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[期刊] 数理统计与管理
[作者]
李强 邹晓峰
引入VaR和ES的极值理论对BRENT原油现货市场的价格风险进行研究,运用变点理论对传统Hill估计方法的阈值选择进行了改进,定量选取阈值,相应降低了因主观判断失误引致的阈值选取误差。针对GPD模型要求金融时序服从独立同分布条件,引入两种方法来消除超阈值的局部相关性:一是结合GPD模型与极值指标;二是基于BRENT收益率序列采用SV-t模型进行过滤处理,建立起度量BRENT市场波动风险的动态VaR和ES模型。实证结果表明:针对BRENT市场极端风险,结合变点分析和极值指标构建的改进型阈值定量模型在风险测度方面具有有效性和精确性。相应地,构建的动态SV-t-GPD模型在测度BRENT极端风险方面...
[期刊] 金融研究
[作者]
王鹏 吕永健
采用可以捕捉收益分布尾部极端风险的ES(Excepted Shortfall)指标,同时基于时变高阶矩波动模型和常规GARCH族模型建立风险测度模型,并在多、空头寸共20个分位数水平下,综合对比了不同模型在国际原油市场风险测度中表现出的精确性差异。研究结果表明:时变高阶矩波动模型可以刻画原油市场收益分布中的时变偏度和时变峰度特征,更好地测度原油市场的极端风险,同时GARCHSK-M模型表现出了相对最高的风险测度精确性,可以作为测度原油市场极端风险相对合理的模型选择。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张保帅 周孝华 李强
文章用SV-GED模型刻画收益率序列的尖峰厚尾、波动集聚以及异方差等特征,在得到标准残差序列的基础上,与Bootstrap方法结合构建一个基于参数---非参数估计的新的风险度量模型——基于Boot strap-SV-GED模型的风险度量模型,最后对模型的有效性进行了分析。研究表明:Bootstrap-SV-GED模型能很好的刻画收益率序列的特征,并且能在一定程度上提高金融风险测量的精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李强 周孝华 张保帅
文章旨在运用极值理论提高VaR的适用性和估计的精确度。VaR技术作为一种统计方法常用来测度金融市场风险,极值理论则是研究随机变量或过程的极端情形的统计规律性。然而,经典的极值模型要求金融时序服从独立同分布条件。考虑满足平稳性条件下的金融时序,针对序列相关引致的极值成串现象,引入极值指标来刻画极值数据间的相关结构,采用除串技术过滤数据的相关性,进而得到渐进独立的同分布序列,再构建GPD模型来测度VaR。实证分析和回测检验表明:改进的GPD阈值模型具有对风险测度的有效性和精确性。
[期刊] 南方金融
[作者]
张保帅 金振琥
金融极值风险预测与金融风险管理密切相关。为提高金融极值风险测度的精准度,全面反映金融资产收益率序列的尖峰厚尾、偏斜、集聚以及杠杆效应等特征,在EGARCH模型基础上引入Skew-t分布,然后运用POT模型对标准化残差序列建模,刻画金融资产序列的尾部特征,构建基于Beta-Skew-t-EGARCH-POT的极值风险测度模型。使用沪深300指数和香港恒生指数历史数据对模型的精度和有效性进行检验,结果表明,Beta-Skew-t-EGARCH-POT模型能有效提高极值风险的预测精度,模型的有效性较好。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
桂文林 韩兆洲 潘庆年
极端值模型是准确估计"厚尾"分布金融资产回报市场风险的有力工具。在越槛高峰(POT)模型中,本文对超阈值近似服从的广义Pareto分布的形状参数与"厚尾"性关系及其在金融风险测度中的应用进行了分析。结果表明,当02β/(1-ε)时,分布为"厚尾"分布且尾部随着形状参数的增加而变厚,此时最适合于金融资产时间序列"厚尾"分布风险测度和参数的极大似然估计。国内外大量的实证研究验证了上述理论并得出我国沪深股市风险特征的一些新结论。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
杨爱军 黄超
为更好利用极值POT模型对金融市场极端风险进行度量,提出利用Clauset法和Bootstrap法相结合来改进样本平均函数法在选取阈值方面的缺陷,使用内点法和Bootstrap法来更加有效地对模型参数进行估计,采用Bootstrap法计算VaR估计的置信区间,从而可以度量风险价值的精度。最后,讨论文中方法在沪股市场极端风险度量中的应用。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
孟利锋 张世英
