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[期刊] 中国软科学
[作者]
徐延利 王玲玲 刘丹 张志波
本文在深入研究Copula理论的基础上,构建了动态Copula模型,并且论证了该模型在金融市场风险管理上的应用。本文运用了统计学和金融学理论方法,并且与Copula模型相结合,论证了该方法在解决金融市场风险管理问题上的必要性。最后研究了Copula模型在金融风险管理上的应用,解决了金融危机是否存在传染问题。结果表明Copula建模在金融市场风险管理上的应用是可行的,并且有待于进一步的深入研究。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
吴菲 刘蒙蒙
随着金融全球化进程的加速，金融市场间的风险溢出特征愈来愈明显。为了挖掘国际金融市场对中国金融市场的风险溢出效应，本文首先基于高维动态Vine Copula模型构建高维金融市场的联合分布，然后运用条件在险价值方法测度国际原油市场、国际黄金市场以及国际外汇市场对中国股票市场的风险溢出效应，最后采用压力测试方法从多市场情景压力的视角进行稳健性检验。研究结果表明：国际金融市场对中国金融市场存在显著的风险溢出效应，但不同金融市场的风险溢出强度存在差异；国际金融市场的上、下行风险溢出效应呈非对称性，中国金融市场对国际金融市场风险的正向冲击更敏感；基于动态Vine Copula模型的压力测试方法可以有效度量多个金融市场对单一金融市场的风险溢出效应。本文的实证结果可以为投资者、风险管理者以及监管者的决策行为提供有益的经验支持。
[期刊] 统计研究
[作者]
陈振龙 郝晓珍
传统未分组的藤Copula模型可用于刻画金融资产间的相依性,但存在将所有不同行业资产视为一个整体的问题。本文在充分考虑金融市场中各机构所属行业不同的基础上,提出了藤Copula分组模型,给出了该模型算法的具体步骤,并证明了算法的收敛性。最后通过返回检验方法,对比研究了藤Copula分组模型和未分组的藤Copula模型对银行业、证券业和保险业间VaR估计的精度差异,结果表明藤Copula分组模型的预测效果更准确且更有效。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
林宇 李福兴 陈粘 汪巍
为了挖掘国际金融市场与中国金融市场的风险溢出效应,本文首先通过ARJI-GARCH模型捕捉单个市场收益率的跳跃等典型事实特征,然后采用最大生成树(Maximum Spanning Tree,MST)算法优化的R-vine来刻画多维金融资产的复杂相依结构;最后构建R-vine-copula-Co VaR模型,测度了国际原油市场、国际黄金市场、美国股票市场与中国股票市场、外汇市场之间的风险溢出效应。实证结果表明:各市场之间均存在双向风险溢出效应,但溢出程度差别很大,国际黄金市场是风险溢出的最大爆发源,仅有中国外汇市场与中国股票市场、国际黄金市场间存在负向风险溢出;市场之间的双向风险溢出效应呈非对称性,国际原油市场与黄金市场的风险溢出效应远大于中国股票市场与外汇市场风险溢出效应;Rosenb-Latt检验表明基于R藤的Co VaR风险溢出测度更具有灵活性和有效性;后验测试结果表明R-vine-copula-Co VaR模型能有效地测度国际金融市场对中国金融市场风险溢出效应,而对中国金融市场风险溢出效应的Co VaR测度存在被高估的可能。
[期刊] 特区经济
[作者]
胡亚菲
