小样本下日内风险计量指标的贝叶斯算法

目前对大样本下计算各类风险计量指标有各种不同的方法,但在小样本下尤其是超低小样本下计算各类风险计量指标的研究比较少。文章研究了利用推广的贝叶斯方法来计算基于日内5分钟分笔数据下的风险价值VaR和条件风险价值CVaR的方法。该方法计算简单,所需要的数据量少,而且具有一定的稳健性。     

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。     

分位数回归视角下的金融市场风险度量研究进展

基于分位数回归的金融市场风险度量方法是一个崭新的研究领域。因具有准确描述失峰、厚尾等数据特征和无需对序列分布做特定假设的优点，分位数回归而倍受关注。梳理基于分位数回归的四种风险度量方法，包括表达式、参数估计、相应的检验过程、存在的问题，以及这些度量方法在国内的研究状况，可为提高我国金融业风险管理水平提供必要的理论指导和实践方法。     

VaR原理及其在风险管理中的应用

风险价值(VaR)作为一种测定市场风险的工具,受到了国际金融界的广泛支持和认可.根据VaR的基本原理,介绍了计算VaR的历史模拟法、蒙特卡洛模拟法、参数法及半参数法,比较了各种计算方法的优缺点及适用条件,最后指出应用VaR衡量市场风险时需注意的问题.将VaR方法引入中国金融风险管理领域,能为金融机构和投资人提供一种行之有效的市场风险管理工具,也能为金融监管部门提供一个风险管理的标准,对我国的金融市场建设有着重大的现实意义.     

VaR方法在银行信用风险防范中的应用

本文讨论了VaR方法在银行配置风险资本中的应用,分别基于贷款价值服从不同分布的情况进行讨论并给出算例.在我国国有商业银行风险防范意识淡薄,防范水平低下的今天,先进的风险度量技术对增强我国商业银行的竞争力有十分重要的意义.     

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。     

投资组合的风险度量问题研究

本文研究CVaR模型对投资组合的风险度量问题,将VaR与CVaR两个风险度量模型进行比较,指出当今流行的风险管理模型VaR的缺陷,分析了CVaR模型进行风险管理的优势,以及用CVaR模型来代替VaR模型作为金融机构风险管理主要工具的重要性。