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[期刊] 国际金融研究
[作者]
周茂华 刘骏民 许平祥
本文以上海和伦敦黄金市场的现货交易为对象,比较研究了不同分布假定下RiskMetrics、GARCH族及其衍生模型度量VaR值的精确程度,并对超前一天预测的VaR值进行了失败率检测和动态分位数测试。结果表明:两个市场的收益率分布均具有尖峰厚尾、波动集聚和长记忆性等特征;学生t分布很好的刻画了上海黄金市场的风险特征,而正态分布则适合描述伦敦黄金市场特征;上海黄金市场相比于伦敦黄金市场风险更大。
关键词：
尖峰厚尾 长记忆 GARCH族 VaR
[期刊] 南方金融
[作者]
袁吉伟
本文利用1975年1月2日至2012年7月27日国际黄金市场日收益率时间序列,研究黄金投资的风险特征,以及利用GARCH-EVT模型刻画黄金投资风险的适用性。研究发现,黄金投资日收益率时间序列呈高峰厚尾分布,具有显著的波动集群性。返回检验证明,利用GARCH-EVT模型计量出的黄金投资动态VaR通过Kupiec检验,能够较好地覆盖黄金投资的实际损失,预测黄金投资风险的能力较高。
[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] 国际金融研究
[作者]
柳松 唐婷斐
本文采用Spline-GARCH模型分离出国际黄金市场的低频波动,放宽了传统波动模型非条件波动的常数限制,通过构造与宏观经济指标具有相同数据频率的低频波动数据,结合事件窗口分析黄金市场低频波动与宏观经济波动的关系。研究发现,宏观经济波动通过风险传染能够引起国际黄金市场的低频波动,两者之间的波动呈正相关,金融危机的发生使其相关程度提高;金融危机发生后CPI变动、工业生产指数下降、美元指数上升以及失业率上升是国际黄金市场低频波动加剧的原因,其中美元指数上升影响最大,而美元指数和失业率下降使低频波动下降。在黄金市场步入熊市之际,本文运用前沿性计量模型首次分离出黄金现货市场的低频波动,研究结论对黄金市...
[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] 价格理论与实践
[作者]
丁绪辉 高新雨 杨凯凯
本文利用CARCH族模型对近年国际黄金价格的波动特征进行实证分析。研究结果显示,外部冲击对国际黄金价格的影响较为持续,而衰退过程缓慢。"后危机时代"国际黄金市场更多地呈现高风险,负向信息冲击对国际黄金价格的影响较大。长期来看,黄金价格主要呈现出上涨为主的杠杆效应,短期来看,下降杠杆趋势明显。
[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] 南方金融
[作者]
王德全
本文应用GARCH模型和VaR方法对美元、欧元、日元和港币对人民币的四种外汇汇率进行了实证分析,得出如下主要结论:四种汇率波动率序列均为非正态平稳序列,存在显著的ARCH效应,GARCH类模型可以有效地刻画其非线性动态波动特性。四种汇率均具有自我稳定功能,且美元和港币汇率波动的持续性显著地高于欧元和日元。在日元汇率中存在显著的非对称效应,而在美元和港币汇率中存在显著的风险补偿效应,欧元和日元的汇率风险大约为美元和港币的6-7倍;欧元汇率最理想的估计模型为GARCH(1,1)和IGARCH(1,1),而美元和港币汇率的首选模型为GARCH-M(1,1)-t和GARCH-M(1,1)-g,日元汇率...
