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[期刊] 运筹与管理
[作者]
于文华 杨坤 魏宇
相较于低频波动率模型,高频波动率模型在单资产的波动和风险预测中均取得了更好效果,因此如何将高频波动率模型引入组合风险分析具有重要的理论和现实意义。本文以沪深300指数中的6种行业高频数据为例,运用滚动时间窗技术建立9类已实现波动率异质自回归(HAR-RV-type)模型刻画行业指数波动,同时使用R-vine copula模型描述行业资产间相依结构,进一步结合均值-CVaR模型优化行业资产组合投资比例,构建组合风险的预期损失模型,并通过返回测试比较不同风险模型的精度差异。研究结果表明:将HAR族高频波动率模型引入组合风险分析框架,能够有效预测行业资产组合风险状况;高频波动率预测的准确性将进而影响组合风险测度效果,跳跃、符号跳跃变差以及符号正向、负向跳跃变差均有助于提高行业组合风险的预测精度。
[期刊] 电子科技大学学报(社科版)
[作者]
邹辉文 朱丽娟
【目的/意义】为捕捉国际原油与国际股市之间的整体联动关系,判断油价暴跌期间的市场走向,提高投资者的能源意识和国家的能源安全及金融安全管理水平。【设计/方法】借助R-Vine Copula模型对国际原油及国际股市之间的复杂相依结构进行刻画。【结论/发现】研究表明在油价暴跌期间,印度、韩国和俄罗斯等国家最先受到波及。此外,受油价波动影响,不同国家股市之间存在不同程度的风险外溢情况,使得原油波动的影响范围进一步扩大。相较于原油进口国,油价波动对原油出口国的冲击会更强一些。
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
鲁志军 姚德权
引入Copula函数来改进传统的VaR方法,构建出Copula-VaR模型。通过蒙特卡罗模拟实证金融资产组合收益的各种VaR值,结果表明,Copula-VaR模型能够更精确地测度出金融资产组合的在险价值风险。
[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] 统计与决策
[作者]
申敏 吴和成
文章对比了两类刻画高维变量相依结构模型——R-vine copula模型和PCBN模型,并将其应用于国民经济九大行业信用风险相依结构分析,结果表明,与R-vine copula模型相比,PCBN模型能更好地兼顾模型的准确性和简洁性目标。通过PCBN模型可以发现:国民经济整个系统内行业间存在条件独立关系,其中七个行业构成的子系统是整个系统内风险传染的关键媒介,而在子系统内部,水电燃气、批发零售、信息软件及金融业是信用风险传染的关键媒介。
[期刊] 管理评论
[作者]
郭文伟 钟明
本文首先采用AR(1)-GJR(1,1)-SkT(v,λ)模型来刻画中国股市风格资产(大盘成长、大盘价值、中盘成长、中盘价值、小盘成长、小盘价值)的边缘分布,接着结合各边缘分布的残差系列,针对传统二元Copula函数面临的"维度诅咒"问题及多元Copula函数在刻画多变量联合分布时缺乏灵活性和精确性等局限,重点引入C-Vine Copula和D-Vine Copula函数来分析这六种风格资产之间的相依结构和联合分布,然后通过拟合效果比较选出最佳Vine Copula模型,运用蒙特卡洛模拟方法预测风格资产组合的VaR,最后通过Kupiec和Christoffersen返回检验方法测试其预测效果。...
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
陈晓东
选取上海期货交易所铜、铝期货价格指数日内10分钟高频收益数据,构造了经调整的已实现极差波动率估计序列,利用6类GARCH族模型建模分析,描述了沪铜、沪铝期货价格指数的波动特征。运用多种损失函数比较了GARCH族模型样本外波动率预测精度的优劣,并在此基础上,采用Diebold-Mariano检验法评估了GARCH族模型的预测效果。结果显示,沪铜、沪铝期货市场上已实现极差波动率估计序列具有尖峰厚尾、集聚性、持续性等特征。对于沪铜期货市场,EGARCH模型具有相对较好的波动率预测能力,在某些损失函数标准下,FIGARCH模型以及GJR模型也体现出了较好的波动率预测能力,但FIGARCH模型的预测能力...
