基于风险价值的投资组合风险度量研究

风险价值(VaR)管理技术是一种用来评估和计量金融市场风险的统计学模型及方法。从理论上简要地阐明了VaR风险管理技术的原理,探讨了其在证券投资组合风险度量中的应用。介绍了VaR风险管理技术被金融界广泛应用的优点,同时也指出了作为一种风险计量方法所存在的缺陷。     

基于条件风险价值的投资组合优化模型

风险价值(VaR)是金融机构广泛运用的风险度量指标,条件风险价值(CVaR)是VaR的修正模型.本文运用CVaR构建了投资组合优化模型,并与均值-VaR模型和Markowitz的均值-方差模型进行了比较分析,论证了新模型的有效性,并对我国股票市场进行了实证分析.     

基于n周期风险价值下的log最优资产风险控制模型及分析

针对现代金融市场风险控制，基于风险价值(VaR)风险理论，建立了n周期最优资产组合的风险控制模型。对模型解的性质给出分析，并证明了n周期投资风险模型最优解的存在性与惟一性，为n周期投资策略优于连续单周期投资策略及其风险控制提供模型分析．这为投资策略优化、投资风险控制提供了理论分析依据．     

VAR在建设工程投标评价中的应用研究

VaR风险管理技术是一种用来评估和计量金融市场风险的统计学模型和方法,用于测量在概率给定的情况下,金融资产投资组合在下一阶段的最多可能损失。运用VaR基本原理,尝试将VaR风险管理技术应用于建设工程投标风险评审。假设工程量清单计价模式反映的分项工程单价是符合正态分布的随机变量,构造出工程投标报价的投资组合,采用方差-协方差方法来度量工程项目投标报价VaR,为建设工程投标报价评价提供一种可行的风险分析工具。     

风险管理测度VaR和TCE的实证研究

针对单一金融产品和由多种资产组成的投资组合两种情况,用几只股票的历史收盘数据实证比较了两种先进的度量金融市场风险测度———风险值(VaR)和尾部条件期望(TCE)的有效性。结果显示,TCE比VaR更有效。     

基于均值-VaR-熵的证券投资组合应用研究

为研究证券最优投资组合问题,从投资组合理论的风险度量着手,用VaR和熵来共同度量风险,提出新的风险度量模型:均值-VaR-熵模型。在证券收益率服从非正态分布的假设下,以VaR和叉熵的线性组合为最小目标函数,预期收益率为约束条件,构建考虑交易成本、不允许卖空的基于均值-VaR-熵的证券投资组合模型,探讨证券投资选择及比例分配问题,并利用实际数据求得该模型的最优解及各证券的分配比例。结果表明,多元化投资是证券投资者在风险最小的情况下实现预期收益目标的必然选择。     

基于VaR的投资业务市场风险评估

针对投资业务市场中的风险评估问题, 系统介绍了VaR的原理和计算方法, 并通过实例介绍了其在风险评估领域中的应用.通过计算VaR及相关的分析, 得出了投资业务市场的风险程度及来源.与传统风险评估方法相比, 应用VaR度量的风险程度更明确, 来源更清晰, 对风险的变化预测更准确, 对于加强公司的风险控制, 促进公司相关业务的健康发展, 有重要的应用价值.     

基于VaR和ES模型的中国公司债券 下行风险度量研究

针对中国公司债券具有行业、期限、类型等差异性,收益率和交易量数据突发性和不连续性、不确定性等特点,研究公司债券下行风险计算方法,并分析其与收益的关系。通过对中国公司债券特点的研究分析,确定债券筛选和数据处理原则,应用历史模拟法建立条件风险价值VaR和ES模型,采用失败频率法检验和比较模型的有效性,根据分段组合投资的下行风险分析风险与收益的关系。研究结果表明,VaR与ES模型在不同置信水平下,总体符合有效度量下行风险的要求,ES模型失败比例相对较低;中国公司债券按ES分段投资组合结果表明,每组平均收益与ES正相关。     

我国消费行业间风险度量及相依性研究

对食品加工制造、饮料制造、服装家纺、白色家电、汽车整车行业板块指数进行风险度量及相依性研究, 构建 ARMA-GARCH-偏t 模型, 求得95%、99%置信水平下的VaR 序列检验风险度量效果, 采用C-Vine Copula 与 D-Vine Copula 模型对由经验累积分布函数转化的99%置信水平下的VaR 序列进行相依性研究, 结果表明: ARMA-GARCH-偏t 模型风险度量效果较好;C-Vine Copula 表明服装家纺为风险传递的中心行业; D-Vine Copula 表明饮料制造与汽车整车行业相关性最弱,D-Vine Copula 模型更能体现行业间的风险相依关系。     

开放式基金风险管理的有效工具——VaR模型

开放式基金的迅猛发展需要对其风险进行有效的管理.VaR模型是开放式基金风险管理的有效工具.说明VaR的定义,阐明VaR的计算原理,讨论VaR模型的3种计算方法及其优缺点和适用范围,最后探讨VaR模型在开放式基金风险管理中的应用.     

