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[期刊] 广东商学院学报
[作者]
刘晓星 邱桂华
通过构造新的流动性风险度量指标,结合极值理论模型的分析方法,考察了我国股票市场经流动性调整的风险价值及其预期不足。实证结果显示:流动性和价格风险价值对置信水平的敏感度存在一定差异,而流动性风险和价格风险的预期不足对置信水平的敏感度相差不大;在不同的置信水平下,沪市的风险都要低于深市,且这一相对关系不受市场极端程度的影响;从流动性风险的绝对量和相对量来看,沪市的流动性都比深市要好,但两者之间的差距不明显;两市流动性风险价值比例对置信水平的变化较为敏感,但流动性预期不足的比例对置信水平却缺乏弹性。
关键词：
极值理论 流动性 风险价值 流动性调整
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
陈守东 孔繁利 胡铮洋
本文应用极值分布理论对金融收益序列的尾部进行估计,计算收益序列的在险价值VaR和预期不足ES来度量市场风险。通过伪最大似然估计方法估计的GARCH模型对收益数据进行拟合,应用极值理论中的GPD对新息分布的尾部建模,得到了基于尾部估计产生收益序列的VaR和ES值。采用上证指数日对数收益数据为样本,得到了度量条件极值和无条件极值下VaR和ES的结果。实证研究表明:在置信水平很高(如99%)的条件下,采用极值方法度量风险值效果更好。而置信水平在95%下,其他方法和极值方法结合效果会很好。用ES度量风险能够使我们了解不利情况发生时风险的可能情况。
[期刊] 技术经济
[作者]
徐绪松 王频
以我国股票收益率为研究对象,分别在正态分布和非正态稳定分布条件下对ES和VaR的凸性、次可加性和有效性进行了实证比较分析,发现:在非正态稳定分布条件下VaR不满足凸性和次可加性,ES满足凸性和次可加性,在正态分布条件下VaR和ES都满足凸性和次可加性;在两种分布条件下ES的有效性都高于VaR的有效性,而在非正态稳定分布条件下ES的优势更加明显。由于本文的收益率分布拟合检验表明我国的股票收益率服从非正态稳定分布,所以在我国股票市场上ES是比VaR更好的风险度量。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
刘晓星 邱桂华
结合相依结构函数Copula和极值理论EVT,构建了我国股票市场经流动性调整的La-Copula-EVT风险价值模型,并用沪深收益序列的分笔高频数据进行了实证分析,发现我国沪深股市收益序列的上尾和下尾都存在较高相关性,后验测试结果表明构建的模型能够对实际损失进行很好的拟合;然后在该模型的基础上进一步分析了我国沪深股市的风险价值和预期不足在不同置信区间的敏感度差异,确定了适合La-Copula-EVT模型的最优置信度区间。
[期刊] 南方金融
[作者]
梁州 李昊 林宇
本文选取全球具有代表性的七大股票市场指数作为研究对象,首先,运用ARMA-APARCH模型方法对各指数的条件收益率和条件波动率进行刻画;其次,引入极值理论对金融资产收益率的尾部进行建模,拟合金融资产的边缘分布;最后,采用基于最大生成树(MST)算法的R-Vine Copula模型刻画七个股票市场的相依结构,以此测度组合投资风险水平。实证结果表明:一是ARMA-APARCH模型方法可以有效捕捉金融资产收益序列的"尖峰"、"有偏"、"自相关"等特征,引入极值理论对金融资产收益率的尾部建模,能够更好地测度极端情况下多元资产组合的风险;二是由于R-Vine Copula模型在刻画多资产间相依结构时具有灵活多变的R-Vine结构,使得R-Vine Copula模型能够更加准确地描述多资产间的相依结构,Vuong检验也证实无论在何种置信水平下基于R-Vine Copula相依结构的风险测度精度都是最好的;三是C-Vine和D-Vine的预测能力要强于R-Vine all t和R-Vine all N,这表明Vine Copula相比于二元和多元Copula更具有灵活性,更能反映真实资产之间的相依结构。上述研究结论为更加准确地测度金融资产组合投资的风险提供了有效的技术参考,可以为金融监管部门和金融机构加强金融资产组合风险的监管和管理提供理论支撑。
[期刊] 中央财经大学学报
[作者]
李锦成
2008年次贷危机爆发后,美国学术界进行了大量研究检验影子银行与股票市场的极值情况。在此背景下,笔者研究中国影子银行的极值风险,对今后进一步研究极值影响性作出铺垫。对极值数据的分布函数,通常无法用高斯分布或者t分布来有效表达。金融时间序列的尖峰、拖尾、右偏情况,可以基于广义帕累托分布的POT模型进行对极值数据的拟合,确定超出安全阈值的极值数据的分布形式。利用Gibbs抽样的贝叶斯MCMC模拟方法来估计模型的参数,可以解决当样本数据不足时极大似然估计中误差增大的问题,提高数据的拟合效果。笔者首次基于POT模
[期刊] 中央财经大学学报
[作者]
李锦成
