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[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] 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] 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] 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] 财经理论与实践
[作者]
罗长青 欧阳资生
在信贷组合管理的框架下,以行业信用风险为基础,构建了基于藤结构Copula的多元信用风险相关性度量模型,并以2006年6月～2010年12月中国上市公司数据对模型进行了参数估计,发现Canoni-cal藤结构更适合度量行业信用风险相关性,以电力煤气及水的生产为代表的强周期性行业对信用风险起着引导作用。
[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] 会计之友
[作者]
王佳 杨艾琳 王旭
文章利用我国ST和非ST的上市公司真实数据,对KMV模型进行修正,引入了基于EGARCH的KMV模型计算单个资产的违约概率。进一步分别采用二元正态-Copula、二元t-Copula以及二元阿基米德-Copula包括Gumbel-Copula、Clayton-Copula和Frank-Copula函数对信用资产组合的违约相关性进行建模,研究多资产间的联合违约概率。研究结果表明,修正的KMV模型具有合理性和有效性,Clayton-Copula函数对联合违约概率拟合更好。研究结果有助于商业银行预测各企业的信用风险大小及可能性,提升应对风险的能力,以维护我国金融市场安全稳健运行。
[期刊] 上海金融
[作者]
朱南军 汪欣怡
本文基于条件在险价值法(CoVaR),引入状态变量模拟风险的时变性,运用分位数回归技术,对于我国银行业、保险业、证券业和多元金融服务业的行业系统性风险以及这四个子行业中的40家上市公司的单一系统性风险进行实证研究,研究涉及的时间范围为2012年1月4日至2016年4月1日,包含了2015年股灾时期。研究结果表明,金融系统对于银行业的风险变化敏感性最高,其次为保险业,最后为证券业和多元金融服务业;而就风险溢出的绝对值来看,证券业的风险溢出值远大于多元金融服务业、保险业和银行业。
[期刊] 上海金融
[作者]
朱南军 汪欣怡
本文基于条件在险价值法(CoVaR),引入状态变量模拟风险的时变性,运用分位数回归技术,对于我国银行业、保险业、证券业和多元金融服务业的行业系统性风险以及这四个子行业中的40家上市公司的单一系统性风险进行实证研究,研究涉及的时间范围为2012年1月4日至2016年4月1日,包含了2015年股灾时期。研究结果表明,金融系统对于银行业的风险变化敏感性最高,其次为保险业,最后为证券业和多元金融服务业;而就风险溢出的绝对值来看,证券业的风险溢出值远大于多元金融服务业、保险业和银行业。
[期刊] 金融论坛
[作者]
王婷婷 张亚利 王淼晗
本文以中国碳金融市场５个碳排放权交易所（北京、上海、深圳、天津、湖北）的收益率为研究对象，采用不同的分位数回归模型对碳金融市场风险水平进行度量与实证检验。研究结果表明：相较于ＣＡＶｉＡ Ｒ族模型，ＱＡＲ－ＧＡＲＣＨ模型更适合对中国碳金融市场风险的刻画；中国各地碳金融市场均处于发展阶段，尚未成熟；就中国５大碳市场发展成熟度的比较而言，上述两种模型均显示深圳市场的发展成熟度较高，湖北成熟度最低。
[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。
[期刊] 预测
[作者]
钟山 傅强
次贷危机余波未了,欧债危机又风生水起。在此背景下,深入研究金融市场风险的度量方法及其预测防范机制,对推进金融市场改革、维护国家金融安全具有重要的参考价值。本文以期望分位数(Expectile)模型为基础,结合CAViaR模型,构建出条件自回归期望分位数模型(CARE),并以此来计算金融收益序列的VaR和ES,用以度量金融市场风险。通过对上证指数和深圳成指的实证分析发现:CARE模型在对金融收益序列的VaR估计和预测方面,明显优于风险管理实务界主流的RiskMetrics模型,也优于CAViaR模型,而且在ES度量方面也有着非常明显的优势。
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