我国证券行业市场风险度量及发展对策研究——基于改进的蒙特卡罗模拟法

随着金融自由化和新兴技术的发展,各种金融衍生工具层出不穷,中国证券行业迎来了蓬勃发展的同时也面临着更大的市场风险。文章基于六家中国证券上市公司股票交易价格,运用蒙特卡罗模拟法、MC-Box-Cox模型和MC-GARCH模型预测交易日VaR并进行回测检验。研究结果表明,中国证券业面临着较大的市场风险,因此需要采用高置信水平的VaR值进行管理;蒙特卡罗模拟法存在低估市场风险的弊端;MC-Box-Cox和MC-GARCH模型预测效果相对较好,可以很好地度量我国证券行业的市场风险。     

基于GARCHSK的铜期货VaR估计方法研究

基于GARCHSK模型对期货收益序列的条件偏度和峰度进行动态建模,提出了“有偏”和“尖峰厚尾”分布下的VaR估计方法。通过对沪铜期货的实证研究表明,其收益分布存在明显的“有偏”和“尖峰厚尾”。基于不同分布假定下的VaR估计结果的Kupiec检验表明,基于GARCHSK的VaR估计方法能够有效提高VaR的估计精度。     

样本数据正态性转换时变VaR

虽然摒弃估测VaR值的正态分布假设已成为当今金融学研究的一个重要方面及其热点问题,但利用正态性转换先处理样本数据,然后再利用基于正态分布假定下的VaR估测方法来修正VaR的估值则是精准化VaR计算的一条有效途径。本文试图在考虑收益率分布时变性特征的情况下,利用正态性转换处理样本数据这一思想来细化和改善我国证券市场不同运行阶段的VaR估测。相应的经验分析表明：我国证券市场收益率分布不仅存在时变性特征,而且牛熊市期间的VaR值存在显著的差异。Johnson转换函数之SU型适宜作为样本数据正态性转换函数,经转换样本数据估测的VaR值既提高了VaR估值的准确性,又改善了VaR估测精细化的有效性。     

极端情况下对我国股市风险的实证研究

准确地度量风险是对风险进行有效管理的前提也是投资者做出合理的投资决策的基础,然而在极端事件频繁发生的情况下,传统的VaR计算方法难以准确地度量股市风险,极值理论却可以很好地解决这一问题。本文特别关注了由2007年美国"次贷" 危机所引发的全球金融危机爆发时我国股市的风险度量问题,考虑到全球股市间极端事件的联动效应,利用基于极值理论的POT模型对上证综指日收益率的尾部数据直接建模拟合分布,进而计算出风险值VaR和CVaR,通过比较危机前后的风险值,发现随着金融危机的到来,我国股市的风险有了一定程度的释放。     

LOF流动性风险度量与实证研究

文章从投资者实际投资时所面临的价格冲击入手,提出了流动性风险的概念,并定义了LOF(Listed Open-end Fund)流动性风险指标L,并利用VaR(Value at Risk)、ES(Expected Shortfall)对流动性风险进行度量。针对L序列厚尾分布的特征,采用极值理论的POT(Peaks Over Threshold)模型对其尾部数据进行建模,能更准确地估计度量流动性风险的工具VaR、ES的值,从而更有效地捕捉投资者所面临的流动性风险。最后利用LOF的1小时交易数据进行了实证研究。     

基于分位点回归模型的条件VaR估计以及杠杆效应分析

 在文献中,分析杠杆效应时大多数都是基于ARCH类模型,本文应用分位点回归模型及其变点检测模型分析了“已实现”波动率条件下的CVaR,并尝试从CVaR的角度对杠杆效应进行分析。最后,对中国股票市场进行了实证研究,得到了“已实现”波动率条件下的CVaR估计,并对中国股市的杠杆效应进行了分析。     

基于金融高频数据的VaR研究

选取具有良好统计性质的金融波动率估计量来构建VaR,,可以使市场风险的度量更为准确.高频数据由于比低频数据包含了更多的市场信息,因此基于高频数据的金融波动率估计量更为准确.但是基于高频数据的波动率估计量为数众多,目前仅有对各个估计量本身性质的比较研究,在应用于VaR的研究中如何选取估计量使得VaR的计算更为准确则不得而知.因此,文章选取了高频数据下的若干个有代表性的金融波动率估计量,进行VaR值的计算,并对其结果进行了比较研究,同时进行了持续性分析.通过实证研究表明V2R序列具有持续性,其中由赋权"已实现"双幂次变差计算所得的VaR值更准确,从而为VaR的精确计算和正确建模提供了依据.     

基于点过程的极值VaR研究

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。     

VaR方法在外汇风险管理中的应用

外汇风险是一个开放型经济所必然要面对的问题,各国央行都把保持币值稳定作为其重要任务,涉外企业因外汇风险处置不当而蒙受巨大损失的事例屡见不鲜。无论是从宏观上还是从微观上,外汇风险都极大地影响着一国的经济状况。VaR方法是近年来国际上流行的一种新的风险防范技术,本文将介绍外汇风险产生的根源以及探讨利用VaR技术予以防范的办法。     

我国商业银行信用风险的度量与控制

本文根据《新的资本充足率框架》的基本原则及巴塞尔银行监管委员会推荐的确定资本金的VaR方法,把CreditMetrics~(TM)的基本原理同我国商业银行的信贷管理实践相结合,研究了适合我国商业银行贷款特点的内部信用风险管理的基本框架,对我国加入WTO以后实现与国际商业银行信用风险管理接轨具有现实的指导意义。