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[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] 数理统计与管理
[作者]
许启发 李辉艳 蒋翠侠 何耀耀
为有效测度和防范供应链金融多期价格风险,结合神经网络分位数回归(QRNN)能充分揭示质押物收益的非对称、非线性,供应链金融业务的多期等特点以及GARCH模型能刻画其波动聚集性等优势,首次构建了基于QRNN+GARCH的供应链金融多期价格风险VaR测度方法;其次,为对比新测度方法与GARCH模型等传统方法的优劣,基于似然比检验与平均相对误差给出了风险测度效果的评估方法;再次,为设定合理的多期质押率,迗到有效防范风险之目的,给出了质押率有效性评估指标:风险不可控比率和效率损失率。最后,选取现货铝的价格波动进行
[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] 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] 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] 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。
关键词：
VaR值 CVaR值 GARCH族模型
[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] 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] 运筹与管理
[作者]
肖宇谷 吴峰 李贞贞
为了解决多期投资组合的决策问题，本文将由ＣＶａＲ衍生的多期多面风险度量作为风险控制目标，建立了一个在收益约束条件下最小化风险的多阶段投资组合模型。为求解模型，设计了多期投资组合优化流程，它将非参数抽样方法、基于聚类算法的多阶段情景树生成方法和多期多面风险度量组合在一起。该流程基于计算、容易实现、直观合理。根据我国金融市场数据进行的实证研究结果表明，这一流程具有较好的实用性。
[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] 统计与决策
[作者]
丁岚
文章对贝叶斯方法下Va R和CVa R的测量方法进行分析,结合内国外的研究成果给出了实现方法;并对Va R和CVa R准确性检验的回测技术进行深入的研究,提出了检验的贝叶斯可信区间;最后,结合沪市节能环保板块指数数据,对Va R和CVa R的测量和检验过程进行实证分析,给出贝叶斯修正方法的具体运用,验证了贝叶斯统计方法在风险研究领域的应用价值。
关键词：
风险值 贝叶斯修正 回测检验
[期刊] 南方金融
[作者]
邸浩 薛力 郭建鸾
以往基于稳定分布条件下VaR和CVaR的研究都以证券收益相互独立为前提,而对于证券收益不相互独立条件下投资组合的VaR和CVaR计算方法却较少研究。本文首先给出了证券收益率不相互独立条件下稳定分布的数学性质,其次推导出基于稳定分布条件下投资组合的VaR和CVaR计算公式,最后运用KuPiec失败频率检验法和LE检验法对证券收益相互独立假定下高斯及稳定分布的VaR和CVaR模型与在没有证券收益相互独立假设前提下高斯及稳定分布的VaR和CVaR模型进行检验,结果表明:一是在没有证券收益相互独立假设前提下基于高
[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] 数量经济技术经济研究
[作者]
高岳 朱宪辰
在采用极值理论描述收益尾部的基础上,将AR-GARCH模型和极值理论相结合。首先利用AR-GARCH模型描述我国商业银行同业拆借利率对数收益序列的自相关和方差聚类现象,获得近似独立同分布的残差序列,继而利用极值理论中的POT方法对残差序列进行极值分析,并给出了极值分布各参数的极大似然估计,进一步计算置信水平下的VaR和ES值,基于此分析了我国同业拆借利率市场的系统性风险历史波动趋势,并提出了相关结论与政策建议。
关键词：
POT方法 在险价值 同业拆借利率
[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。
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