碳金融市场发展的核心问题是风险问题，本文基于欧盟与我国各碳金融市场交易数据及收益序列选择最优Copula函数，建立极值理论下的GARCH-Copula-CVa R模型实证测度风险，并用失败频率检验法（Kupiec）对结果进行回测检验。结论为：为不高估碳市场风险，需要考虑汇率与碳价的实际相互作用；对欧盟及我国各碳金融市场的市场风险进行量化，其中风险最大的为上海市碳金融市场，风险最小的为全国碳金融市场；国家经济环境及地方政策等因素的不同都会对市场风险大小产生影响。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
林宇 李福兴 陈粘 汪巍
为了挖掘国际金融市场与中国金融市场的风险溢出效应,本文首先通过ARJI-GARCH模型捕捉单个市场收益率的跳跃等典型事实特征,然后采用最大生成树(Maximum Spanning Tree,MST)算法优化的R-vine来刻画多维金融资产的复杂相依结构;最后构建R-vine-copula-Co VaR模型,测度了国际原油市场、国际黄金市场、美国股票市场与中国股票市场、外汇市场之间的风险溢出效应。实证结果表明:各市场之间均存在双向风险溢出效应,但溢出程度差别很大,国际黄金市场是风险溢出的最大爆发源,仅有中国
[期刊] 统计与决策
[作者]
王琳
强化金融风险传染研究尤其是国际金融市场间的极端金融风险的传染路径识别，对于金融风险管控与国家金融安全具有重要意义。文章运用Joe-Clayton Copula模型，并通过设定协变量因子，考察我国金融市场对国际其他金融市场的风险传染效应及其影响因素。研究表明：我国A股市场对各金融市场的风险下尾相依性系数从大到小依次为HSI、TWII、N225、FTSE100、DJI，即我国A股市场对恒生市场的风险传染效应最大，对美国道琼斯金融市场的风险传染效应最小；带协变量的Joe-Clayton Copula模型更能刻画金融市场间的风险传染相依特性，协变量因子测定结果显示，我国A股市场对各金融市场的风险传染效应表现出协变量因子差异；为更精准把握金融风险的传染路径，应采用动态Copula建模与动态协变量选择研究方法。
[期刊] 金融与经济
[作者]
张学功 薛志超 吕龙
随着国家金融改革进程的推进，人民币国际化及资本账户开放的举措进一步推进，特别是最近人民币成功加入ＳＤＲ，不同资本市场资金的联动性研究也提升到了一个重要的地位。本文将ＳＶ－ｔ模型和ＰａｉＲＣｏＰｕｌａ分解相结合创造性地提出ＰａｉＲ ＣｏＰｕｌａ－ＳＶ－ｔ模型来度量金融资产间的相关性，该模型在运用ＳＶ－ｔ模型度量边缘分布的基础上，通过ＰａｉＲ－ＣｏＰｕｌａ方法来得到高维联合分布。在对中国、美国和日本三个股票市场相关性结构的实证分析中发现，尽管ＰａｉＲ ＣｏＰｕｌａ模型和普通的多元ＣｏＰｕｌａ模型得到了的相关性结构，但似然比检验显示ＰａｉＲ－ＣｏＰｕｌａ模型在度量相关性方面更为有效。研究结论印证了中．．．
[期刊] 财会月刊
[作者]
张学功 薛志超 吕龙
随着国家金融改革的进行，人民币国际化及资本账户开放的举措进一步推进，特别是２０１５年１２月人民币成功加入ＳＤＲ，不同资本市场资金的联动性研究也被提升到了一个重要的地位。本文将ＳＶ－ｔ模型和ＰａｉＲ－ｃｏＰｕｌａ分解相结合，创造性地提出ＰａｉＲ ｃｏＰｕｌａ－ＳＶ－ｔ模型来度量金融资产间的相关性，该模型在运用ＳＶ－ｔ模型度量边缘分布的基础上，通过ＰａｉＲ－ｃｏＰｕｌａ方法来得到高维联合分布。在对中国、美国和日本三个股票市场相关性结构的实证分析中发现，尽管ＰａｉＲｃｏＰｕｌａ模型和普通的多元ｃｏＰｕｌａ模型得到了相关性结构，但似然比检验显示ＰａｉＲ－ｃｏＰｕｌａ模型在度量相关性方面更为有效。研究结．．．
[期刊] 武汉金融
[作者]
张学功 薛志超 吕龙
