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[期刊] 管理科学
[作者]
郑振龙 杨伟
准确测度股票信息风险对资产定价、风险管理以及市场绩效的衡量有着重要意义。针对直接测度信息风险的经典PIN模型,首先推导出经典PIN模型隐含的买卖指令的均值、方差以及买卖指令之间的相关性,发现经典PIN模型隐含的买卖指令之间的相关性总是为负;然后基于中国股票的逐笔交易数据进行实证研究,发现经典PIN模型隐含的买卖指令之间的负相关性与实际数据中买卖指令之间的正相关性并不相符;此外,经典PIN模型隐含的买卖指令的方差与实际数据中买卖指令相对较大的方差也不能很好地匹配。研究结果表明经典PIN模型并不能准确测度股票信息风险。
关键词：
PIN模型 信息风险 测度 实证研究
[期刊] 金融评论
[作者]
郑振龙 杨伟
对股票信息风险进行准确的测度无论对资产定价、风险管理还是市场绩效的衡量都有着重要意义。Easley,Kiefer,O'Hara and Paperman(1996)最早提出了直接测度信息风险的经典PIN模型,此后该模型成为测度信息风险的炙手可热的模型。然而,PIN模型隐含的买卖指令之间的负相关性与实际数据中买卖指令之间的正相关性并不相符。本文在Easley,Kiefer,O'Hara and Paperman(1996)提出的经典的PIN模型基础上,通过增加交易动机,提出了修正的PIN模型。本文基于中国股
关键词：
信息风险 测度 实证研究
[期刊] 当代财经
[作者]
严武 季军
在险价值穴ValueAtRisk,简称VaR雪是度量市场风险的一种普遍使用的工具,可看作是市场风险度量的基石。本文分别以资本资产定价模型(CAPM模型)和套利定价理论(APT理论)为基础,以VaR为风险管理工具,通过对单个股票或股票组合的资产回报进行风险管理建模,并利用我国股票市场的数据对两个不同的风险管理模型进行比较研究,分析了它们的有效性和局限性。
[期刊] 商业经济与管理
[作者]
陈振龙 郝晓珍
文章在充分考虑金融上市公司所属行业类型不同的基础上,扩展了二元Copula分组模型,构建了基于藤Copula分组的均值-ES模型,通过实证方法研究相依结构对中国股票市场优化风险的影响。结果表明:与藤Copula模型相比,藤Copula分组模型在样本内对应的有效前沿表现更好,改善了样本外股票市场最优组合策略的表现,并且返回检验结果也验证了该模型优化风险的准确性和有效性。
[期刊] 统计研究
[作者]
曹洁 雷良海
为了精确测度多重金融风险溢出效应，本文在多维CoVaR方法的基础上提出能够度量整个尾部预期损失的广义多维CoES方法，并基于分层阿基米德Copula(HAC)给出了广义多维CoES的计算公式。基于HAC–广义多维CoES模型对中国、美国、中国香港股票市场间风险溢出效应的实证研究表明：美国与中国香港的股票市场对中国股票市场的风险溢出存在显著的叠加效应，失败率检验结果显示广义多维CoES相对于多维CoVaR具有更高的准确性；广义多维CoES的动态走势显示中国股票市场受到美国股市与中国香港股市的多重风险溢出效应，呈现顺周期性；稳健性检验结果显示，基于HAC模型度量广义多维CoES的计算方法具有较好的稳健性。HAC–广义多维CoES模型为监管者和投资者识别多个金融市场之间可能存在的风险溢出叠加效应提供了有效的实践应用工具。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
张鹤立 淳伟德 淳正杰 蒲俊充
鉴于预警股票市场风险的重要性，为提高我国股票市场风险的预警能力，针对传统支持向量机(SVM)参数选择困难和预测精度不高等问题，基于灰狼优化算法(GWO)提出灰狼算法支持向量机(GWO-SVM)股票市场风险预警模型，并利用平均绝对误差(MAE)和均方误差(MSE)检验了有效性。研究结果表明，与SVM、GS-SVM、GA-SVM、PSO-SVM相比，GWO-SVM模型对日收益率预测的MAE平均降低了4%,MSE平均降低了5%,能有效提高股票市场风险的预测精度和效率。通过原始-预测数据的对比，GWO-SVM能较为准确地预测出股票指数的波动情况，为我国股票市场风险预测提供了新的思路。
[期刊] 广东商学院学报
[作者]
邱桂华 刘晓星
以个股日最高价与最低价之间的价差为度量指标,结合经流动性调整的风险价值模型(BDSS)考察了我国股票市场面临的流动性风险的可能最大值,研究我国沪深股市从2000年到2007年的流动性变化趋势。实证结果表明,我国股市流动性风险的最大值占到市场风险的30%以上,其中有的个股所面临的流动性风险最大值比例达到了总风险的40%以上;通过样本股间的对比分析,我们发现由于受市场系统性因素的影响比较显著,不论是深市还是沪市或者个股之间的流动性都不存在明显的层次区分,表现出较大的趋同性。
[期刊] 中央财经大学学报
[作者]
朱福敏 宋佳音 刘仪榕
