基于分数布朗运动的脆弱欧式期权的风险值分析

本文在股票价格、公司价值和公司负债均服从分数布朗运动条件下,初步探讨欧式股票期权的VaR（Value at Risk）CVaR（Conditional VaR）的计算问题,推导了该期权VaR和CVaR的计算公式。     

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.     

风险因素服从It过程下的条件风险价值

有效地对各种风险进行管理有利于银行和其他金融机构作出正确的决策、有利于保护其资产的安全和完整、有利于实现其经营活动目标,具有重要的意义.因此对风险进行度量就成为了首要的任务,本文在风险因素服从It过程下,研究了风险度量风险价值(VaR)和条件风险价值(CVaR)的计算问题和应用概况,并给出了CVaR－风险贡献计算表达式,同时阐述了CVaR－风险贡献的应用.     

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。     

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．     

期权的最优风险管理方法和应用

CVaR是在VaR的基础上发展起来的一种期权风险管理测量方法.本文就期权定价模型,在VaR约束下的期权风险管理基础上提出用CVaR管理期权风险,CVaR是较VaR为更优的一种方法.     

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.     

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．     

风险价值VaR的区间估计

风险价值(value at risk,VaR)是国际金融界广泛支持和认可的一种度量金融风险的工具。分别利用Bootstrap、MOVER(method of variance estimates recovery)和Fiducial方法给出正态总体下VaR的区间估计方法,并进行了模拟比较。模拟结果发现基于Fiducial思想的广义区间估计在覆盖率和区间等尾性上具有更稳健的性质。最后对上证180重点指数的对数收益率VaR进行了分析。     

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.     

服从连续扩散过程的脆弱欧式看涨期权股价的风险度量

在股票价格、公司价值均服从连续扩散过程且公司负债为常数的情形下,给出了标的资产价格服从连续扩散过程的脆弱欧式看涨期权的VaR和CvaR的计算公式。     

基于GARCH模型的风险价值在现货黄金市场的比较研究

风险价值VaR现广泛运用于金融风险测量中,但基于正态性假设的VaR并不能很好的处理金融变量中的尖峰厚尾性且VaR未能考虑更加重要的尾部风险,CVaR 弥补了VaR方法存在的缺陷.利用基于GARCH模型的CVaR在性质上的优越性,通过现货黄金市场的实证研究,对不同分布下的VaR及CVaR值进行比较,得出新的结论.我们发现基于GED分布GARCH模型的VaR及CVaR值要好于基于正态分布及t分布的VaR及CVaR值.     

风险资产组合均值-CVaR模型的算法分析

CVaR是指损失超过VaR的条件均值,反映了损失超过VaR时可能遭受的平均损失水平,它克服了VaR的非一致性、非凸性等不足.本文基于CVaR风险计量技术,分析了风险证券的投资收益率在服从正态分布下的风险资产组合均值-CVaR模型,给出了该风险资产组合有解的条件,以及在该条件满足下,最小均值-CVaR组合的投资比例解析形式和最小值.     

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.     

基于分形分布的VaR与CVaR计算

用stable软件对上证指数进行稳定分布拟合，并做了x2和Dn检验，依此，给出分形分布下的vaR与CVaR水的计算公式，实证及检验结果表明，与正态分布下的CVaR及CVaR计算相比，利用分形分布计算VaR与CVaR更谨慎，合理。     

MC-GARCH模型在互联网金融风险度量中的实证研究

针对互联网金融风险测度问题,提出了MonteCarlo模拟法。首先,选取中证互联网金融指数作为研究对象,并对数据进行基本的统计分析,得出中证互联网金融指数对数收益率具有尖峰厚尾性和异方差性的特点,建立GARCH模型,对序列的均值和方差进行估计;其次,基于GARCH模型计算出的均值和方差,利用MonteCarlo模拟法计算中证互联网金融指数的VaR和CVaR值;最后,对模型的准确性和精确度方面进行Kupiec返回检验。结果表明:VaR和CVaR均可作为度量互联网金融风险的工具,但VaR无论在准确性上还是精确度上都远低于CVaR,故CVaR是一种更优良的风险测度工具。     

基于Variance Gamma(VG)分布下的VaR与CAaR

以VaR和CAaR为风险度量,针对金融资产收益率分布通常存在的"尖峰厚尾"性,引用VG分布来分析金融资产的VaR和CAaR,实证表明VG分布能较好地拟合金融资产收益率分布,与实际金融市场的变化更贴切.     

基于均值-CVaR- 熵的社保基金最优投资组合模型

为研究社保基金最优投资组合问题,在借鉴现代投资组合理论的基础上,从证券投资组合理论的风险度量着手,用条件在险价值（Conditional Value at Risk,CVaR）和熵来共同度量风险,提出新的风险度量模型：均值-CVaR-熵模型。在保证投资组合收益率的前提下,以 CVaR 和叉熵函数的线性组合为最小目标函数,在险价值（Value at Risk,VaR）为约束条件,构建考虑交易成本和政策约束下不允许卖空的基于均值 CVaR 熵的社保基金投资组合模型,探讨社保基金的投资方式及投资比例的分配问题,并利用实际数据求得该模型的最优解及各资产的分配比例。结果表明多元化投资是我国社保基金投资实现保值增值目的的必然选择。