基于ARMA-GARCH模型的风险价值与条件风险价值计算

基于ARMA-GARCH模型,给出风险价值VaR、条件风险价值CVaR的计算公式,分别在标准正态分布、student＇T分布、Skewed-T分布、广义误差分布条件下对模型进行数值模拟,并用上证A股、大同煤业股票相关数据拟合模型来进行实证分析.结果表明,利用ARMA-GARCH模型给出的计算公式能够准确地估计VaR值与CVaR值,并且随着给定概率水平p的减少,VaR与CVaR的值增大,对于给定同一概率水平的CVaR值比VaR值大,CVaR比VaR更能体现风险度量的大小.     

基于分数布朗运动的脆弱欧式看涨期权的风险值分析

在股票价格、公司价值均服从分数布朗运动,公司负债为常数的条件下,讨论脆弱欧式股票看涨期权的风险价值(value at risk,VaR)和条件风险价值(conditional value at risk,CVaR)的计算问题,并推导了该期权的VaR和CVaR的计算公式.     

贝叶斯推断下的条件风险价值研究

基于假设的金融资产收益分布,建立了条件风险价值CVaR计算模型,并对分布的参数采用贝叶斯统计推断进行估计,然后利用蒙特卡洛模拟计算CVaR。选取沪深300中的股票数据进行实证分析,并与经典统计方法作比较研究,研究结果表明:应用贝叶斯推断估计的分布参数更精确,拟合的分布更符合数据的真实波动,提高了CVaR度量的准确性。     

基于n周期CVaR风险控制下log最优资产组合模型

基于条件风险价值(CVaR)风险理论,建立了n周期最优资产组合的风险控制模型.证明了n周期投资风险模型最优解的存在性与唯一性,为n周期投资策略优于连续单周期投资策略及其风险控制提供模型分析,并进行了实例计算与分析.     

基于小波极值理论的中国股市风险研究

运用条件风险价值(CVaR)模型实现对市场风险的监控,把小波变换和极值理论结合在一起对CVaR进行估计.第一阶段,用小波方法确定广义Pareto分布的阈值;第二阶段,把基于小波变换的阈值运用到极值理论中,然后运用极值理论估计CVaR.选用香港恒生指数和深证综指进行实证分析,把基于小波变换的极值理论估计的CVaR与条件极值理论估计的CVaR进行比较,根据失败数量和尾部损失检验,发现基于小波变换的极值理论能够提高预测的精准性.     

基于风险度量模型的高频股票交易数据的比较分析

探讨GARCH-VaR和GARCH-CVaR模型的参数估计,并在实例分析中比较了其估计效果.针对高频股票交易数据的非平稳性,建立对数收益率的ARMA(3,2)-GARCH(1,1)模型,并计算VaR和CVaR的值.实证研究表明,GARCH-CVaR模型比GARCH-VaR模型估计效果更好,运用GARCH模型能有效计算出VaR和CVaR的值,从而精确给出证券市场中高频股票交易数据的风险度量.     

CVaR度量下基于安全第一的最优投资组合

为了让证券投资者更好地按照自己的安全标准进行投资,根据H.Pyle和S.J.Turnovsky提出的安全第一标准,给出了在条件风险价值(CVaR)度量下如何选取最优证券组合的方法,其结论对投资者在选择证券投资组合时具有理论上的参考价值.     

基于CVaR的投资组合优化模型及实证

以条件风险价值CVaR为风险度量,建立以CVaR为目标函数,VaR为约束条件的二次规划模型,该模型给出了在决策者可以接受的VaR风险水平下,使得CVaR为最小值的投资组合最优选择;实例表明投资组合的最优选择降低了投资组合发生灾难性风险的可能性。     

基于GARCH-CVaR模型的我国股票市场风险分析

条件风险值(CVaR)风险度量方法是风险值(VaR)方法的改进，是一种较之VaR更加客观谨慎的风险度量方法。运用CVaR的动态计算模型——GARCH-CVaR模型，对我国股票市场风险特征进行了分析研究，结果表明：我国股票市场具有显著波动聚集性及持续性，股票市场的CVaR值始终比同期VaR值偏大，尤其在市场剧烈波动即风险较大时．     

基于GARCH-CVaR与GARCH-VaR的人民币汇率风险测度及效果对比研究

运用GARCH-CVaR和GARCH-VaR方法,在不同模型、不同分布、不同置信水平的假定下,对人民币汇率风险进行测度,测度结果表明:GARCH模型的种类对CVaR和VaR的计算结果影响不明显,而分布假定和置信水平对CVaR和VaR的计算结果影响显著;同时,还对GARCH-CVaR和GARCH-VaR的风险测度效果进行了对比研究,对比结果表明:分布假定和置信水平会显著影响CVaR对VaR的改进效果.     

