VaR方法在外向型企业风险度量中的应用

在浮动汇率制度下,外向型企业为规避越来越多的汇率风险,需要对这些汇率风险进行度量。将VaR法引入到外向型企业的汇率风险度量研究中,通过实例度量和检验分析,说明VaR法可以对我国外向型企业的汇率风险进行度量。     

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.     

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。     

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．     

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.     

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．     

结构蒙特·卡罗方法在度量信贷风险中的应用

本文主要研究了信贷风险度量的方法.长期以来,由于信贷风险本身的特点,对其进行的一些量化缺乏行之有效的方法.本文试图从企业资产市场价值与银行贷款损失之间的关系入手,利用结构蒙特*卡罗法,给出银行单笔贷款的VaR值.     

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。     

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.     

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。     

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.     

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。     

风险价值(VaR)计算方法的实证分析

选取101组上证综合指数等数据,用历史模拟法、方差—协方差法和蒙特卡罗模拟法,对风险价值(VaR,value at risk)进行估算。用3种方法估算出的VaR值表明:在样本数据服从正态分布的条件下,3种计算方法均能得出可靠的风险值,且运用风险值所做的预测可以较好地拟合实际值,3种计算方法得出的VaR值差距可以忽略不计。尽管不同方法各有特点,但无论运用哪种风险值计算方法,对于我国金融机构和投资者以及金融监管部门来说,都有利于我国金融市场风险的管理和控制。     

基于ArchimedeanCopula方法的VaR估计

应用了ArchimedeanCopula方法计算了投资组合VaR值,介绍了该方法函数的选择及参数估计,通过对上证综指和浦发银行2只股票的收益率投资组合的VaR计算表明,由GumbelCopula模拟得出的结果与实际数据差距小,能很好地度量股市间的风险.     

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。     

基于VaR约束的企业经营者组合监督机制研究

企业经营者的监督约束机制是保证企业有效运行,使经营者才能正常发挥的一个重要保障机制.将组合投资理论应用于企业经营者组合监督机制设计中,提出运用VaR约束下的均值—方差模型来确定多种监督机制的最优实施比例,并用一算例说明了VaR约束下均值—方差法的应用.