流动性差异,推导出了流动性下的股价模型与股市风险模型,并得出如下结论①股票边际流动性价值等于0.②边际流动性价值与企业边际投资收益率成正相关.③市场结构差异、市场流动性程度不同,导致股票价格不同.④资产特性不同也会影响股票价格.⑤由于流动性具有传染性,当其流动障碍累积到一定程度时就可能形成股市风险.     

基于多元t-分布的外汇期权市场风险非线性VaR度量模型

主要研究当汇率回报呈多元t-分布时,对于外汇期权非线性头寸的VaR(Value at Risk)度量的问题.在推导出多个外汇期权的投资组合的二次近拟的矩母函数表达式基础上,本文使用傅里叶变换、切比雪夫不等式、数值转换计算求出投资组合的VaR的值,并和基于多元正态分布Comish-Fisher模型以及基于Delta-正态模型计算所得的VaR值了进行比较.这种方法克服了厚尾分布的VaR计算的困难.     

POT模型在商业银行操作风险度量中的应用

操作风险发生的频率较低,但可能会引起巨大的损失,其损失分布具有鲜明的厚尾性,因此应用通常的风险计算方法往往会低估风险.而应用极值理论计算风险时注重对分布尾部的近似表达,并不是对整个分布进行建模,能更有效地捕捉可能导致金融机构重大损失的尾部风险.所以,把极值理论应用于银行操作风险量化分析不失为一种比较理想的方法.     

基于MRS-GARCH的钢铁期货市场VaR风险测度

针对中国钢铁期货市场波动率具有结构突变特征,使用MRS-GARCH模型对其波动率建模,并通过马尔科夫蒙特卡罗方法(MCMC方法)对模型参数进行估计,进而对钢铁期货市场进行VaR风险测度。结果表明:基于MCMC估计方法 MRS-GARCH模型能够准确地刻画出钢铁期货市场波动率;MRS(3)-GARCH模型下VaR方法能够有效地测度钢铁期货市场风险。     

POT模型在商业银行操作风险度量中的应用

操作风险发生的频率较低,但可能会引起巨大的损失,其损失分布具有鲜明的厚尾性,因此应用通常的风险计算方法往往会低估风险.而应用极值理论计算风险时注重对分布尾部的近似表达,并不是对整个分布进行建模,能更有效地捕捉可能导致金融机构重大损失的尾部风险.所以,把极值理论应用于银行操作风险量化分析不失为一种比较理想的方法.