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[期刊] 统计与决策  [作者] 宋丽娟  杨虎  
针对我国证券市场收益率分布所表现出来的尖峰厚尾性,文章采Laplace分布刻画收益率分布,建立一种新的风险度量模型:APARCH-Laplace,并用实证分析证明了Laplace分布与正态分布相比,拟合数据较好。模型准确性检验表明用Laplace分布刻画收益率分布所计算的风险度量更有效。
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 赵树然  任培民  赵昕  
本文同时使用日VaR和CVaR模型可实现对市场风险的双重监控,其估计一直是风险管理的重点。科技的发展使获得高频数据成为可能,由于其包含丰富波动信息,学者们开始利用它来研究日VaR和CVaR的估计问题。本文通过整合基于高频数据的CARR模型和非参数的极值理论EVT,实现对日VaR和CVaR的动态估计。上证和深圳综指的实证结果表明,与基于日度数据GARCH类模型和未与极值理论整合的CARR模型的VaR和CVaR相比,本文方法极大提高了估计的准确性,同时所得估计具有不受新息分布影响的稳健性。
[期刊] 数理统计与管理  [作者] 王理同  王晓叶  原俊青  周明华  
本文主要是运用半参数EGARCH模型研究中国股票市场风险.首先,运用半参数EGARCH模型估计波动率.其次,研究中国股票市场风险,即估计VaR和CVaR值.最后,利用半参数EG;ARCH模型对上证指数进行实证分析。结果表明,半参数EGARCH模型比一般的EGARCH模型能更准确地度量中国股市风险。
[期刊] 现代管理科学  [作者] 朱志雄  
鉴于金融资产的回报存在有偏、尖峰和肥尾的特性,波动呈现集聚和不对称的特征,寻找科学的VaR测度方法进行风险管理成为金融监管者与金融机构都极为关注的焦点。针对这一问题,国内外的理论和实证研究表明偏 t A-PARCH模型相对于GARCH类模型、正态APARCH模型和 t APARCH模型较能准确有效地估计VaR。因此,随着中国资本市场的不断发展,风险管理重要性的日益凸现,偏tAPARCH模型有望成为一种强有力的风险量化分析技术。
[期刊] 预测  [作者] 迟国泰  王际科  齐菲  
以银行贷款组合的条件风险价值CVaR最小为目标函数,以贷款组合的VaR约束为条件,以二次规划为手段,建立了贷款组合优化模型。本模型的创新与特色一是以贷款组合的CVaR最小为目标决策,降低了银行发生灾难性风险的可能性。二是以VaR风险控制作为约束条件,使组合风险限定在银行的承受能力内。三是用有效前沿上最小的CVaR点和单项贷款的最大收益率确定了目标收益率的合理区间。
[期刊] 统计与决策  [作者] 高岳林  苗世清  
文章以风险价值(VaR)和条件风险价值(CVaR)分别作为约束条件,结合均值-方差模型,得到了新的最优投资组合模型,并利用我国的股票市场进行了实证分析,验证了新模型的有效性,为制定合理的投资组合和控制风险提供了一种新的有效途径。
[期刊] 财会月刊  [作者] 宋光辉  田立民  吴栩  
随着利率市场化全面实现和SHIBOR全面成为我国基准利率体系,资本市场的利率风险日益增加,如何准确度量SHIBOR的风险已变得非常重要。本文选取SHIBOR的周拆借利率数据作为研究对象,建立基于GARCH族的多个VAR和CVAR模型,在不同的置信水平上分别度量SHIBOR的风险。对比研究结果表明:GED分布假设优于正态分布和t分布,且t分布假设不适合用来刻画SHIBOR周利率的对数收益率的动态特性;在VAR模型不能有效测度SHIBOR风险时,CVA R模型能有效弥补VA R模型的缺陷,有效地度量实际损失风险。本文对于SHIBOR市场利率风险的测度方法,可为监管部门、金融机构和投资者提供决策依据...
