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.     

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。     

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Copula-VaR的市场风险度量问题研究

金融资产间相关结构的度量是投资组合风险管理中的一个重要问题,为解决这一问题,将Copula函数应用于风险管理,并以此建立相关模型以克服传统的正态分布和线性相关性假设的不足,采用GARCH模型对单个资产建模,分析运用正态Copula函数刻画股票市场收益率的联合分布并计算VaR,发现该模型优于传统的VaR计算方法.     

度量与控制金融风险的新方法

介绍了近年来被发达国家普遍采用的管理和控制金融风险的风险价值度量（VaR）方法，阐述了VaR的概念，方法和功能，指出了VaR的缺陷。进一步介绍了近年才发展的具有一致性（Coherent)的条件风险价值度量（CVaR)的概念，阐述了CVaR的优点和作用及在证券组合优化中的应用。     

基于GARCH类模型的VaR——一种融合市场风险与流动性风险的合成管理模型

在一种融合市场风险与流动性风险的合成风险管理模型——LaVaR模型的基础上,利用自回归模型和GARCH类模型将LaVaR动态化.并且通过SAS软件强大的编程功能将金融数据常有的集群性、高峰厚尾性、非对称性等纳入同一个模型,从而能够同时考察序列的各种性质,使得预测也更加准确.将GARCH类模型动态化VaR的方法,可以更加准确地计算风险值.     

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.     

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．     

一种新的基于VaR的风险度量WES

阐述了VaR作为风险度量工具的优缺点,针对VaR的不足,介绍了近期一些关于一致性风险度量方面的研究成果,并对各类模型的优缺点进行了对比分析。在此基础上,给出了一种合理风险度量模型应该满足的基本性质：凸性和单调性。针对这两条性质,结合投资者的投资行为与心理因素,引入了一种更贴合实际投资组合要求的新风险度量模型——指数加权期望损失（WES）,从而为金融风险管理提供了新方法和新视角。     

基于GARCH模型的企业汇率风险度量研究

运用极值理论和GARCH模型对企业的汇率风险进行研究,分析人民币对美元的统计分布特征,并对收益率的尾部进行建模,进而计算出VaR与CVaR值,返回检验证明该模型具有准确性与有效性。研究结果表明,该模型具有超越样本的估计能力,比传统工具更适合度量尾部分布下的金融时间序列。     

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.     

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。     

具有VaR约束的不相关资产可能性投资组合模型及算法

利用模糊可能性均值和方差的概念,假设资产的收益率为模糊数时,提出具有VaR约束的不相关资产可能性投资组合模型.该模型更好地反映了在非随机因素影响的金融市场下,具有风险厌恶特征的投资者不仅要求投资组合的实际收益率能够达到给定的期望收益率,同时也能够以较大的可能性保证未来遭受的最大可能损失不超过某一值.当证券收益率服从模糊正态分布时,给出了该模糊可能性投资组合模型的有效投资比例的解析形式,同时给出了可能性有效前沿.最后选取上海证券交易所不同行业的部分股票进行了实证分析.结果表明,该模型不仅能够更好地反映现实经济环境中影响资产投资收益的模糊不清晰因素,而且在VaR约束下,投资者能够选择更适合自己的投资组合.