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[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] 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] 财经理论与实践
[作者]
杨湘豫 崔迎媛
文章结合GARCH模型和EVT理论刻画了单个金融资产收益率的波动性和尾部分布,并将Cop-ula函数和MonteCarlo技术应用于证券投资组合的VaR计算方法。通过对光大红利基金的实证研究,得到前十大重仓中单只股票及其投资组合的风险值,结果表明,基于Copula-GARCH-EVT的VaR方法具有重要的经济应用价值。
[期刊] 金融论坛
[作者]
邹薇 陈云
总分行制度下制度设计缺陷及人员管理等方面的失误是商业银行操作风险产生的重要原因之一。在操作风险损失数据不完全的情况下,首先将损失进行分类,并选取总行对分行管理人员配备的误差、机构内部人员的组合误差、员工素质问题、分行出现问题后向总行报告的时间延误和总行及时处理问题分行的能力等特定的风险因子,继而借助Delta-EVT模型,采用Delta方法计算由以上风险因子导致的操作损失。通过计算,由于控制失效或外部事件引起的超额损失,再利用门槛值将两者结合起来,用EVT方法可以较准确地估算出在分行经营过程中和在向总行传递信息过程中由于制度设计不合理导致的操作风险。
[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] 金融理论与实践
[作者]
江红莉 何建敏 庄亚明
社保基金是社会保障事业健康发展的物质基础,安全性是其投资的首要原则。文章基于GARCH-EVT-Copula方法测度了社保基金投资组合的VaR。首先,基于GARCH、EVT对投资组合中各金融资产收益的边缘分布建模,然后,采用极大似然估计法和Bootstrap方法估计尾部的分布函数,接着,基于Copula方法研究组合中金融资产间的相关结构,最后,运用Monte Carlo方法测度投资组合的VaR。Kupiec检验表明,基于GARCH-EVT-Copula模型测度社保基金投资组合的风险是合适的。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
鲁皓 周志凯
随着基金行业改革的推进,市场风险日益成为证券投资基金面临的主要风险。基于收益率序列的波动聚集特征,在计算VaR时对方差-协方差法进行了改进:为描述分布的尖峰厚尾特性,假定其收益服从GED分布;为描述条件方差的时变性,将GARCH模型引入VaR计算,并以10只开放式基金为样本进行实证分析。结果表明:基于GARCH-GED模型的VaR方法比传统方法更有效,能够较好地刻画证券投资基金的市场风险。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘志东 徐淼
本文主要根据极值理论(EVT)适合描述金融资产收益的厚尾分布和GARCH模型适合描述金融资产收益时间序列动态变化特性的优点,建立一种基于GARCH模型和EVT模型的风险价值度量方法。并通过中国证券市场实际数据对本文建立的模型进行验证。
[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] 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] 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] 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] 数理统计与管理
[作者]
胡宗义 李毅 万闯
将Expectile引入GARCH族模型,采用贝叶斯方法进行参数估计,进而提出贝叶斯GARCH-Expectile模型,并将其应用于股指期货市场的VaR和ES度量。首先,构建三种具体形式的贝叶斯GARCH-Expectile模型;其次,基于贝叶斯理论设计MCMC算法进行参数估计;最后,选取2010年4月16日至2018年3月21日中国股指期货市场收益率序列进行实证分析。实证结果表明,股指期货风险波动具有自回归特征,并且受前期价格涨跌的不对称影响;相比于CARE模型,GARCH-Expectile模型普遍具有更高的预测绩效;在1%水平下SGARCH模型预测绩效最高,在5%水平下为AR-GARCH模型的预测绩效最高。
[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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