[期刊] 投资研究
[作者]
吴海龙 方兆本 朱俊鹏
在投资组合的风险管理中我们经常使用Vine Copula来拟合资产收益率的联合分布,目前使用最多的vine结构是C-vine和D-vine,然而C-vine和D-vine只适合于描述两类特定的相依关系。基于此,本文将采用更一般的R-vine结构,结合最大生成树MST-PRIM算法,来刻画任意n个金融资产收益率的实际相依结构,并运用蒙特卡洛模拟方法,对投资组合的风险价值VaR展开研究。实证分析表明:与传统的Copula方法相比,R-vine Copula在描述资产间的相依结构上更具有灵活性和有效性,在投资组合的风险管理中准确性更高。
[期刊] 世界经济文汇
[作者]
王天一 赵晓军 黄卓
Hansen et al.(2012)提出了一种高频数据已实现测度与传统GARCH模型相结合的Realized GARCH模型。相对于传统的GARCH模型和EGARCH模型,本文着重考察Realized GARCH模型对于沪深300指数收益率分布以及波动率的预测能力,结果显示Realized GARCH模型在这两方面均超越了传统模型。另外,本文比较了Realized GARCH模型分布设定以及不同已实现测度对预测能力的影响,指出使用厚尾分布的Realized GARCH模型的预测能力最佳。使用不同抽样频率的已实现方差对模型预测有显著影响,其中使用剔除市场噪音的Realized Kernel可以...
[期刊] 经济学动态
[作者]
王天一 黄卓
囿于数据可得性,传统波动率模型使用的数据频率最高频率一般为日。随着技术进步,更高频率数据越来越引起研究者们的关注。应用高频数据可以在以下诸方面提升人们对于波动率的认识:(1)更好地了解波动率的动态特征;(2)有助于建立新的波动率模型,更准确地预测波动率;(3)作为一个更精确的波动率度量指标用于评价不同模型的预测结果,并为更复杂的模型提供估计工具;(4)能够识别波动率的不同组成部分,为金融理论和实践提供更多的对象和工具。本文就近年来基于高频数据的波动率建模及应用的研究进行评述和总结。
关键词：
高频数据波动率 金融风险 波动率
[期刊] 武汉金融
[作者]
杨坤 于文华 马静
近年来,风格投资已成为一种重要的投资模式。在此背景下,如何有效地对风格资产组合风险进行刻画与预警具有重要的理论与现实意义。本文选取股市风格资产构建投资组合,分别基于传统分布假设与EVT极值理论构建边缘分布;运用三类vine copula模型(C-vine、D-vine、R-vine)刻画风格资产间的相依关系;进一步运用滚动时间窗的蒙特卡罗模拟方法进行组合风险的动态测度,并通过返回测试比较不同风险模型的测度效果;最后基于在险价值(VaR)的预测结果对组合风险预警系统进行构建。研究结果表明:R-vine模型能够相对灵活地刻画风格资产间的相依结构,并取得更高的组合风险测度精度;相较于传统资产分布假设,引入EVT极值理论的风险模型能够更为有效地预测风格资产组合风险状况;基于在险价值所构建出的风险预警系统能够较好地对组合风险进行分级预警,从而为投资者与市场监管部门提供决策参考。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
王明哲
将Copula函数应用于风险管理中。在运用VaR计算单一投资风险的基础上,将原有的简单线性相关系数转换为Kendall秩相关系数和尾部相关系数,运用阿基米德Coupula函数中的Clayton Copula函数和Gumbel Copula函数测度了资产组合风险。通过实证研究运用Copula-VaR模型能够更好地衡量资产组合的风险,并给出了相关的投资建议。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
王明哲
将Copula函数应用于风险管理中。在运用VaR计算单一投资风险的基础上,将原有的简单线性相关系数转换为Kendall秩相关系数和尾部相关系数,运用阿基米德Coupula函数中的Clayton Copula函数和Gumbel Copula函数测度了资产组合风险。通过实证研究运用Copula-VaR模型能够更好地衡量资产组合的风险,并给出了相关的投资建议。
[期刊] 武汉金融
[作者]
汪朋
本文在极值理论POT模型的基础上,引入了Copula连接函数,建立极值Copula模型,给出了组合风险价值VaR的计算公式,并以加元和日元回报为样本进行了实证分析,结果表明,极值Copula模型能较好地度量资产组合的风险,直接加权的方法会高估风险,假设资产组合服从多元正态分布会低估风险。
[期刊] 商业经济与管理
[作者]
郭宝才 项琳
为探究资产价格的跳跃行为和收益波动的非对称效应对波动率预测的影响，以高频数据建模为视角，基于跳跃、好坏波动率将Realized EGARCH-MIDAS模型进行拓展，以提升模型的波动率预测能力与风险度量效果。运用拓展后的模型，以沪深300指数价格高频数据为样本进行实证分析，探究中国股票市场的波动性规律，并采用似然函数、信息准则和基于损失函数的DM与MCS等检验方法，综合比较了改进前后的模型对波动率及风险值的预测效果。实证结果显示：(1)沪深300指数收益的长期波动主要来源于连续波动而非跳跃波动，且受正连续波动影响更大，而负跳跃对波动具有明显的负向冲击；(2)文章提出的拓展模型均能更好地捕捉波动率的长记忆性，在样本内估计和样本外预测上也都有更好的表现，其中同时考虑跳跃与非对称影响的Realized EGARCH-MIDAS-RSJ拓展模型拥有最优的估计及预测效果。
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