在帕累托模型中风险度量的统计分析

在帕累托风险模型中,该文研究了在险价值及其相关风险度量的关系,给出了在险价值、期望短缺、尾条件期望、条件在险价值等风险度量的计算方法; 进而,利用极大似然法和矩估计法得到了这些风险度量的估计,证明了估计的相合性和渐近正态性; 最后利用数值模拟的方法验证了在不同样本下估计的收敛速度.     

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.     

布朗桥中极值分布及在国债风险分析中的应用

通过Girsanov定理进行测度变换,构造新的测度,然后在布朗运动终值点确定的事件前提下利用不同测度事件发生的条件概率相等来剔除布朗桥过程中漂移率影响因素,并再次使用测度变换与L’Hopitl准则获得其极值的分布。同时采用布朗桥运动模型描述六只交易所挂牌交易的国债的波动,VaR(在险价值)衡量国债风险水平,最后利用布朗桥运动极值分布的结果获得六只债券的VaR(在险价值)。     

一种计算金融风险在险价值的新方法

如何计算金融风险度量的在险价值(VaR)和预期不足(ES)一直是业界、学术界关心的课题。基于分位数的办法计算在险价值(简称QVaR)直观易于理解,但也有非常大的缺陷:QVaR度量只关注下方风险,即只给出一个损失的分位数,并未给出具体损失程度,而且对尾部极端风险不敏感。研究表明预期不足对尾部极端风险非常敏感而且给出了尾部损失的具体值,但预期不足不象在险价值那么易于理解和便于业界使用。针对上述问题,提出了一种基于2.5次幂期望分位数计算在险价值的方法(简称GEVaR),核心是将非对称最小二乘法的2次幂改为2.5次幂,其定义与传统的期望分位数类似。研究表明一些情形下GEVaR对尾部极端风险的敏感性与ES相当。     

公司购并中目标企业成长性期权价值计量模型

公司购并投资具有类似于金融期权的特征，将Black-Scholes金融期权模型运用于公司购并中目标企业成长价值的定量评估，将目标企业成长性期权价值计量问题转经为求一定条件下投资收益大于成本的概率问题和投资收益期望值的问题，建立了目标企业成长性期权价值的计量模型，并根据公司购并的规律与特点，对有关变量进行了修正与调整，提出其计量思路。     

建筑工程一切险承保自然灾害的风险分析

在建工程具有灾害易损性高、处于风险中的资产价值随着建设进度逐渐增加的特点.将巨灾风险评估模型与在建工程价值渐增性的特点相结合,提出了建筑工程施工期自然灾害风险分析方法,并以地震灾害为例,阐述了风险分析方法的应用过程.风险分析结果可以作为确定建筑工程一切险保费的依据.     

极值VaR度量的一个新方法研究

在险价值是度量市场风险的一种普遍使用的工具，是市场风险度量的基石。本文应用统计学中的极值理论与泊松过程于VaR的计算。这种新方法是VaR度量方法中最稳健的方法之一。     

浅议公允价值计量与历史成本计量对会计核算的影响

2006年财政部新颁布的《企业会计准则》在强调会计信息质量的同时，多次引入公允价值的概念，随着知识经济时代的到来，社会竞争日趋激烈，风险和不确定性加大，大量无形资产，衍生金融工具等软资产不断涌现，公众对会计信息质量提出更高的要求。公允价值的合理采用，较历史成本计量更加符合会计的配比原则的要求，能合理地反映企业的财务状况，真实地反映企业的收益，更加准确地计量金融资产。采用公允价值计量，要严格按照适用条件运用，还要防止滥用公允价值粉饰经营成果，随着计算机技术和互联网的发展以及我国公司治理环境的不断改善，合理采用公允价值进行计量，将大大提高会计信息的相关性和可靠性，从而提高会计信息的决策有用性和会计信息质量。     

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。     

相依时序逐日盯市条件尾期望的经验估计

Chen等提出了逐日盯市在险价值，并在严平稳ρ-混合相依情形下，证明了其经验估计量的大样本性质.基于逐日盯市在险价值，定义了逐日盯市条件尾期望，并在时序满足严平稳强混合条件时，分别证明了经验估计量的强相合性及渐近正态性.     

一种基于随机波动的VaR方法

风险管理的基础和核心是对风险的定量分析和评价,即风险测量.金融市场风险测量的主要方法包括灵敏度分析、波动性方法、VaR、压力试验和极值理论(EVT).其中,VaR是目前金融现场风险测量的主流方法.但传统VaR方法没考虑随机波动,所以经常高估或低估当前现场条件下的风险.介绍了一种基于随机波动的VaR模型,并给出了评价模型的后验检验方法.     