[期刊] 统计与决策
[作者]
林文豪 陈梅倩 周礼刚 孟晓旭
文章利用穿透率和回溯测试,考察中国股市(以香港恒生和上证综指为例)从2000年1月4日至2017年12月22日期间历史模拟法、参数模型和非参数模型共15个VaR预测模型基于滚动窗口预测机制向前一步的预测能力。采取了风险值(VaR)的概念,具体针对GARCH模型族等VaR预测模型进行估计和预测。应用UC检验、CC检验和DQ检验对预测模型进行比较评估。最终实证结果表明正负收益非对称的非正态肥尾模型更能捕捉香港恒生和上证综指的风险特征,使VaR预测值更精确。
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
邹子昂 彭啸帆 皮俊
通过引入DCC-GARCH模型,考量黄金现货市场与白银现货市场、大宗商品市场、汇率市场以及股票市场之间的动态相关性。结果表明:黄金现货市场与白银现货市场、大宗商品市场以及汇率市场动态相关性较强,与股票市场动态相关性较弱;样本期间内黄金现货市场与美元指数和美元股指整体呈负相关,对其避险能力较强,对大宗商品市场整体呈正相关,一般条件下不具备避险功能。因此,对于含有大量美元汇率或者美元股指等金融资产的投资组合而言,黄金是一个理想的风险对冲工具。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
耿文静 王星惠 汪正飞
本文以沪市和深市综合指数收益率为研究对象。首先,考虑到收益率序列存在波动聚集性、非线性以及非对称等特征,因此本文一方面利用了GARCH模型在准确刻画波动聚集性方面的优势,另一方面引入神经网络分位数回归(QRNN)模型来解决非线性和非对称方面的问题,建立了QRNN-GARCH模型对收益率风险特征进行度量。但QRNN-GARCH模型对收益率序列极端尾部数据处理能力不足,为此用极值理论的POT方法对此模型进行改进,构建了QRNNGARCH-POT模型,将其应用于极端VaR风险测度。此外利用失败率、似然比检验与相对误差率,对比QRNN-GARCH-POT模型与其他模型在VaR风险测度中的表现。结果表明:第一,基于QRNN-GARCH模型的VaR风险测度取得了比GARCH模型更好的效果,仅是极端(99%)VaR风险测度精度不高。第二,QRNN-GARCH-POT模型改善了极端VaR风险测度效果。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
董然 郑慧 卢志伟
以上证国债指数日收益率作为研究对象，构造ＧＡＲＣＨ族模型识别收益波动特征；通过计算上证国债日对数收益率在险价值，测度国债市场的风险。结果表明，ＡＲ－ＧＡＲＣＨ（２，２）模型在测度上证国债指数日对数收益率风险时表现良好，上证国债指数对数收益率序列具有集聚性和杠杆效应。据此，对国债市场投资的策略选择提出了相关建议。
[期刊] 统计与决策
[作者]
姚萍 王杰 杨爱军
文章运用GJR-GARCH模型对原油市场波动率进行建模,利用AGT分布对收益率的尖峰肥尾、偏斜和非对称性特征进行刻画。研究不同分布形式下模型风险预测效果的差异,并与基于AGT分布的GARCH模型进行比较,同时考察波动率建模对风险预测表现的影响。采用VaR和ES作为风险度量指标,并利用5种统计量对模型VaR预测表现进行返回检验以及两种统计量对模型ES预测效果进行返回检验。研究结果发现,AGT分布及其7个子分布的样本外下行VaR和ES风险预测结果都通过了返回检验,相关金融机构在制定原油市场风险管理策略时,可以考虑采用基于AGT分布的GJR-GARCH模型来精确地度量原油市场下行风险。
[期刊] 统计与决策
[作者]
黄崇珍 曹奇
文章以华夏沪深300ETF联接为例,对开放式基金的风险度量进行了研究。选取2009年至2015年的每日单位净值,以对数收益率为样本数据。该基金的收益率具有尖峰厚尾性、波动聚集性。建立能消除ARCH效应的GARCH模型,引入适用于厚尾性的t分布和GED分布对样本数据拟合。预测各模型的条件均值和条件方差,最后代入到VaR公式中计算华夏沪深300ETF联接在不同分布下的风险值。应用Kupiec失败率检验法对基于各模型计算的VaR值的准确性进行检验,结果显示t分布下的GARCH-M模型能较好地拟合该基金并有效地度
[期刊] 统计与决策
[作者]
黄崇珍 曹奇
文章以华夏沪深300ETF联接为例,对开放式基金的风险度量进行了研究。选取2009年至2015年的每日单位净值,以对数收益率为样本数据。该基金的收益率具有尖峰厚尾性、波动聚集性。建立能消除ARCH效应的GARCH模型,引入适用于厚尾性的t分布和GED分布对样本数据拟合。预测各模型的条件均值和条件方差,最后代入到VaR公式中计算华夏沪深300ETF联接在不同分布下的风险值。应用Kupiec失败率检验法对基于各模型计算的VaR值的准确性进行检验,结果显示t分布下的GARCH-M模型能较好地拟合该基金并有效地度量风险。
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