防范化解金融风险是牢牢守住不发生系统性风险底线的重要工作，描述资产价格规律、准确度量尾部风险是风险管理的前提。为研究非对称性和非高斯性对我国股市收益率预测和尾部风险度量的影响，本文使用20种Levy-GARCH模型对上证综合指数进行实证分析，计算噪声服从跳跃过程时的VaR和CVaR值，结合快速傅里叶变换数值计算和回溯测试进行检验。研究结果表明：在中国股市中，非高斯性和非对称性是不可忽视的重要特征，跳跃行为在收益率拟合、预测和风险度量方面有重要影响；在尾部风险度量上，带跳跃的非仿射结构条件方差模型表现稳定地优于仿射结构模型，而且有限跳跃过程模型的综合表现优于带无限活动率跳跃过程的模型。总的来说，非对称、非高斯、非仿射的Levy-GARCH模型在收益率拟合与尾部风险测度上表现更好，而且有限跳跃形态可以更准确地解释中国股票市场的尾部风险。
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
朱海玲 欧阳资生
分别采用等权移动平均方法、指数加权移动平均方法、GARCH(1,1)方法、GARCH(1,1)-t方法和Pareto型极值分布方法计算上海和深圳股票日收益率的VaR。向后检验表明,Pareto型极值分布方法比其他方法更能准确地反映我国股市的风险。
关键词：
在险价值 向后检验 极值分布
[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] 开发研究
[作者]
杜晓颖 阳雪
本文基于PIN方法考察了传统的信息不对称代理变量和这一变量之间的关系,研究发现,公司规模越小、成长机会越高、换手率越低、财务杠杆水平越高、资产有形率越低、资本支出水平越高、机构持股比率越高以及非流通股占比越高,信息不对称程度越高。但是,由于这些变量对PIN值的解释力并不强,因而,在相关的实证检验中,我们仍需要采用一些能够直接测度信息不对称程度的指标。
[期刊] 浙江金融
[作者]
喻秀峰 倪中新
文章考虑区制转换及杠杆效应,采用非对称马尔可夫转换模型分析了股票、债券及基金三类指数收益的风险。研究结果表明:两状态MS-EGARCH模型能很好地拟合三类市场资产波动率;沪深300、中证500及上证50近11年来收益的波动率及条件风险价值(CVaR)变化规律相似,中证基金、中证全债收益的波动率、CVaR及变动幅度较小;另外,其波动存在显著的杠杆效应,即无论市场处于高波动还是低波动状态,负面消息对此三类资产收益率波动的影响均大于正面消息,且低波动状态下负面消息的影响程度更大。
[期刊] 管理评论
[作者]
淳伟德 李晓燕 王璞
针对金融市场条件收益存在的"有偏胖尾"分布与非对称波动性特征以及长记忆特征等典型事实特征,运用ARFIMA-FIGARCH-SKST模型等来测度股市动态风险,并通过规范的返回测试检验中的LRT和DQR方法实证考察了测度模型的可靠性。得到了一些非常有价值的实证结果:有无长记忆约束的非对称结构风险模型在中国大陆沪深股市动态风险测度能力上并无实质性差异;ARFIMA-FIAPARCH-SKST模型能够准确测度股市的动态风险;股票市场极端风险的测度尤其不能放弃非对称结构的这一约束条件。
[期刊] 统计研究
[作者]
宁瀚文 屠雪永
波动率是金融风险管理研究的重要内容之一。本文基于复杂网络理论和数据挖掘技术提出股票市场的高维波动率网络模型。首先运用互信息度量不同股票价格波动之间的相关关系,其次对股票市场不同周期下的波动情况建立度的中心势、平均距离、幂律分布等网络拓扑指标,再次根据这些指标利用Prim算法构建出高维波动率网络模型,最后运用Newman-Girvan算法对股票价格波动率的相关性进行分层研究。高维波动率网络模型突破了传统波动率模型关于变量维数的限制,能够在依赖少量假设的基础上,挖掘出多个金融市场主体间的相互关系,反映金融市场的风险特征及网络拓扑性质。实证结果发现:与常用的Pearson相关系数法相比,在互信息框架下,股价波动的非线性相关关系得到了更好的度量;股票市场的整体波动性与个股波动率相关性变化趋势相反,市场处在高波动时期资产组合分散化效果较好;网络中存在少量度数大的关键节点和中心节点,风险通过这些节点可以迅速传递到整个市场;股票市场的运行具有明显的行业聚集现象;网络分层研究进一步直观的展现了风险在层与层之间的传递规律和与之对应的行业特征。高维波动率网络模型为挖掘股票市场的风险特征与管理金融风险提供了一个新的工具。
[期刊] 世界经济
[作者]
刘晓星 段斌 谢福座
本文通过融合EVT-Copula模型和CoVaR模型的分析特点,构建了EVT-Copula-CoVaR模型,研究了美国股票市场的风险溢出效应,结果发现美国股票市场对英国、法国、日本、中国香港及中国股票市场均存在显著的风险溢出效应,平均风险溢出强度为56%,对中国上证指数的风险溢出强度最弱,但也高达33%。模型诊断和后验测试表明,该模型方法可以有效地对单个金融机构(或金融市场)的风险溢出进行衡量,有利于金融监管当局及时跟踪系统性风险的变化。
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