2008年次贷危机爆发后,美国学术界进行了大量研究检验影子银行与股票市场的极值情况。在此背景下,笔者研究中国影子银行的极值风险,对今后进一步研究极值影响性作出铺垫。对极值数据的分布函数,通常无法用高斯分布或者t分布来有效表达。金融时间序列的尖峰、拖尾、右偏情况,可以基于广义帕累托分布的POT模型进行对极值数据的拟合,确定超出安全阈值的极值数据的分布形式。利用Gibbs抽样的贝叶斯MCMC模拟方法来估计模型的参数,可以解决当样本数据不足时极大似然估计中误差增大的问题,提高数据的拟合效果。笔者首次基于POT模型对中国影子银行与A股市场的极值进行实证研究,确定阈值后分别测算了MCMC估计和MLE估计下的VaR和ES。结果发现:上证成交量极值风险更大,影子银行极值风险相对较小。
[期刊] 财贸研究
[作者]
王慧敏 刘国光
将VaR和CVaR结合起来能全面描述金融时间序列与尾部相关的风险。考虑沪深股指收益序列胖尾特性,极值理论方法能够对沪深股市VaR和CVaR进行较好估计,运用基于Boot strap和极大似然估计方法解决极值理论数据不足的缺陷,从而给出对VaR和CVaR的点估计和区间估计。
[期刊] 管理评论
[作者]
林宇 谭斌 黄登仕 魏宇
通过运用带宽非参数方法、AR-GARCH模型对时间序列的条件均值、条件波动性进行建模估计出标准残差序列,再运用L-Moment与MLE(maximum Likelihood estimation)估计标准残差的尾部的GPD参数,进而运用实验方法测度出风险VaR(value at Risk)及ES(ExpectedShortfall),最后运用Back-Testing方法检验测度准确性。结果表明,基于带宽的非参数估计模型比GARCH簇模型在测度ES上具有更高的可靠性;基于非参数模型与L-Moment的风险测度模型能够有效测度沪深股市的动态VaR与ES。
[期刊] 统计研究
[作者]
柳会珍 顾岚
Nonlinear time series models GARCH and Extreme value theory are employed to explore the relationship between the volatility and exreme value of stock returns.Given the pass information,we assume the innovation follows the conditional t-distribution and generalized error distribution,then we fit ARMA models to the retum level and GARCH,EGARCH and TGARCH models to the volatility of the rerurn.Finally we obtain the tails indices for the innovation and the returns by using the statistical extreme value method,and the statistical results show that the tail indices of returns coincide with the one of innovations for the EGARCH models.
[期刊] 商业经济研究
[作者]
李宇佳 刘笑冰
本文通过国外新型的VAR对过度交易量的影响,解释了我国股票市场的过度交易问题,且从行为金融的方向展开分析,发现我国证券市场上投资者普遍存在过度自信问题,同时投资者过度自信所导致的市场过度交易往往能影响市场收益,使其波动幅度加大,影响市场的合理发展。
关键词：
过度自信 过度交易 VAR
[期刊] 统计研究
[作者]
封建强
The paper measures the VaR of return ratio of Shanghai and Shenzhen Stock Market by using extremum statistical method in combining GARCH model. The statistical test indicates the effect of this method is better than the standard deviation and COVAR method based on the GARCH model and David Li's semi parameter method.
关键词：
股市收益率风险 极值VaR测度
[期刊] 统计与决策
[作者]
贺学强 易丹辉
已有的使用动态时变Copula估计VaR的研究都仅限于考虑两个资产,对两个资产以上,Copula函数的参数过多,逐一设定参数的动态过程,将使模型复杂化,在计算上也不可行。为解决这一问题,文章使用条件Copula的概念,结合Engle的DCC方法,将椭球Copula的相关系数矩阵动态化,并将t-Copula的自由度设定为一动态过程的Logistic变换,由此得到的动态正态Copula和t-Copula可用于刻画两个以上资产相关结构的动态关系,进而可估计两个以上资产组合的VaR。文章还给出了一个经验应用。
关键词：
VaR DCC 动态Copula
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