基金投资组合市场风险和流动性风险分析——基于VaR与BDSS模型

提出了三种流动性指标,基于BDSS模型,建立了同时度量市场风险和流动性风险的三种VaR模型,考虑金融时间序列的尖峰性,构建了峰度调整的VaR模型,最后选取我国证券市场的样本,通过传统VaR、峰度调整VaR及基于三种流动指标的VaR共五种模型,进行了实证分析,探讨了基金投资组合市场风险和流动性风险的合成管理.     

VaR在我国商业银行外汇风险管理中的应用

本文利用VaR及其分解边际VaR、成分VaR与增量VaR方法对商业银行的某一假定外汇投资组合的风险情况进行测量,借以说明外汇管理者如何调整组合中外币的构成,从而来达到降低风险的目的。     

带交易费用VaR套期保值比的计算

用股指期货对金融资产进行套期保值是防范市场系统风险的有效手段之一.本文引入风险价值(VaR)作为套期保值组合的风险度量,给出交易费用下最优VaR套期保值比.并且通过建立双变量GARCH误差修正模型模拟股指期货和被套期保值投资组合收益率的分布情况,估算时变的最优VaR套期保值比.以沪深300股指期货套期保值沪深300指数为例进行了实证分析,分别计算出无交易费用和考虑交易费用下的最优VaR套期保值比,并将VaR套期保值比与MV套期保值比进行了比较分析.     

保险资金投资基础设施的可行性研究——基于风险的视角

保险资金能否大规模投资基础设施,关键是要从风险的角度来论证其可行性.本文首先对保险资金及基础设施的投资特征进行分析,然后比较并选取合适指标,运用VaR方法对保险资金投资基础设施的市场风险进行度量,最后据此提出保险资金投资基础设施的风险管理建议.研究证明,不论从指标内涵,还是从实证结果来看,中票城投指数都是度量保险资金投资基础设施收益率的更优替代指标.基础设施与保险资金之间的投资匹配特征及其远低于股票和证券投资基金的VaR数值使得保险资金大规模投资基础设施是具有可行性的.     

投资组合的VaR风险价值分析

本文采用VaR模型的三种常用方法 参数法、历史模拟法、蒙特卡洛模拟法分别对投资组合的风险价值进行计算。通过选取2018年10月8日到2019年3月1日的二十只股票数据,以此期间的股票基金指数成分股作为投资组合,利用MATLAB编程计算,估算出在一定持有期和给定置信度下的VaR值。数值结果表明,三种方法效果差别不大,参数法较好。     

VaR的改进方法CVaR在投资组合风险中的应用

VaR是当今国际上比较成熟的分析和度量风险的理论,在世界范围内得到广泛应用,但在对风险度量过程中,却常常忽视特殊值的分析和计量,从而影响到风险评估的准确性。本文分析了VaR的缺陷,介绍了在其基础上发展并完善起来的CVaR在投资组合风险控制的优点,并构造出基于CVaR的投资组合优化模型。     

稳定分布及其应用研究

收益率的分布特征对于投资组合和风险管理理论具有重要意义.本文通过对上证指数进行全面系统研究,指出利用稳定分布能够更好地拟合我国股票市场的收益率,并且在稳定分布情况下,利用VaR和预期损失两个指标来度量风险.     

基于VaR的社保基金投资组合风险预测研究

介绍VaR模型在社保基金投资组合的风险度量.利用VaR模型对社保基金投资102组合进行实证分析,将未来有可能发生的损失在一定概率的前提下,用一个数值来概括,直观地通过该数值判断其投资组合的风险程度,从而为投资机构提出参考建议.     