[期刊] 投资研究  [作者] 王宣承  陈艳  
本文提出了一种新的设定股指期货动态保证金水平的APARCH-GPD模型。它结合了APARCH模型良好拟合收益序列集丛性和尖峰厚尾分布的能力,以及GPD分布充分拟合尾部残差的特点,可提供准确的VaR风险度量。实证结果表明,使用该模型估计沪深300股指期货的保证金水平,其风险覆盖效果明显优于APARCH-norm模型、APARCH-t模型和APARCH-GED模型。研究还发现,目前股指期货市场的保证金水平偏高,具有下调空间,且空头头寸面临的价格波动风险要小于多头,因此可以对不同头寸设定差异化的保证金水平。
[期刊] 金融发展研究  [作者] 花小伟  马春阳  
本文以港交所H股指数期货的收盘价格数据作为实证载体,基于GARCH族模型中残差的正态分布、T分布和广义误差分布(GED)三种不同情形,分别采用GARCH、EGARCH及PARCH模型,计算H股指数期货收益波动序列的VaR和CVaR值,结果表明基于广义误差分布的PARCH模型(GED-PARCH)无论在计算VaR值还是CVaR值方面都是最优的。
[期刊] 统计与决策  [作者] 刘琦铀  张能福  刘铁生  
文章针对VaR方法不是一致性度量,不满足凸性,尤其是该模型不能体现尾部事件发生时其可能损失的程度等一系列缺陷;同时针对金融时间序列具有偏性和尖峰厚尾两大特性,用修正的VaR方法——基于GARCH模型的CVaR方法来度量风险。该方法的优点在于可以反映出损失超过VaR时可能遭受的平均潜在损失的大小,解决了VaR方法无法进一步识别风险是可以忍受的还是灾难性的问题,弥补了VaR不能反映损失尾部信息的缺陷,能够防范小概率极端金融风险,降低了银行发生灾难性风险的可能性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 王铁钢  
文章采用CVaR方法测算工程投资风险,建立了风险最小化的工程投资优化组合理论模型。以南京市房地产工程历史数据为例进行实证研究,研究结果表明:基于CVaR和非参数核估计量的风险优化能够应用于投资组合的选择,能够对工程类企业起到风险管理和投资决策方面的指导作用。
[期刊] 统计与决策  [作者] 王飞航  张莉  
文章用Vasicek模型和CIR模型描述利率的波动,并用GARCH模型估计其波动率,进而使用VAR方法度量利率风险。银行间国债回购利率的实证结果显示:Vasicek模型和CIR模型均能合理的描述短期利率的随机波动性,且分别以这两种模型做均值方程,GARCH(1,1)模型为方差方程计算的VAR与实际利率的变动趋势基本吻合,并用失败率检验了VAR度量利率波动风险的效果。
[期刊] 经济问题  [作者] 谭畅  朱玉林  
近期全球金融市场呈现出前所未有的波动性和脆弱性,各国金融监管当局和金融机构都在不断强化和完善对风险的管理。基于CreditMetrics模型,确定了一种能够根据信贷资产的具体情况,方便、快捷地量化风险的通用计算方法。该方法通过明确设定信用等级转移矩阵,估算未来不同信用等级下的贷款远期价值以及推导贷款价值变动的远期分布,对单笔贷款的信用风险进行了具体的量化分析,有利于各金融机构对信贷资产的风险识别、业绩评估和对金融创新业务风险的监管。
[期刊] 数理统计与管理  [作者] 王星惠  耿文静  许启发  
收益序列通常具有聚集性、非对称性和非线性等复杂的典型特征,综合考虑这些特征对收益序列进行建模非常重要。本文基于GARCH族模型平均(MA)方法,引入非线性分位数回归模型对收益序列进行刻画,构建了固定形式的非线性分位数回归(QR+GARCH族MA)方法和非固定形式的非线性分位数回归(QRNN+GARCH族MA)方法测度多期VaR和CVaR风险。构建的新方法不仅能够捕获收益序列的复杂特征、减少信息损失,也无需对多期收益序列分布特征做具体假定,直接对多期收益进行建模就能一次实现不同持有期的风险测度,有效地提高了多期风险测度精度和效率。本文选取8个中国试点城市的碳排放交易价格作为研究对象,使用似然比检验与平均相对误差来评估新方法在多期VaR风险测度的效果;并且构建平均分位误差指标来评估新方法多期CVaR风险度量效果。实证结果表明:在多期VaR和CVaR风险测度中,QRNN+GARCH族MA方法表现出更高的准确性和稳健性。
[期刊] 财贸经济  [作者] 林辉  何建敏  
VaR在投资组合应用中存在的两个缺陷:一是不满足一致性公理,二是尾部损失测量的非充分性,这些缺陷可能导致组合优化上的错误。当且仅当组合回报服从正态分布时。VaR才能应用于组合优化,这极大地限制了VaR在投资组合管理中的适用范围。本文最后介绍了CVaR模对VaR模型的改进及其在投资组合优化中的应用。
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