基于藤copula–已实现GARCH的组合收益分位数预测

为准确预测分位数,利用已实现GARCH模型在边缘分布建模中纳入高频信息,通过藤copula刻画资产收益两两之间相异的相依结构,构建了资产组合收益分位数预测的藤copula–已实现GARCH模型.选取中国股市风格指数组合展开实证分析,回测检验结果表明高频信息和异质相依结构是准确预测分位数的关键环节,藤copula–已实现GARCH模型能够提供更准确的资产组合收益分位数预测.     

基于尖峰厚尾、有偏GARCH-copula模型的风险测度

考虑到证券投资组合中资产收益分布的尖峰厚尾属性和波动率集聚效应以及金融资产变量间的非线性相依结构,假设资产收益率分布服从广义误差分布(GED),以尖峰厚尾、有偏的GJR-GARCH-GED模型刻画资产收益率的边际分布,以copula函数描述变量间的相依性,构建起改进的GARCH-copula模型。以研究GED分布的GJR-GARCH模型与不同copula函数耦合对金融序列的拟合能力,进而测度投资组合风险。实证研究发现,沪深收益波动存在明显的非对称性,适宜采用GJR-GARCH-GED模型处理收益率的尖峰厚尾性,波动率的集聚性。考察上述模型与Clayton copula、Gumbel copula、Frank copula以及t copula耦合下的实际拟合表现,进而对投资组合风险VaR和CVaR检验发现,Clayton copula刻画风险相依性的效果最佳,适合应用于风险管理。     

基于多分形的资产组合风险度量建模与实证研究

考虑资产收益率的多分形特征及资产组合收益率间的复杂相依结构,运用Markov switching multifractal(MSM)模型对资产收益建模并结合Copula函数刻画相依结构,构建了资产组合市场风险度量的Copula-MSM模型.以风险价值(VaR)和期望损失(ES)作为市场风险度量工具,选取上证指数和恒生指数构成的资产组合进行实证分析,并比较Copula-MSM, Copula-GARCH和Copula-FIGARCH模型对VaR和ES风险测度的估计精度差异.实证结果表明,与Copula-GARCH和Copula-FIGARCH模型相比Copula-MSM能更准确的估计VaR和ES值,提高风险度量精度.     

基于等熵一致性风险测度的组合选择

本文基于一种新的一致性风险测度——等熵风险测度，进行组合优化，以检验其择股能力，从而检验其风险识别能力. 先就风险识别能力，尤其随机占优一致性对三种基于分位数的风险测度：VaR，ES（expected shortfall）和等熵风险测度进行了介绍与对比. VaR具有一阶随机占优一致性，而ES具有二阶随机占优一致性；等熵风险测度利用了整个分布的信息，不再是简单的0-1风险测度，这与VaR和ES显著不同. 而且，等熵风险测度具有更高阶的随机占优一致性，这使得该风险测度具有更好的风险分辨能力. 而后采用Spearman秩检验方法来检验和预测不同风险测度的风险识别能力，这与随机占优一致性阶数相呼应. 最后，在上证50指数成份股中采用组合优化方法，考察标准差，VaR，ES以及等熵风险测度情况下，优化组合持有期的不同业绩指标. 结果表明，等熵风险测度优化组合的业绩指标最好，表明该测度风险识别能力最高.     

基于藤copula-CAViaR方法的股市风险溢出效应研究

为准确揭示金融风险溢出效应,建立藤copula-CAViaR模型来估计多元条件联合分布,进而推导CoVaR类风险测度方法.该方法既能刻画多个金融市场间非线性的关联关系,也能描述金融市场间"多对一"的风险溢出效应,主要包括三个步骤:第一,使用CAViaR模型拟合单个金融市场收益的边缘分布特征;第二,运用藤copula方法刻画多个金融市场收益间的关联结构;第三,基于边缘分布特征与关联结构,得到多元条件联合分布并计算CoVaR类风险测度,实现金融风险溢出效应刻画.选取上证综指、标普500和日经225等股指数据进行实证研究,结果表明:相比于发生利好事件,美国和日本股票市场(独立或同时)发生更为严重危机事件对中国股票市场影响更加明显,呈现出"风险分担、收益不共享"的总体格局.     