本文分析了由连续时间平方根随机波动模型确定的资产收益的无条件联合特征函数及统计特性。对连续时间SV模型,提出了基于经验特征函数的参数估计方法,这种估计方法既不需要对连续时间过程的离散化,也不需要取样路径的模拟,实施起来较简单。使用上海和深圳股市的指数日收益数据对经验特征函数方法在连续时间随机波动模型参数估计中的应用进行了实证分析,并证明了两个市场波动过程存在均值回复及连续时间随机波动模型拟合资产收益数据的优势。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
彭选华
考虑到股市系统性风险溢出的时变性和联动性,本文融合SV-M-t模型和Copula理论,构建DCC-Copula-SV-M-t模型,利用蒙特卡洛马尔科夫(MCMC)算法估计模型参数,得到了系统性风险溢出量的计算方法。接着以上证综合指数、深证成分指数,恒生指数和标普500指数为代表的系统重要性股市为实证样本。结果表明:模型参数估计的MCMC方法可行且具有较为明显的优势。该模型能较好地度量系统重要性股市风险溢出的非对称性。沪股具有重要的引导地位,美股风险溢出影响有限。本文所构建的模型丰富了股市系统性风险度量与管理的新工具。
[期刊] 商业研究
[作者]
张波 李纲 倪娜
应用SV模型 (随机波动模型 )来度量中国股票市场的风险 ,并基于沪市的历史数据进行了实证检验。结果表明SV模型对中国股市风险的度量有着较好的效果 ,明显优于GARCH模型 ,对我国股票市场的数据有着较好的刻画能力
关键词：
在险价值 SV模型 GARCH模型
[期刊] 商业时代
[作者]
陈丽娟
人民币汇率的风险度量是汇率风险管理的关键环节。本文首先用SV-t模型对人民币对美元、日元及欧元汇率收益的波动率进行分析,在此基础上分别运用VaR和ES方法对其风险进行动态的度量与分析比较。结果表明:SV-t模型能够刻画出人民币汇率收益率序列的波动特征;人民币对美元的VaR基本反映出其最大可能的损失;人民币对日元及欧元的Va R则低估了实际的风险水平,相应的ES虽保守却比较准确地估计出尾部风险。文章最后也对中国汇率市场的风险管理及风险监管提出了一些政策建议。
[期刊] 上海金融
[作者]
郑国忠
基于VAR-DCC-MVGARCH-t、Copula-EGARCH-t、Copula-SV-t模型,文章从多角度综合探讨了我国大陆、香港和台湾股指期货市场间相依结构及其组合配置风险。实证结果表明:无论何种相依性度量下,香港与台湾期市间的相依性均最强,二者具有很高的信息溢出效率及市场融合度。只考虑双市场的相关性,三地在相关性高的时期或倾向于高估;而在低相关性阶段,又可能倾向于低估。期市间尾部相依性更大,且下尾的相依性要显著强于上尾相依性。最优权重下的上尾更厚,下尾更薄。SV情形下,Copula模型存风险高估可能。VARDCC-MVGARCH-t与t-Copula结合GARCH族模型的风险管控效率...
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
李强 何妃婷 董耀武
当前世界正面临百年未有之大变局,特别是全球原油市场受到地缘政治、大国博弈、新冠疫情等多维影响。研究国际原油市场对我国金融市场的冲击,对于防范化解系统性风险具有重要意义。2020年国际原油市场出现了极端特殊事件(WTI的5月期货合约结算价为负),给观测原油期货风险溢出提供了绝佳的机会。对此,本文将研究样本划分为前后两个阶段,运用DCC-TGARCH模型刻画国际原油期货价格指数与我国汇率、期货及股市间的动态条件相关关系,进而度量国际原油期货价格波动对三大市场的CoVaR。实证结果表明:国际原油期货价格波动与我国股市、期市、汇市指数间在两样本阶段均存在显著的动态条件相关性;对比CoVaR和△CoVaR值发现:国际原油价格短期冲击对三大市场的风险溢出程度存在异质性。特别是在后阶段,原油期货价格异常波动对期货市场的风险溢出贡献最大,其次为股市和汇市。
[期刊] 统计与决策
[作者]
董骁伟 刘琼荪
文章将Copula函数和SV模型相结合,建立了投资组合风险分析的Copula-SV模型,对我国股票市场实际的组合投资问题进行了实证风险分析;并与Copula-GARCH模型下的投资组合风险值进行比较,取得了满意的结果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
马超群 金凤 杨文昱 邓岭
文章针对现有时间序列统计模型对高维金融资产收益率特征描述不充分导致的风险度量不准确问题,构建了藤结构Copula-SV模型,用以对单个外汇资产收益率的波动异方差性和外汇资产间的复杂相关性进行描述。基于四种外汇资产(美元、欧元、日元和港币)的实证结果表明藤结构Copula-SV模型能较好地描述外汇资产的波动异方差性和复杂相关性,且基于拟合模型采用对偶变量法的Monte Carlo模拟计算出来的VaR通过了Kupiec失败率检验。
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