随着国家金融改革进程的推进，以及人民币国际化及资本账户的进一步开放，不同资本市场资金的联动性研究也提升到了一个重要的地位。本文将ＳＶ－ｔ模型和Ｐａｉｒ－ＣｏＰｕｌａ分解相结合，创造性地提出Ｐａｉｒ ＣｏＰｕｌａ－ＳＶ－ｔ模型来度量金融资产间的相关性。该模型在运用ＳＶ－ｔ模型度量边缘分布的基础上，通过Ｐａｉｒ－ＣｏＰｕｌａ方法来得到高维联合分布。在对中国、美国和日本三个股票市场相关性结构的实证分析中发现，尽管Ｐａｉｒ ＣｏＰｕｌａ模型和普通的多元ＣｏＰｕｌａ模型都得到了的相关性结果，但似然比检验显示Ｐａｉｒ－ＣｏＰｕｌａ模型在度量相关性方面更为有效。研究结论表明，中日股市相关性略高于中美股市，美．．．
[期刊] 财经论丛
[作者]
王培辉 袁薇
本文结合未定权益分析法和动态因子copula模型研究了2008年1月至2016年3月我国金融机构系统性风险。研究结果表明:(1)基于未定权益分析法计算的信用价差指标较好地揭示了单一金融机构违约风险动态变化,次贷危机期间较高,2015年以来再次升高,具体来看,证券公司最高,保险公司和信托公司居中,银行最低。(2)基于动态因子copula模型计算的系统性风险指标较好地反映了我国金融机构系统性风险演进,2009年下半年至2014年底系统性风险较高,样本期间内金融机构在系统重要性上没有显著差异。比较发现单一金融机
[期刊] 上海金融
[作者]
赵鹞 赵昕
近几年互联网金融发展如火如荼，一些学术界及实务界人士普遍认为在互联网金融模式下的金融市场的个体风险能够被充分分散，从而将金融市场的效率提升到几乎完美的状态。本文在理性预期均衡理论框架下，首次提出了具有社交网络特征的风险资产定价模型，并讨论了资产价格的波动性构成。认为在将世界上每个个体高度互联的互联网甚至移动互联网的社交网络世界中，互联网金融模式在某种情况下并不能完全缓释金融市场中的个体风险，甚至会出现由这种高度互联的社交网络结构所驱动的独特市场风险。
[期刊] 经济问题
[作者]
李丽红
通过对能源金融市场风险特征的分析,遴选了能源金融市场风险的基本经济金融指标,通过主成分分析定义了能源金融市场风险强度,计算了中国2002~2013年的能源金融市场风险强度,应用ARMA模型对中国2014年的能源金融市场风险强度进行了预测,认为当前我国的能源金融市场风险处于较大风险区间,并有进一步增加的趋势。
关键词：
能源金融市场 风险预警 风险强度
[期刊] 金融发展研究
[作者]
肖艳丽 向有涛
随着经济全球化发展和国内金融市场的逐步开放，中国金融市场也遭受着来自国外金融风险的威胁与挑战。充分考量中国金融市场部分特征化事实，结合中国的现实情况，以中国金融市场为研究对象，选取了13个代表性指标，利用2005年1月—2021年6月的数据构建了中国金融市场风险指数，并且通过事件匹配方法检验指数识别作用的有效性。进一步，运用XGBoost模型预测中国金融市场极端风险，采用多种评价指标将其与传统的SVM、GBRT、RF和MLP模型进行比较研究，并利用配对样本T检验和弗里德曼检验对各个模型预测效果的差异进行显著性检验。最后结合SHAP和LIME方法展示了不同特征指标对中国金融市场风险的贡献度。实证结果表明：（1）所构建的指数较好地符合了我国金融市场风险变化的实际情况；（2） XGBoost预测模型对于极端金融风险样本识别能力较强、准确性较高，与其余模型相比，其预测性能更加优异，而且具有明显的统计检验意义。（3）利用Shapley和LIME方法挖掘出了影响中国金融市场风险的主要因素及其时变特征，且阈值效应的发现有利于金融部门对金融市场风险进行针对性的审慎监管。
[期刊] 统计与决策
[作者]
黎德元 叶金娥
风险值(VaR)是金融市场风险的度量指标,选择好的计算方法十分重要。文章主要应用极值理论中的门限模型来研究风险值,并对2000年以来深圳综指和上证指数的日对数收益率计算风险值和期望亏损,最后对两市的风险进行了比较。
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