资产组合ES风险测度的Copula-EVT算法

针对金融市场中资产收益的非正态分布以及资产组合中风险资产的非线性相关现象,以EVT描述资产组合中各风险资产收益的边缘分布,以Copula方法描述风险资产之间的相关结构,运用蒙特卡罗模拟方法对资产组合的风险进行研究,并使用后向检验的方法证实了Copula-EVT方法在尾部分析上优于传统的风险研究方法.在此基础上,计算了资产组合的ES风险测度.     

上市公司信用风险测度的不确定性DE-KMV模型

研究不确定性KMV信用风险测度问题,用差分进化算法(DE)来优化违约点系数,提出一种中国上市公司信用风险测度的不确定性DE-KMV模型.实证结果表明,常用的KMV模型往往低估了中国上市公司的风险值,而不确定性DE-KMV模型在面对中国上市公司各种风险情况下的违约系数值与实际风险很接近,模型通过分位数回归分析,其系数在置信区间内显著性更好.因此,相对于常用的KMV模型,化模型更据灵活性,能提高上市公司信用风险测度的准确性.     

基于Copula-ASV-GPD的我国多元外汇储币组合的风险度量

运用Copula-ASV-GPD模型对我国多元外汇储币组合进行风险研究。首先针对外汇收益的尖峰厚尾、波动的异方差性等典型事实特征,采用ASV模型与极值理论结合刻画单个外汇收益的波动性及尾部分布,然后运用更为灵活的t Copula函数进行拟合多元外汇储币组合的相关结构-最后结合Monte Carlo模拟对外汇组合进行了风险度量。通过对外汇储币组合的实证分析,结果表明,基于ASV-GPD的边缘分布模型能有效地刻画多元外汇收益时序并较为精确地描述外汇收益尾部的极端变化,相比其他风险度量模型具有优越性。同时,回测检验显示,基于Copula-ASV-GPD模型的多元外汇组合对风险测度能力更强,能够更好地捕捉外汇组合极端情形下的协同性和关联性,因而能有效地管理外汇储币风险。     

相依违约的违约风险度量研究及其在上市公司中的应用

公司间各种纽带关系形成的相依违约会影响相关公司的违约风险.本文选择适合中国股市的copula函数,构建基于copula的相依违约混合违约风险度量模型.将其应用于交叉持股上市公司,进行考虑相依违约的违约风险度量.并比较未考虑和考虑相依违约两种情况下的违约风险度量结果,以及分析公司间相依违约差异给违约风险度量结果带来的影响.     

基于高维R-vine Copula的金融市场投资组合优化研究

为优化国际金融市场的投资组合,本文以全球具有代表性的七大股票市场重要股票指数作为金融市场的典型代表:首先运用较为灵活的APARCH模型来刻画股票指数收益序列的"典型事实"特征,其次针对投资组合优化模型中变量之间复杂相依关系,采用最大生成树MST (maximum spanning tree,MST)算法选择的R-vine Copula来刻画七个股票市场的相依结构,进而测度R-vine Copula相依结构下组合风险CVaR,最后基于R-vine Copula相依结构条件下建立Mean-CVaR投资组合模型,并实证对比了Mean-VaR,Mean-CVaR和基于R-vine Copula相依结构下的MeanCVaR模型的拟合效果.实证结果表明:考虑资产之间的相依结构能起到优化投资组合的效果,在降低投资组合风险的同时增加了回报率;基于R-vine Copula相依结构下的Mean-CVaR模型投资组合优化效果明显优于Mean-CVaR模型,而Mean-VaR模型较其它两种模型表现相对较差.     

航天研发项目风险分析、等级评估及相关性研究

从航天项目风险案例统计分析出发,确定了影响航天项目研制的主要风险因素并对它们进行归纳和分类,给出了航天项目风险分析指标和结论。以航天项目风险案例统计和专家调查结果为依据,应用主客观相结合的方法将航天项目各种风险因素对项目研制性能指标的影响进行了评估,在此基础上综合得出各种风险因素对项目的综合影响度,并以此为依据对航天项目风险因素的等级进行了排序。同时,利用专用软件对各种风险因素之间的相关性进行分析,获得了各种风险因素排序和相互之间的相关系数,定量地反映出航天项目各类风险之间的关联度。构建了项目综合风险管理模型,设计了航天项目风险预警系统,增强了抵御航天项目风险的能力。     