风险厌恶下第三方物流供应商选择的拍卖机制

以往在研究第三方物流供应商的选择问题时,通常假设第三方物流供应商(3PLS)对第四方物流集成商(4PLI)持风险中性态度,而这与现实是不符的.为了使研究更加贴近实际,考虑第三方物流供应商有风险态度的情况下,第四方物流集成商通过多属性逆向拍卖方式对第三方物流供应商进行选择.通过案例设计和进行相关实验,发现通过条件风险价值(conditional value at risk,CVaR)的风险度量方法对风险态度进行度量,很好地将风险因素融合到了多属性逆向拍卖中,打破了传统的第四方物流集成商选择时风险中性的假设,并且将风险度量中常用的CVaR方法融合到了供应商选择中,具有一定创新性.通过对不同风险厌恶程度以及风险中性的情况进行对比,结果表明,当3PLS为风险中性时对4PLI是最有利的,当3PLS为风险厌恶时,风险厌恶程度越小对4PLI越有利.     

基于f-散度的一致风险度量

进一步研究了带有熵约束的一致风险度量,鉴于它的许多良好性质,提出了带有f-散度约束的一致风险度量,获得了一大组可以灵活选取的风险度量,并且给出了一致风险度量理论中可接受集的控制方法.另外,讨论了将这类风险度量直接用于优化问题的优点以及它们的稳健化处理方法,得到了一致风险度量的新的表现形式,此形式是CVaR的上界,在应用中是更易处理的.     

条件风险价值度量方法在银行投资组合优化中的应用

将一种新的风险度量方法——CVaR方法引入银行投资组合优化问题中,由此建立了期望收益最大化的优化模型．并利用我国债券市场价格数据进行了实证分析．     

VaR与CVaR的对比研究及实证分析

对两种风险度量方法——风险价值（VaR）和条件风险价值（CVaR）的性质和最优化算法进行了比较．首先对它们具有的性质如平移不变性等进行了比较,其中CVaR独有的次可加性最能显示它相对于VaR的优越性．然后,通过引入顺序统计量,把现实中基于CVaR的最优组合问题转化成线性规划问题,并说明只有当收益服从高斯分布时,基于VaR和CVaR的两种最优组合问题的解才是一致的,基于VaR的最优问题才有意义．最后对深市股票进行了实证分析,验证了上述结论,并分析了可能存在的影响结果的因素．     

带条件风险约束的发电商最优投标模型及计算

采用条件风险(CVaR)作为风险度量指标,建立了双层优化的发电商投标模型,上层解决社会效益最大和风险最小问题,下层解决发电商利润最大问题,设计了启发式粒子群算法(PSO)求解该复杂的双层优化模型.在4节点2机系统和9节点3机系统进行了实验,说明该模型和算法具有较好的计算效果和时效性,通过实验数据比较显示CVaR比VaR更准确地度量了发电商的风险.     

基于CVaR的投资组合优化

由VaR模型的非一致性风险度量缺点引出CVaR模型,分析了CVaR的计算方法,并利用遗传算法对我国股票的实际数据求出了投资组合的最优解。     

蒙特卡罗模拟法度量可转换债券的风险价值

借助可转换债券价值与其发行公司的股价之间的联系,将风险价值的概念应用到可转换债券风险测度的度量之中,并利用蒙特卡罗模拟法计算可转换债券的风险价值,最后用点估计验证蒙特卡罗模拟法的有效性.     

基于组合投资的混合风险度量模型

对2种风险度量方法均值-VaR模型和均值-CVaR模型进行混合.首先对在险值(VaR)和条件在险值(CVaR)具有的性质如次可加性进行论述和比较,其中在计算条件在险值(CVaR)时,同时也能得到在险值(VaR),因此CVaR可对风险进行双限监管,比单纯的VaR更加保险;然后对均值-VaR模型和均值-CVaR模型赋予不同的权重,得出混合后的模型的相关性质,使混合后的模型在某种程度上优于单个模型的投资组合;最后对深市股票进行实证分析.     

相对风险价值——一种新的一致风险度量

提出了一种新的风险度量指标——相对风险价值(RVaR)。它在风险控制、保险、最佳估计等方面都有明确的直观意义,并且满足一致性、风险回避性以及与多种常见序相容的合理性要求,较好地弥补了风险价值的理论缺陷。本文提出的确定RVaR的准则,保证在正态条件下所确定的RVaR与VaR相同。此外还给出并证明了RVaR的表示性公式,讨论了RVaR在风险交换和资本分配等问题上的应用。     

计及条件风险约束的风电消纳能力概率评估

针对传统风电消纳评估模型所存在的缺陷,提出了一种基于条件风险约束的风电消纳能力概率评估模型.通过考虑传统模型的评估误差,定义了风电接纳风险函数,引入条件风险价值(conditional value at risk,CVaR)作为量化风电接纳风险的指标,构建了基于条件风险约束的风电消纳评估模型,并采用马尔科夫链蒙特卡洛模拟法对评估模型进行求解,得到系统风电消纳能力的概率分布特性,同时计算出每个风电消纳水平下的风险值.在IEEE39节点系统中进行仿真分析,仿真结果表明本文所提方法具有可行性和有效性,为保证系统在安全运行的前提下有效地消纳风电提供了更准确的信息.