个股评价中主成分分析法的应用

随着中国金融市场的形成和不断壮大,证券投资已成为我国居民日常生活中的一个热门话题。证券投资是一个渐进的过程,包括证券投资分析、决策、操作和管理等一系列环节,其中证券投资分析是基础性的核心环节,它可以使投资者提高投资收益,降低风险损失。然而,在证券投资的实际过程中,面对数十个企业财务指标,作为普通的投资者很难比较直观地看出不同行业、不同部     

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     

投资风险度量模式的发展及其比较

文章根据50年代以来各种风险度量模式的发展状况,分析比较了被广泛认可的三种度量模式,即均值-方差模式、Downside-Risk模式和ValueatRisk模式的优劣。     

猪肉股强势

国际投行转战中国养猪业，引发了猪肉股的受追捧。8月4日，主营猪肉养殖销售的新五丰及高金食品强势封于涨停，连主营养牛的福成五丰也受到追捧跟封涨停，其他农业股在它们带领下走出强于大盘的走势。农业板块中19只个股上涨，20只下跌，以-0．11％的整体涨幅位列行业第三，明显优于大盘。     

同种商品不同月份期货组合风险评价模型研究及应用

以期货合约的每一交易日的对数涨跌率来反映市场风险,借助VaR风险价值法,运用加权核估计技术(WKDE)和指数加权滑动模型(EWMA),建立了基于期货组合中持有头寸不同且可以进行风险对冲的期货组合市场风险非线性叠加评价模型,解决了同种商品、不同月份期货组合每一交易日最大损失的确定问题,并通过实证研究验证了模型的实用性.该模型的特点一是借助WKDE法预测组合中单个合约每一交易日涨跌率最大日亏损值,充分体现了期货合约涨跌率的实际走势,使VaR估计更加精确.二是通过动态迁移相关系数矩阵的计算保证了模型的精确性.采用EWMA模型预测动态变化的方差-协方差矩阵,从实证的角度得到更精准的动态迁移相关系数矩阵.三是考虑了组合中多头和空头不同头寸之间的风险对冲,避免了实际中期货组合风险的线性相加而造成放大风险或减少风险的不准确性,从而能较好地保证了模型的预测精度及准确性.四是通过基于风险非线性叠加建立的期货组合风险评价模型解决了SPAN系统中期货组合风险的线性叠加问题,从而得到更合理的组合风险预测值.     

A股价格波动真的非平稳？ ——大数据背景下个股数据的全样本实证

传统研究对股票市场平稳性分析中大多采用市场指数抽样方式,分析方法和数据采样的差异一定程度上解析了现有研究结论中的不一致性。从市场指数构建原理入手可探究抽样分析的局限,作为系列个股的加权值,市场指数无法精确刻画市场所有个股的波动情况。实证时采用A股市场所有个股数据开展全样本分析,这更符合大数据分析理念,统计出个股分析结果继而对A股市场波动进行判定将更加系统和可靠。在不考虑结构突变的情形下,分别计算出ADF检验、KPSS检验和PP检验三种方法的结果;全样本分析结果表明A股市场年度股价数据更多地呈现出平稳性特点,而且,个股数据检验结果与市场指数检验结果存在显著差异。     

基于GHSKT分布的WTI原油市场VaR风险度量

众所周知,同正态分布相比而言,金融市场的收益率变量具有偏态和尖峰厚尾特征。文章提出采用GHSKT分布来拟合收益率序列。为了解决参数估计难的问题,提出的强有力EM算法对于解决像包含Bessel函数这样复杂、具有大量局部最优解的优化问题,具有很现实的意义。最后,我们讨论GHSKT分布在WTI原油市场VaR风险度量中的应用。     

风险定量测度方法的相容性与局限性

相容性的提出在风险测度上具有开创性的理论意义,但由于风险测度方法的限制并没有被广泛应用.文章在回顾组合风险公理性要求及测度方法的基础上,给出了方差、VaR不符合相容性要求的原因,CVaR作为风险测度相容性要求的推导.并分析了满足风险相容性测度的条件及组合风险测度的性质,得出了相容性相关的三个结论,最后对组合风险与系统性风险测度的性质进行了分析讨论.提出因为溢出效应、规模效应以及周期性的存在,相容性及凸性在系统风险测度中是不成立的.     

关于风险值VaR置信度的修正

通常用拟合分布计算的VaR值k,它的置信度并不是给定的置信度1-α,而是1-α1.文章对1-α1进行了研究,针对用正态分布拟合的模型新提出了拟合度,然后利用拟合度、高估概率和低估概率建立了一个新的修正因子,利用修正因子对1-α1进行估计,使其更接近实际值.仿真计算和中国联通数据的实例应用都说明通过修正因子的调整其风险值的置信度更精确了一些,同时对计算得到的可信度与实际的可信度之间的差异也有了更好的了解.     

A股波动潜在风险的实证分析

运用扩展的EGARCH-M模型和基于扩展的EGARCH-M模型的VaR模型,以1996年12月16日至2004年2月20日沪深两市A股指数的日收盘价和A股日交易额为样本,拟合了沪深股市的波动,并进一步测算股市波动的潜在风险,通过对实证结果的解释,指出沪深股市潜在风险的一些基本特征.