我国商业银行整体风险度量及其敏感性分析——基于我国商业银行财务数据和金融市场公开数据

依据我国14 家上市商业银行的财务数据和金融市场公开数据, 利用风险因子模型和损失分布法采取蒙特卡洛模拟技术分别生成市场、信用和操作风险敞口回报的分布, 在此基础上, 引入Copula 函数构建此三种主要风险敞口回报的联合分布, 以回报形式的VaR 度量我国商业银行整体风险, 考察研究整体风险对我国商业银行金融业务组合变化和风险相关性变化的敏感性. 实证结果表明: 基于Copula 理论的VaR 估计方法能够很好的度量整体风险, 而线性加成VaR 高估了整体风险, 正态VaR 低估了整体风险; 与市场风险相关的金融业务组合比例增加会加大整体风险, 且操作风险非常显著的尖峰厚尾特性对商业银行整体风险的影响较大; 易发生极端损失的操作风险与市场风险、信用风险之间的交叉作用增强时, 金融监管机构要特别关注.     

证券公司整体风险的度量方法与实证

针对风险集成度量中的数据困难,以及目前我国证券公司风险集成度量研究和实践的缺乏,提出了基于财务报表数据的风险集成度量方法,对我国14家上市证券公司面临的市场风险、信用风险、流动性风险、运营风险和整体风险进行度量,并分析了各风险对整体风险的影响. 研究结果表明:市场风险、信用风险、流动性风险及运营风险与整体风险之间存在着较大的分散效益; 此外, 市场风险与运营相关的风险是我国证券公司面临的主要风险.     

基于随机网络模拟的航天项目风险分析和评估

鉴于各种不确定性因素对航天三项关键参量(战术技术指标,进度和费用)影响的重要性,应用随机网络理论和方法,建立了航天项目研制过程的随机网络模型,对航天项目进度风险和费用风险进行了定量化分析和研究。以一个典型航天项目为例,构建了其研制过程每一阶段的随机网络模型,并进行了求解和分析,得出了富有价值的建设性结论。     

动态一致性风险度量

以投资期限的划分为分界点,提出了静态和动态两种类型的金融风险度量方法.以风险度量的一致性标准为纽带,分析和证明了动态风险度量的一致性.最后,对一般概率通过函数变换,应用Choquet积分思想,对动态一致性风险度量的特征进行了探讨,指出它在实际应用中为多期风险度量方法提供的理论依据,对长期组合投资具有重要的现实指导意义.     

基于产品的虚拟企业工期风险控制研究

作为一种能够高质量、低成本、快速导入新产品的解决方案 (尤其对于制造业而言 ) ,基于产品的虚拟企业正越来越多地引起人们的广泛兴趣 .但由于其具有异地分布、多利益团体等特性 ,如何有效地进行工期风险控制成为一个非常关键的问题 .基于此 ,本文提出了一种风险传递算法 ,并从风险传递、瓶颈风险环节的识别、工期风险的调整、优化和控制等方面 ,对基于产品的虚拟企业工期风险问题进行了分析和研究 ,以求为该类虚拟企业的成功运行提供有效的决策支持.     

风险概念分析

分析了风险的概念,介绍了不确定性经济学、保险和金融三个领域中与风险有关的概念（效用函数,风险厌恶,保险,金融风险）和各自关心的主要问题（如风险的衡量,保费的确定,资产价格波动）,以及一些重要结论（Pratt定理等）。     

风险管理中的风险效应-行为决策模型及分析

从分析风险因素的特征出发 ,研究了风险客观存在的效应机制 ,建立了风险诱惑效应、约束效应及其平衡过程的表述性模型 ,在此基础上提出了结合决策者行为与风险效应的风险效应一行为决策模型 ,发展了传统的风险决策理论和方法 .     

市场风险的量度:VaR的计算与应用

集中讨论在两类假设条件下,数量化市场风险的量度受险价值（ＶａＲ）的计算与应用,提出计算ＶａＲ的主要流程,这将有利于我国金融机构应用ＶａＲ控制市场风险．     

采购过程风险管理

首先分析了企业采购过程中的主要风险因素 ,在此基础上提出了使用 Va R( Value at Risk,风险值 )方法分析其中由价格波动引起的采购风险 ,为进行有效的风险决策提供了量化的决策依据 .并且以石油化工企业为例 ,验证了该方法的有效性.