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[期刊] 统计与决策
[作者]
张贺 沈倩 宁薛平
文章以上证互联网金融主题指数与中证申万互联网金融主题指数的日收益率作为样本，运用GARCH-VaR模型度量我国金融科技风险，通过比较分析不同的模型和序列分布后，选取在Students’t分布下的GARCH(1,1)模型计算VaR值，并通过进行Kupiec的失败频率检验提高结论准确度。研究表明：我国金融科技市场波动强烈；上证互金指数收益率分别有90%、95%和99%的概率将平均损失控制在2.36%、3.21%和5.32%内，申万互金指数收益率则分别控制在2.26%、3.14%和5.45%内；对不同收益率序列的VaR值进行对比分析，发现相较于传统金融，新兴金融科技创新遭遇极端损失的可能性及损失的额度更高。
[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
[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。
[期刊] 统计与决策
[作者]
申利
文章在分析方差-协方差、历史模拟和蒙特卡洛三种不同VaR计算方法的基础上,构建GARCH-VaR模型,利用外汇市场人民币/美元的数据,对外汇风险进行度量。结果发现,经典方法计算出的VaR也能覆盖人民币/美元的外汇风险;GARCH(1,1)的动态VaR不存在杠杆效应,且在t分布下GARCH(1,1)-VaR的检验结果最优,GARCH-VaR模型能够准确地度量未来较长时间的外汇风险,以期为不同企业外汇风险管理提供决策依据。
关键词：
历史模拟 蒙特卡洛 GARCH VaR
[期刊] 改革与战略
[作者]
宋巍 刘俊奇
文章以上市的影子银行体系相关金融机构和传统商业银行作为研究对象,通过构建GARCH-Va R模型,对各金融机构存在的风险进行了实证分析。结果表明:无论是99%显著性水平还是95%显著性水平下,影子银行体系的Va R水平均高于传统商业银行,国有大型商业银行的风险低于股份制商业银行和城市商业银行,表明影子银行体系较为脆弱,其内在高杠杆及不稳定性使影子银行极易受到市场冲击,形成系统性风险。影子银行的期限错配容易产生流动性风险,而高杠杆化加剧了流动性风险的扩大,相应的风险也随之增大。
[期刊] 统计与决策
[作者]
顾雪松
文章以收益率的正态性检验、集群性检验和平稳性检验为基础,用GARCH方法计算VaR,将VaR作为保证金比率,建立了基于GARCH-VaR的股指期货保证金模型,对沪深300指数进行了实证研究。研究表明沪深300指数的收益率不服从正态分布,其收益分布具有明显的厚尾特征和丛集效应;通过与EWMA和风险价格系数法进行对比,发现GARCH-VaR模型能更好地捕捉收益分布特征,得到的保证金水平能更好地覆盖风险。
[期刊] 预测
[作者]
迟国泰 王玉刚 汪红梅
提出了确定保证金的非线性风险对冲原理、整体风险覆盖原理和动态预测原理,借助多元GARCH(1,1)模型所预测出的多种期货组合的协方差矩阵,计算该期货组合的波动值,并结合风险价值(Value-at-Risk,VaR)思想,建立基于多元GARCH-VaR的多种期货合约组合市场风险评价模型,并利用该模型计算大连商品交易所多种期货合约组合的保证金。本模型的特点一是通过保证金确定的非线性风险对冲原理,利用多元GARCH(1,1)模型在预测风险时对风险进行非线性对冲,解决了SPAN和TIMS系统对组合风险的直接线性相加减,导致预测值不精确问题。二是通过整体风险覆盖原理应用VaR模型计算整体市场风险,应用V...
[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] 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] 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] 经济经纬
[作者]
刘用明 贺薇
为弥补现有VaR测算模型在同时测算多汇率风险因子VaR值过程中的不足,笔者将面板GARCH模型应用于汇率风险的VaR测算中,通过与一元GARCH模型、多元GARCH模型中的BEKK模型和DCC模型相对比,发现其联动VaR测算的结果优于后三种模型。基于残差项正态分布假设下的面板GARCH模型能够较好地捕获汇率的波动,其运用能提高VaR测算的精度,增强金融机构或企业的汇率风险管理水平。
[期刊] 当代经济科学
[作者]
沈悦 戴士伟 罗希
随着学术界对系统性风险研究的逐步深入,"风险溢出效应"1越来越受到关注。本文从中国金融业发展现实出发,采用GARCH-Copula-Co VaR拓展模型测度了银行、保险、证券以及信托四个子市场对金融业的系统性风险贡献程度以及各子市场之间的风险溢出程度。研究发现:1每个子市场都存在明显的系统性风险溢出效应,但不同子市场对系统性风险的贡献程度存在差异,银行业是系统性风险的最大爆发源,其次是证券业,保险业和信托业的贡献程度较小;2不同子市场之间也存在风险溢出效应,但溢出程度呈非对称性,银行业和证券业之间的风险溢出效应远大于其它子市场,但应特别关注混业经营趋势下银行业和信托业之间的风险溢出效应。以上结...
[期刊] 财贸研究
[作者]
任继勤 单晓彤 梁策
利用GARCH模型结合VAR方法评估中国主板与创业板市场风险,并运用曼-惠特尼U检验方法对两者进行比较。研究发现,中国主板和创业板收益率有较为明显的ARCH效应,具有平稳性、非正态性、尖峰厚尾等特点,而且创业板市场风险明显大于主板市场风险。确立规范的信息披露制度、适当减少人为政策干预并完善企业的"入市"和"退市"机制,将是未来防范金融市场风险的着力点。
关键词：
主板 创业板 金融市场风险
[期刊] 会计之友
[作者]
陆丹 袁永生 张艳
为了更准确地度量在险值的估计精度及弥补现有极值VaR测算模型的不足,文章基于GARCH方法推导了极值VaR的动态置信区间估计模型,论述了风险资产的极值VaR假设检验方法及基于GARCH方法的置信区间求法,最后用中信(中信标普300)指数对中国股市风险情况作了区间估计及显著性检验的实证分析。结果表明提出的方法较参数法置信区间有更好的估计精度,且能较为敏感地捕捉收益的动态性。
[期刊] 金融发展研究
[作者]
谢福座
本文根据GARCH-Copula-CoVaR模型,对亚洲三大股票市场指数间的风险溢出效应进行实证研究,结果表明:HSI和N225存在显著的双向即时风险溢出效应,而在滞后1期,只存在显著的从HSI到N225的单向风险溢出效应;HSI和SHZ亦存在显著的双向即时风险溢出效应,但在滞后1期以上不存在风险溢出效应;N225和SHZ在所有滞后期均不存在风险溢出效应;以代表的平均风险溢出强度为4.4%,SHZ和HSI间的风险溢出效应强于N225与HSI间的风险溢出效应。
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