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。     

基于GARCH模型的证券市场风险的VaR度量

在对VaR理论进行简单介绍的基础上,将残差分别服从正态分布、T-分布、GED分布的GARCH族模型运用到VaR的计算当中,对中国上证综合指数进行了实证分析,并对各GARCH族模型的计算结果进行了比较,在对VaR值进行准确性验证后发现:T-分布和GED分布下的GARCH族模型预测的VaR值比较准确,能较真实地反映上证综指的市场风险程度,据此得出了几点结论和建议。     

基于分位数回归模型的沪深股市风险测量研究

探讨了分位数回归理论相对于传统最小二乘回归模型在金融时间序列建模和风险测量方面的应用特点,分别采用滞后收益率、星期虚拟变量、滞后收益率的均值和方差作为解释变量的条件分位数回归模型,对1996-2004年期间中国沪深股市的在险价值（VaR）进行动态估计,实证研究了沪深市场存在的“VaR星期效应”行为,发现周内各日的VaR水平呈现显著的非均一性,且VaR后验测试结果优于不对称自回归条件异方差模型．结果表明：分位数回归模型适用于金融时间序列厚尾数据在高置信水平下的VaR估计,是一个有效的半参数风险测量方法和认识市场风险变化模式的途径．     

基于t-GARCH模型的风险价值VaR及其在我国股票市场中的实证分析

本文主要介绍了金融市场的风险管理工具VaR,以及基于t-GARCH模型的VaR值计算方法,使用R统计软件对沪深综合指数日对数收益率序列进行实证研究,并通过计算所得的VaR值对沪深股市风险进行了比较,从而说明基于t-GARCH计算的VaR值是较为方便可行的判断股市风险的方法。     

基于时变Copula的风险价值度量

传统的VaR度量方法明显存在一些不足,引入时变Copula与Garch相结合的模型进行VaR度量,该模型不仅可以捕捉金融市场间的非线性相关性,还可以得到它们之间的尾部相关行为的动态变化。实证结果表明:利用时变Cop-ula进行VaR度量,整体上度量的效果要优于传统的VaR度量方法,而传统的方法(除bootstrap外)则存在着低估市场风险的现象。     

采用ES测度风险时的金融资产定价模型

为了更加合理地在金融资产定价模型中反应投资者等行为主体的真实风险感受,并分析除市场风险以外的其他风险对于资产均衡收益的影响,通过期望损失(expected shortfall,ES)方法测度风险,并将其作为目标函数,构建相应的均值-风险投资组合优化模型,进而通过求解优化模型的解析解得出基于ES的金融资产定价模型.同时将资产的流动性风险因子引入金融资产定价模型,进一步得出了经过扩展的金融资产定价模型.大量的理论和实证研究表明,ES较之于已有其他的风险测度方法要更为符合投资者的真实心理感受,而对资产风险进行准确有效测度是资产定价的重要前提和基础,所以与已有的金融资产定价模型相比,采用ES测度风险时所给出的金融资产定价模型所反应投资者风险感受也更为符合实际,同时从定价模型的形式上可以直观地看出其所包含的金融资产定价因子也更为全面.     

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.     

基于参数分布的辅助服务市场风险计算方法

市场环境下辅助服务的运营机制发生重大变化,市场中不确定因素的增加,如辅助服务的价格、需求波动等,导致辅助服务市场的风险增大.为了保障电网的安全、稳定和经济运行,从辅助服务的风险量化方面展开论述,引入VaR理论,建立基于参数分布的辅助服务市场风险分析VaR模型.算例结果表明:该模型能够量化评价电网公司在不同时刻购买辅助服务时可能遭受的风险损失,从而为其做出优化的市场决策提供辅助参考.     

考虑美元指数冲击的CPAAVS-CAViaR油价风险预测

分析原油价格市场风险演化的结构突变行为,引入美元指数对油价风险的不对称冲击特征,提出含有结构变点和外生协变量的CPAAVS-CAViaR原油市场风险预测模型,给出模型的贝叶斯推理和Gibbs抽样参数估计算法.对2012—2015年WTI原油市场风险进行实证研究,样本外VaR预测的后验测试表明,美元指数CPAAVS-CAViaR模型比无变点AAVS-CAViaR模型以及经典CPAAVS-CAViaR模型的预测精度更高,且能准确估计出原油市场风险变点的实际位置.美元指数收益对原油市场风险产生的不对称冲击效应在变点前后表现异同,揭示油价大幅度下跌背景下美元指数下降对油价风险冲击比美元指数上升更大.     

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。     

应用极值理论计算在险价值--对上证指数的实证研究

在险价值（VaR）是度量市场风险的普遍工具,可看作是市场风险度量的基石.在估计资产尾部的VaR时,极值方法比传统方法更具优势.但是,一般的极值模型都假定数据是独立同分布的,而大多金融数据具有局部相关性,并不满足模型的条件.笔者利用分串的方法处理上证指数的数据,得到了较好的结果.     

限制性卖空的单位风险收益最大投资组合模型

在限制性卖空条件下,以VaR作为风险度量工具,它比传统的方差风险度量更全面更系统,首先建立了限制性卖空的单位风险收益最大模型,其次提出了基于线性递减惯性权重和自然选择机制的二阶混合粒子优化(LSSPSO)算法,并将该算法应用到模型中进行求解,最后以一个算例验证了算法的有效性,以及限制性卖空有助于增强市场效率,降低市场风险。     

基于VaR(风险价值)的金融投资的研究

近年发展来的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模型及方法，本文省去了复杂繁琐的数学公式的演绎，从理论上简要地阐明了VaR风险管理技术的原理，并介绍了VaR风险管理技术之所以被国际金融界广泛认可的优点，同时也指出了作为一个金融数模模型所存在的缺陷，并介绍了VaR风险管理技术在银行业，证券业金融衍生品等中的应用，指出发展符合我国国情VaR风险管理技术的必要性和发展方向。     

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。     

基于VaR-WKDE单个期货合约动态基准保证金模型研究

以单个期货合约的对数涨跌率来反映合约的市场风险,借助VaR法和加权核估计法,并依据期货多头和空头损失不对称原则,建立了单个期货合约动态基准保证金确定模型,解决了合约每一交易日基准保证金的确定问题.该模型的特点一是借助加权核估计法预测合约涨跌率最大日亏损值,充分体现了涨跌率的实际走势,从而使VaR估计更加精确.二是提出了从多、空头风险值两个角度出发确定期货合约基准保证金思路,简化了SPAN和TIMS系统因设置多种价格风险情景而采用情景模拟法(SS)确定基准保证金的复杂性,保证了模型预测精度及准确性.三是借助大豆合约d0403实证研究及结果分析验证了模型实用性.     

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.     

VaR风险控制的银行资产负债管理优化模型

以资产组合收益率的波动为标准反映风险,在既定的组合收益率下,以组合风险最小为目标,以VaR风险收益率为约束,以法律、法规和经营管理约束为条件,建立了银行资产负债管理优化模型.本模型的特色与创新为以收益率最大损失的形式、而不是收益额的形式来反映VaR,使组合决策更为方便;运用资产负债管理比率建立约束条件,控制流动性风险;以VaR约束保证既定收益率选取的合理性,使资产配给的风险限定在银行的承受能力范围内.