金融风险度量VaR方法及其应用

风险价值(VaR)是近年来受到国际金融界广泛支持和认可的一种度量金融风险的工具。本文介绍了VaR的基本原理、VaR的计算方法,并且比较了各种计算方法的优缺点及发展方向,阐述了将VaR方法引入中国金融风险管理领域对我国的金融市场建设的重大意义。     

金融风险度量VaR方法及其应用

风险价值(VaR)是近年来受到国际金融界广泛支持和认可的一种度量金融风险的工具.本文介绍了VaR的基本原理、VaR的计算方法,并且比较了各种计算方法的优缺点及发展方向,阐述了将VaR方法引入中国金融风险管理领域对我国的金融市场建设的重大意义.     

VaR和ES尾部风险的比较分析

近年来,风险值(VaR)已成为一种重要的度量市场风险的测度,但它存在一些概念上的缺陷,因此人们在VaR的基础上又提出了两种新的度量市场风险的测度:尾部条件期望(TCE)和期望损失(ES).该文运用极值理论中的POT模型和正态分布GARCH(1,1)模型比较了VaR和ES的尾部风险,结果验证了ES比VaR有更小的尾部风险.     

风险价值VaR及实证研究

随着经济一体化的深入,风险管理受到各个国家和地区越来越多的重视。本文主要讨论了风险管理中的市场风险度量的方法,具体介绍了基于投资组合的收益(或损失)函数的分布函数提出的风险值(VaR)和期望损失(ES)这两种度量方法,它们是目前使用得最广的市场风险度量方法。文中比较了这两种方法的优缺点,给出了各种不同计算VaR和ES的方法,同时也对各种方法进行了对比讨论,给出了一个基于中国上证沪深指数在1999—2013年的日收益率序列的一个实证研究。     

基于EGARCH和Cornish Fisher展开的VaR度量方法

针对度量收益率风险价值VaR时,GARCH模型不能体现正负收益率的非对称效应,研究了基于EGARCH模型和Cornish-Fisher展开度量VaR的一般方法。该方法结合了EGARCH模型和CornishFisher展开,将EGARCH模型的偏度和峰度代入Cornish-Fisher展开中对收益率VaR进行度量。实证分析选取标普500指数日收益率作为样本数据,度量该收益率的风险价值VaR;该收益率具有非对称性,建立了能够体现非对称性的EGARCH(1,1)模型,运用新的VaR的方法与经典的基于极值理论的VaR度量方法,和基于Bootstrap方法的VaR度量方法对收益率VaR进行了度量,在不同的置信水平下比较了3种方法 VaR度量结果失败率的大小;结果显示:新的VaR方法对收益率VaR的度量效果优于其他两种方法,对于具有非对称效应的收益率,可考虑此方法度量收益率的VaR。     

风险值VaR和尾部条件期望TCE的实证比较分析

由于风险值VaR具有一定局限性,因此人们在VaR的基础上又提出了一种新的度量市场风险的方法：尾部条件期望TCE。本文利用基于GED分布和T分布的TGARCH-M模型建立计算公式,并实证比较了VaR和TCE度量市场风险的准确性,结果表明,在通常情况下TCE和VaR均能较准确地度量市场风险。     

风险值VaR和尾部条件期望TCE的实证比较分析

由于风险值VaR具有一定局限性,因此人们在VaR的基础上又提出了一种新的度量市场风险的方法:尾部条件期望TCE.利用GED分布和T分布的TGARCH-M模型建立计算公式,并实证比较了VaR和TCE度量市场风险的准确性,结果表明,在通常情况下TCE和VaR均能较准确地度量市场风险.     

基于分位数回归的人民币兑美元汇率风险测度

针对人民币兑美元汇率风险问题,提出了一种基于分位数回归的风险测度方法;以2015-08-11—2019-09-16人民币兑美元汇率中间价数据为研究样本,运用EGARCH模型和TGARCH模型刻画了外汇收益率序列存在的不对称性、波动集聚性以及尖峰厚尾性特征,并在GARCH族VaR模型的基础上构建了QR-GARCH族VaR模型,最后选择Kupiec失败率检验和动态分位数检验等后测检验方法,比较了两类模型的风险预测精度;结果表明:相对于GARCH族VaR模型,QR-GARCH族VaR模型不仅仅对随机扰动项的假设分布不敏感,并且表现出显著优异的风险预测能力,其中基于t分布的QR-EGARCH VaR模型的预测能力最优,故QR-GARCH族VaR模型在人民币兑美元风险测度问题上更具适用性和稳健性。