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.     

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。     

基于超效率DEA方法的开放式基金绩效评价

应用超效率DEA方法,建立了开放式基金的绩效评价模型,并应用该模型对15支开放式基金绩效进行了实证分析.结果表明:国泰金鹰等7支基金绩效相对有效,华夏回报等8支基金绩效相对无效,并且15支基金均存在规模不经济现象.     

基于TARCH模型的VaR方法对上海股市的分析

应用方差—协方差方法中的GARCH和TARCH模型计算了上证综合指数的VaR值.在GARCH和TARCH模型中分别应用了正态分布、t分布和GED分布3种不同的分布假设,并通过Kupiek检验比较了各种模型的优劣.     

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。     

非对称GARCH模型在VaR预测上的应用

基本统计分析发现,上证综合指数回报率分布存在高峰厚尾性,不服从正态分布,并且还具有杠杆效应.本文应用非对称APARCH模型在四种分布(正态分布、T分布、GED分布和SKST分布)假设下对上证综合指数通过事后模拟和条件单步预测来计算上证综合指数的VaR风险值,然后把它与GARCH模型的估计结果进行比较分析.通过返回检验,发现APARCH应用于VaR估计是统计有效的,并且明显优于GARCH模型.     

基于极值理论的VaR度量模型及实证研究

在金融时间序列研究中,随着近年来全球金融危机的频繁发生,越来越多的学者开始考虑用极值理论的方法来进行金融风险管理的研究.笔者主要运用广义极值分布来分析我国A股市场,并借助极大似然估计法求解参数;同时考虑改进极值理论关于时间序列的独立性假设条件,建立更加符合实际的平稳时间序列VaR度量模型;最后将该方法运用于沪深300日收益率的风险估计.研究表明:改进后的模型能够更加准确地刻画实际市场的极端波动情况,弥补了传统极值理论低估风险的不足,从而为机构投资者如何以最少保证金来防范金融危机,提供了一个更有利的工具.     

VaR方法的一种改进模型

VaR方法度量了在一定置信水平下资产可能的最大损失,指出了投资组合所面临的风险程度,但VaR方法并没有指出在何种比例下配置资产可以使得投资组合的VaR值最小.针对此问题,在德尔塔正态方法和蒙特卡罗模拟方法的基础上,提出了搜索化德尔塔方法,并利用证券市场的真实数据,与德尔塔正态方法的结论进行了对比分析.结果表明,搜索化德尔塔方法能够确定最优的投资比例,在此比例下,投资组合的VaR值达到最优.搜索化德尔塔方法可以帮助投资者合理地配置资产.     

VaR方法的一种改进模型

VaR方法度量了在一定置信水平下资产可能的最大损失,指出了投资组合所面临的风险程度,但VaR方法并没有指出在何种比例下配置资产可以使得投资组合的VaR值最小．针对此问题,在德尔塔正态方法和蒙特卡罗模拟方法的基础上。提出了搜索化德尔塔方法,并利用证券市场的真实数据,与德尔塔正态方法的结论进行了对比分析．结果表明,搜索化德尔塔方法能够确定最优的投资比例,在此比例下,投资组合的VaR值达到最优．搜索化德尔塔方法可以帮助投资者合理地配置奇产．     

基于概率分布的风险评估方法研究

风险因素发生概率及其所导致的后果是风险评估过程中的2个重要指标，而这两者往往都具有不确定性。针对定量分析这2个指标困难的问题，论文研究了基于概率分布的风险评估方法。该方法主要利用Monte—Carlo模拟单项风险因素发生及其所导致的后果，生成受单项风险因素影响的系统目标累积概率分布，再结合控制区间记忆（controlled interval and memory，CIM）模型，分析受多项风险因素综合影响的系统目标累积实现概率分布。最后以某型导弹研制阶段某工作节点的费用风险分析为例进行了应用示例。     

评价风险评估方法有效性的DEA模型

决定信息安全评估结果是否科学有效的前提和基础是选择正确的风险评估方法,因此如何选择就成为关键。该文将模糊综合评价方法和数据包络(DEA)方法相结合,提出一种筛选评估方法的数学模型,用于评价风险评估方法的有效性。该方法充分考虑评价指标的客观性,从工程的角度综合计算进行风险评估活动的投入与产出,从定量的角度考察风险评估的评估效果,该方法具有良好的可操作性,为风险评估人员筛选更有效、科学、合理的评估方法提供一个具有实用价值的数学工具。     

基于隐马尔可夫模型的动态风险评估方法

为了改进静态风险评估方法缺乏预测性、实时性差的缺点,在隐马尔可夫模型的基础上,结合实体行为对系统风险的影响,对现有的静态风险评估算法进行改进,并通过理论分析此改进方法的时效性和预测性。实验结果表明,改进后的方法可提高评估结果的可靠性和时效性。     

基于云模型的风险评估方法研究

以复杂网络环境中的网络交易为研究背景, 引入云模型理论, 通过对复杂网络环境中的信任、信任影响因素及信任评价机制等问题的研究, 提出了基于云模型的信任评估模型, 实现了信任的定性与定量的转换, 客观地反映了信任的随机性、模糊性和不可预测性; 为了有效地对复杂网络中交易风险进行评估, 研究并提出了基于云模型的风险评估方法. 仿真实验表明, 提出的信任评估模型能对复杂的网络环境中实体的信任做出合理的评价; 基于云模型的风险评估方法能对电子商务中的交易风险进行合理可行的预测. 设计并实现了一个基于云模型的风险评估系统, 进一步验证了基于云模型的风险评估方法的可行性和合理性, 也为复杂的网络环境中风险评估的研究提供了有价值的新思路.     

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。     

网络安全风险评估量化模型的研究

基于量化的风险评估方法以及现有的风险评估量化模型基础上,提出一种更加完善和详细的风险评估量化模型。     

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。