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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. 相似文献
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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. 相似文献
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新巴塞尔协议明确地提出,把商业银行操作风险纳入风险量化和监管领域.针对操作风险损失数据所具有的厚尾性及不同损失类型之间的相关性,文章应用尾相关Copula函数分析我国商业银行各类操作风险之间的相关性结构,运用极值理论的POT模型有效地捕捉损失的厚尾性,进而构建计算操作风险总体VaR值的尾相关Copula模型.研究表明,与传统计量模型对所有损失的VaR值进行简单加总相比,该模型能够有效地降低VaR,且降幅为1O%以上,这让银行有效地降低了计提的监管资本,增加了资金的流动性. 相似文献
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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. 相似文献
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一、引言
继VaR之后,一致性风险度量已成为金融风险领域一个新的研究热点.一致性风险度量之一的谱风险测度,包括了迄今所提出的几乎所有的一致性风险度量(CVaR、ES等).与VaR、ES相比,目前关于谱风险测度的计算方法较少,如样本情形下的离散计算方法、功能函数法等,然而,这些都是静态分析方法. 相似文献
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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. 相似文献
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中国燃料油期货市场的动态风险评估 总被引:2,自引:0,他引:2
期货市场的风险测度是准确评价市场运行效果的前提。中国燃料油期货市场已经运行了5年多,测度其投机风险对于科学的风险管理和建立全面的石油期货市场都具有重要意义。依据中国燃料油期货市场的特点,采用基于t分布和时变方差的动态VaR方法和动态Bayes VaR方法衡量其投机风险。结果表明:燃料油期货市场自运行以来市场内部风险一直处于平稳且略有下降的状态,采用动态方法在测度投机风险时更为稳健和科学。 相似文献
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基于GARCH模型的CVaR信贷风险度量方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
文章针对VaR方法不是一致性度量,不满足凸性,尤其是该模型不能体现尾部事件发生时其可能损失的程度等一系列缺陷;同时针对金融时间序列具有偏性和尖峰厚尾两大特性,用修正的VaR方法——基于GARCH模型的CVaR方法来度量风险。该方法的优点在于可以反映出损失超过VaR时可能遭受的平均潜在损失的大小,解决了VaR方法无法进一步识别风险是可以忍受的还是灾难性的问题,弥补了VaR不能反映损失尾部信息的缺陷,能够防范小概率极端金融风险,降低了银行发生灾难性风险的可能性。 相似文献
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VaR的发展就在于不断寻求解决风险测度的真实性,是一种克服或降低风险的方法。在揭示Del-ta-Gamma非线性模型计算VaR正态假设局限性的基础上,通过对经典转换函数Delta-Gamma-Johnson转换函数以及基于Delta-Gamma-Cornish-Fisher扩展方法构造的转换函数的梳理,从实证分析的角度考察了中国股票市场VaR的估值问题。实证结果表明,Delta-Gamma-Johnson转换函数中的SU型转换基本适宜于作为中国股票市场样本数据正态化处理的转换函数,利用SU型转换后的样本数据所计算的VaR值能明显改善中国股票市场风险测度水平。 相似文献
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文章采用参数法和半参数法,分别考虑标准化收益在GED、SGT、GPD分布下以及FSH方法下的GARCH模型、EGARCH模型和PGARCH模型的风险测度的准确性,据此组建了12种风险测度的动态VaR模型,并采用道琼斯股票市场指数和上证指数进行实证分析.对收益率进行基本统计分析发现两个股票市场的收益率都不服从一般的正态分布.运用后验测试的方法,对所有模型的样本外预测动态VaR值采用LR、LR.和DQ三种方法综合检验,并由损失函数值可以看出:GARCH模型的风险度量能力最弱,在置信水平99.5%下,EGARCH模型最准确,在置信水平95%下,PGARCH模型最准确;GED分布描述市场的准确程度相对最弱,在较高的置信水平下,半参数模型能更好地度量市场的风险,在较低的置信水平下,参数模型能更好地度量股票市场的风险. 相似文献
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沪深股市的风险测度研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文比较风险测度方法在不同置信水平下是否能力有效测度沪深市场风险.针对上证综指收益率具有自相关、波动集聚性和杠杆效应特征,运用ARMA-GJR模型对上证综指的负收益率序列进行MLE以求出条件均值和方差以及标准残差序列,运用10%的数据作为极值数据运用MLE方法来估计广义帕累托分布,还对风险测度方法的估计效果进行分析,认为极值VaR能有效测度沪深股市风险. 相似文献
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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 相似文献
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风险无时不有、无处不在,风险本身并不可怕,金融机构就是通过承担风险、管理风险来获得收益的。真正可怕的是极值风险,即稀少或极端事件的发生给经济主体带来巨额损失的风险。因此对极值风险的建模就成为风险管理的重中之重。极值理论为极端事件的统计建模和极值风险测度的计算提供了坚实的理论基础,故有必要通过介绍和比较传统极值事件的建模,基于点过程构建极值风险的一般模型,并利用外汇市场的日数据和VaR的估计与检验进行实证分析。 相似文献
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文章通过放松传统VaR模型无摩擦市场的假设,基于GARCH模型来估计中间价格和价差的波动性,构建条件异方差La-VaR模型,并利用模型对亚洲金融危机中泰铢汇率进行实证研究,研究结果表明:流动性是金融危机的预警指标.最后,本文对金融危机中流动性风险的变化模式进行微观结构分析. 相似文献
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基金发生投资风格漂移是把双刃剑,在获得短期超额收益时,也隐藏着巨大的风格漂移风险。本文首先以我国79只开放式股票型基金为样本,在量化投资风格漂移的基础上,分析发现其收益序列存在多重分形特征,据此构建周内多重分形波动率测度来刻画投资风格漂移收益的复杂波动特征,并与传统的GARCH族波动率计量模型的测度能力进行比较分析,实证结果发现本文构建的周内多重分形波动率测度更加精确,能更好刻画序列的复杂波动特征;然后,进一步构建MFVW VaR模型对基金投资风格漂移风险进行量化测度,发现该模型比传统的参数与非参数VaR模型能更好地对风格漂移风险进行有效测度,基金普遍存在较大的风格漂移风险;最后,对我国开放式股票型基金的产品创新策略与投资风格漂移监管策略进行了一些有益探讨。 相似文献