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[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
柏满迎 孙禄杰
金融风险测量VaR方法广泛应用于银行等金融机构,Copula技术以其处理非正态联合分布函数所具有的良好性质逐渐成为国内外研究的热点。本文将Copula理论应用于VaR的计算方法,并与传统的VaR方法进行比较,通过美元和欧元组合的实证研究,得到基于Copula的VaR方法能够更加有效地测量风险的结论。
关键词:
Copula VaR GARCH 汇率
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐永春 甘斌
风险价值(VaR)是近年来金融机构广泛运用的风险度量指标。文章研究了VaR的各种计算方法,并利用实际数据对单个资产和投资组合的VaR值作了比较,说明了各种方法的优缺点和适用范围。
关键词:
风险价值VaR 计算方法
[期刊] 统计与决策
[作者]
叶伟 杨招军
外汇储备实质是一个由不同币种外汇资产组成的资产组合,可以用Va R度量该资产组合的风险值。为提高Va R计算的精确性,在计算过程中引入Copula函数。通过Matlab编程,对于不同的我国外汇储备资产组合比例,得到一单位外汇储备资产在95%置信水平下的风险值,结论表明随着美元资产比重的增加,外汇储备的风险值逐渐减小。
关键词:
外汇储备 VaR Copula
[期刊] 统计与决策
[作者]
李育峰 严定琪 胡海洋
VaR方法是金融市场风险测量的主流方法。Copula函数广泛的应用于风险管理、投资组合选择、资产定价等金融领域。文章选取五种代表性的Copula并结合带正态分布和学生t分布的GARCH模型描述金融数据,通过MonteCarlo模拟计算投资组合的VaR,并对各种模型的计算能力做了对比,发现ClaytonCopula结合GARCH(1,1)-T的模型对VaR的估计最好。
[期刊] 统计与决策
[作者]
程子晋 谷伟
文章从VaR方法的定义出发,首先对VaR值的两种基本计算方法进行阐述,进而基于核密度估计,提出一种改进的VaR值计算方法。该改进方法将蒙特卡罗模拟法引入到核密度估计规则,并且考虑四分位距来构造核密度估计的窗宽,对股市收益率的变异性以及高峰厚尾现象进行了更好地刻画。实证验证了改进的VaR值计算方法的有效性及优越性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
钟波 山宇
在金融风险管理中经常需要对极端值进行统计分析,对变量极端值的分布拟合中g-h分布模拟法可以取得较好的效果。但该方法中参数的拟合一般是用分位数进行的,虽然很简便,却很难做到使四阶矩同时与目标分布一致。改进后的基于随机模拟的g-h分布参数拟合法已经被证明可以很好的解决这一问题。文章将这种改进后的方法用于VaR的计算研究,并通过对股票市场进行实证分析,证明该方法的对VaR的拟合效果优于历史模拟法、正态分布法,且比极值理论法更加方便、灵活和准确。
关键词:
VaR g-h分布 随机模拟 极端值
[期刊] 统计与决策
[作者]
程子晋 谷伟
文章从VaR方法的定义出发,首先对VaR值的两种基本计算方法进行阐述,进而基于核密度估计,提出一种改进的VaR值计算方法。该改进方法将蒙特卡罗模拟法引入到核密度估计规则,并且考虑四分位距来构造核密度估计的窗宽,对股市收益率的变异性以及高峰厚尾现象进行了更好地刻画。实证验证了改进的VaR值计算方法的有效性及优越性。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
李姗姗 吴涛
信用风险是银行业所面临的最古老也是最主要的一类风险。在金融市场迅猛发展同时也复杂多变的今天,迫切需要度量和管理信用风险的先进方法。Credit Metrics模型是以VaR理论为依据,以信用转移分析为核心的高级信用风险度量模型。本文着重阐述了计算信用风险VaR值的方差-协方差法和蒙特卡洛模拟法,比较了两种方法的计算结果,并基于仿真试验说明了后者可以更好地解决信用风险的"厚尾现象"。
[期刊] 林业科学
[作者]
赵中华 惠刚盈 胡艳波 李远发
采用5种常用的物种多样性指数和基于相邻木空间关系的树种空间多样性指数(TSS),计算2类12种具有不同混交度的模拟林分和甘肃小陇山林区12种不同森林群落类型的树种多样性。结果表明:运用物种丰富度和相对多度的结合计算物种多样性,不同模型会得出不同的结论,调查数据的数目与群落中种的分布比例直接影响多样性计算结果,且Shannon-Wiener指数(H')和Simpson指数对稀少种并不敏感;基于相邻木空间关系的树种空间多样性指数(TSS)具有多样性随物种丰富度增大而增大的一般属性,不受调查株数和样地大小的影响,对稀少种敏感,且该指数能够正确表达出具有相同物种数量群落的树种空间隔离程度的大小,是一种...
关键词:
树种多样性 树种空间多样性 计算方法
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘大伟 杜子平
[期刊] 金融与经济
[作者]
周革平
VaR是使投资风险数量化的工具,旨在估计给定金融资产或组合在正常的资产价格波动下未来可能的或潜在的损失;目前常用的VaR计算方法大体归为三类:历史模拟法、蒙特卡洛模拟法以及方差-协方差法;各种方法均存在自身假设条件或固有的缺陷,在选择计算VaR的方法时,需要在计算效率、所需数据信息、准确性之间进行平衡。VaR作为一种工具主要在风险控制、绩效评价以及金融监管三个方面发挥重要作用。
[期刊] 经济研究参考
[作者]
刘亚娟 徐文彬
一、VaR模型简介VaR是英文Value at Risk的缩写,中文通常译为风险值。它是一个统计上的概念,旨在估计给定金融资产或资产组合在未来资产价格波动下的潜在损失。Jorin(1996)给出了VaR比较权威的定义,可将其简单地表述为:在正常的市场条件下和给定的置信度内,某种金融资产或是资产组合在未来一段持有期内的最坏预期损失值可表示为:P(ΔP>VaR)=1-α或者,P(ΔP≤VaR)=α
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
王明哲
将Copula函数应用于风险管理中。在运用VaR计算单一投资风险的基础上,将原有的简单线性相关系数转换为Kendall秩相关系数和尾部相关系数,运用阿基米德Coupula函数中的Clayton Copula函数和Gumbel Copula函数测度了资产组合风险。通过实证研究运用Copula-VaR模型能够更好地衡量资产组合的风险,并给出了相关的投资建议。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
王明哲
将Copula函数应用于风险管理中。在运用VaR计算单一投资风险的基础上,将原有的简单线性相关系数转换为Kendall秩相关系数和尾部相关系数,运用阿基米德Coupula函数中的Clayton Copula函数和Gumbel Copula函数测度了资产组合风险。通过实证研究运用Copula-VaR模型能够更好地衡量资产组合的风险,并给出了相关的投资建议。
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
鲁志军 姚德权
引入Copula函数来改进传统的VaR方法,构建出Copula-VaR模型。通过蒙特卡罗模拟实证金融资产组合收益的各种VaR值,结果表明,Copula-VaR模型能够更精确地测度出金融资产组合的在险价值风险。
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