基于GARCH模型的VaR方法在股市风险分析中的实证研究

介绍了利用GARCH模型的VaR计算方法,并引入了股票市场的风险价值VaR实例计算,据此定量测量股票市场风险,为企业经营者的风险管理及一般投资者的投资风险分析提供依据.     

基于VaR的信用风险防范方法

信用风险是交易对象不能或不愿意履行合同约定的条款而导致损失的可能性.VaR方法是在一定的概率水平(置信度)下,某一金融资产或证券组合在未来特定的一段时间内的最大可能的损失,是基于统计分析基础上的风险度量技术.将VaR的方法引入信用风险度量体系,基于经典的信用风险收益分布假设,根据概率统计的方法得到了信用资产的风险价值(VaR),为商业银行消费信贷风险管理提供了一个新的思路和相应的政策建议.     

计量市场风险VaR方法在我国金融业的应用

针对我国金融业市场风险的表现和特点，分析研究了计量市场风险的VaR方法及其在我国金融市场的适用性，提出了我国风险计量工作中存在的问题和相应的调速解决方案，为我国风险计量和风险管理的设计体系提供了新思路。     

外贸企业基于VaR模型的汇率风险评估

VaR模型基于一定的概率水平下,量化资产组合在未来特定一端时间内的最大可能损失。分析了该模型在外贸企业的应用,企业通过建立汇率风险评估模型,评估汇率波动给企业带来的潜在损失,并以此为依据结合其风险指标,采取措施,及时规避潜在损失风险。     

期权风险的VaR度量研究

Vail是度量金融风险的一种有力工具．本文介绍了Vail的概念及一般计算方法,并根据股票价格变化的对数正态模型,给出标的物为股票的欧式看涨和看跌期权的Vail计算方法。此方法还可推广到其它期权风险的度量上．     

基于植入SV的VaR模型的股指期货风险度量

股指期货交易在规避股票市场风险的同时,产生了新的风险———投机风险和套期保值风险。从上述两种风险的基本概念出发,建立了其对应的VaR度量模型。将SV植入VaR模型中,用于模型中参数的计算,更好地体现金融市场的本质特征。本文对参数计算的实现过程作了一定的论述,研究成果具有重要的理论和实际意义。     

基于在险值的杭州市房地产市场风险分析

把房地产业增加值作为市场风险的考察对象,选择GDP、建筑业增加值、房地产开发投资、居民消费价格指数作为市场风险的影响因子,构建房地产市场风险测量模型.通过收集1991－2003年杭州市房地产业发展数据,应用SPSS和Matlab软件进行回归分析和蒙特卡洛仿真,计算出在置信水平为90%、95%、99%时,杭州市房地产市场的在险值（VaR）分别为16.891、27.182、51.315亿元.实证研究发现,杭州市房地产市场潜在的波动性较强,市场风险的累积水平较高.VaR方法可以应用于中国房地产市场的风险管理,能够为政府控制市场风险提供有效的参考指标.     

股票收益率风险价值的尾分布研究

风险测量是金融风险管理的一个重要任务,风险价值(VaR)是近年来兴起的一种金融风险度量方法。用一个独立的分布(尾分布)去拟合收益率数据的尾部,以此来估测上海、深圳两地的股票市场收益率的风险价值。实证研究表明,这种方法比传统的方差-协方差法、半参数法和Lap lace分布法要好些。     

基于VaR约束的最优投资组合选择

通过建立期望效用-VaR模型,借助于Matlab和MonteCarlo模拟技术,深入探讨和分析了以VaR作为风险测度标准及约束时,拥有不同风险偏好及初始财富值的投资者在进行投资决策时对最优投资组合的理性选择,以中国A股、公司债券和国债这三大证券在2004—2006年及2009—2010年间5年的历史数据为估计模型的参数值,并讨论了在中国资本市场中运用投资组合理论分散风险、稳定收益的可行性。