VaR约束下限制资产数目的多因素模型及实证

在多因素证券投资组合模型基础上,引入应用广泛的风险价值约束,建立了基于VaR约束的多因素投资组合模型．并给出改进的遗传算法对该模型进行仿真。     

我国开放式基金风险度量——基于GARCH模型和SV模型的VaR比较

本文是对我国开放式基金市场风险的度量进行研究,找到一种能有效测度我国开放式基金市场风险的模型,给投资者和投资机构提供参考。考虑到金融时间序列数据的波动性以及概率分布,本文运用了GARCH类模型和SV类模型,并分别基于正态分布和T分布进行了建模,进而将其应用于计算VaR值。通过实证结果对比表明,基于SV—T模型计算得到的VaR值更具有准确性,是较优的基金风险测度模型。     

Risk management of stock index futures

The Hong Kong Hang Seng index futures is taken as a study object and a method of empirical analysis is adopted in order to verify the validity of the application of the value-at-risk (VaR) method in the risk measurement of the stock index futures market. The results suggest that under normal market conditions it is feasible to apply the VaR method in the measurement of the market risks of stock index futures. The daily VaR value of the stock index futures provides a foreseeable profit and loss of the stock index futures. Financial supervisors can adjust their supervising strategies according to the daily VaR value. The speculators can adjust risk capital reserve rates in the same way. The application of this method in China's stock index futures market requires the solutions to specific problems: the absence of historical data, the difficult confirmation of non-risk interest rates etc.     

极值理论在VaR和CVaR中的应用及对沪市的实证研究

本文基于极值理论利用POT模型,以上证综指为例对股市收益分布的尾部进行拟舍,算出了相应的VaR和CVaR的估计值。     

ρ-混合样本下VaR样本分位数估计的Bahadur表示

利用ρ-混合样本的两个不等式,研究了ρ-混合序列情况下,风险度量VaR非参数估计的性质,给出了VaR样本分位数估计的Bahadur表示,即本文的定理1,并且根据定理1的结论,证明了VaR样本分位数估计的渐进正态性。     

金融市场风险测量模型VaR分析方法的改进研究

分析方法是金融市场风险测量方法中最为常用的方法.它利用证券组合的价值函数与市场因子间的近似关系、市场因子的统计分布(方差-协方差矩阵)简化VaR的计算.针对分析方法对分布的正态性假定与实际不符,也存在着GARCH参数估计的难度等的缺陷,讨论了分析方法的一些有效的改进途径,提高了VaR的估算精度.     

金融市场风险测量模型的计算方法研究与比较

目前,VaR已经成为现代国际金融界风险测量、监控和管理的主流方法。通过对国内外关于金融市场风险管理文献的学习、研究,在以有的文献基础上,系统全面地介绍了VaR值的计算方法,指出了几种方法的优缺点,并进行了比较研究,为进一步探讨VaR方法在金融风险管理中的应用、并对我国金融机构和投资者管理市场风险,具有一定的参考价值。     

VaR计算中分布的选择

在计算风险价值VaR时,一般假设收益率服从正态分布,本文在分析正态分布的基础上,介绍了几种用来代替正态分布的分布函数,并且这些函数都比正态分步具有更厚的尾部.     

基于VaR 的开放式基金业绩评估法RAROC

近几年, 我国证券市场上开放式基金发展迅速, 如何评价这些基金业绩成为关键问题。好的基金业绩评价方法, 既为投资者决策提供依据, 也有利于基金提高投资管理绩效, 促进基金业的发展。基于风险价值VaR 的业绩评价方法RAROC 法, 能通过最新的风险测量技术来调整收益, 从而更科学更全面地评价证券投资基金的业绩。     

评估风险的期望损失计算及应用研究

Expected shortfall(ES) is a new method to measure market risk. In this paper, an example was presented to illustrate that the ES is coherent but value-at-risk(VaR) is not coherent. Three formulas for calculating the ES based on historical simulation method,normal method and GARCH method were derived. Further, a numerical experiment on optimizing portfolio using ES was provided.     

Calculation of Expected Shortfall for Measuring Risk and Its Applications

Expected shortfall(ES) is a new method to measure market risk. In this paper, an example was presented to illustrate that the ES is coherent but value-at-risk(VaR) is not coherent. Three formulas for calculating the ES based on historical simulation method, normal method and GARCH method were derived. Further, a numerical experiment on optimizing portfolio using ES was provided.