浮动汇率制度下企业外汇风险度量研究

浮动汇率给企业带来越来越多的外汇风险,而如何规避外汇风险首先要是确定其风险大小。应用VaR的度量方法对企业的外汇风险进行度量,通过实例研究和检验分析,说明了VaR法可以对企业的外汇风险进行度量,为定量分析企业的外汇风险找到了一个突破点。     

人民币汇率风险测度的实证研究——基于极值理论的VaR

引入基于极值理论的VaR(Value-at-Risk)对欧元/人民币和日元,人民币的汇率风险进行测度,实证结果表明:与历史模拟法和方差-协方差法计算的VaR相比,基于极值理论的VaR能更准确地度量欧元,人民币和日元/人民币的风险.     

风险度量新趋势分析

通过对VaR的一些缺陷进行分析,并例证了VaR在一些情况下不能准确识别风险以及VaR缺乏次可加性,提出了损失期望值这一更接近于投资者真实心理感受的风险度量方法,并证明了它是满足次可加性的风险度量方法。     

基于时变多元Copula-VaR的商业银行汇率风险度量

构建了一个时变多元Copula模型,并运用Monte Carlo模拟技术计算VaR,以期更准确地度量人民币兑美元、欧元、日元和港元4种汇率可能给商业银行带来的风险.然后将其度量效果与静态多元Copula-VaR的度量效果进行比较分析.实证结果表明:人民币兑各主要货币汇率之间的相关结构以时变方式变动,基于时变多元Copula-VaR的商业银行汇率风险的度量效果更好.     

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。     

试论企业汇率风险管理

随着我国富有弹性的浮动汇率机制的逐步建立,外向型企业面临的汇率波动风险将越来越大。因此,提高汇率风险管理水平,采取措施规避汇率风险是企业面临的一个重要问题。     

VaR模型在我国金融风险管理中的运用研究

近20多年来金融市场迅猛发展,金融机构所面临的风险日趋复杂,主要风险已从信用风险转向了市场风险,表现为利率风险、股价风险和汇率风险的综合。我国金融市场是一个发展中的新兴市场,建立适应于我国金融市场的风险预测模型对我国金融风险管理十分必要。文章从研究VaR模型的具体操作方法入手,分析VaR法对于我国金融市场风险管理的影响,探讨VaR法在我国风险度量和金融监管中存在的问题并提出改进策略。     

成份VaR(Component VaR)在投资组合风险控制中的应用

本文简要介绍了VaR和成分VaR在投资组合风险管理中的应用,使管理者更加清晰的看出投资组合中各个成分的风险结构,并且用成分VaR方法对一组假定的投资组合的风险进行风险的度量与分析,并说明如何根据风险情况对组合成分进行调整以降低风险。     

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.     

风险值和尾部条件期望的实证比较分析

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.     

关于风险度量方法VaR的文献综述

近年来,不管是对风险度量的重要性,还是对风险管理的有效性的研究都获得巨大的提高。这是金融市场全球化的结果,也是交易系统和通信技术创新的结果。量化的风险度量方法一度成为国内外金融投资研究的热点问题之一.而VaR便是一种计量风险大小的方法,它是对市场风险进行数量化度量的重要工具。本文主要比较总结了VaR的不同计算方法及其改进思路,以期在实际中获得更好的应用。     

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．     

基于动态极值VaR股指分析的中国行业风险研究

应用动态极值VaR模型分析中国行业股票价格指数,对不同市场条件下中国行业风险进行实证研究.在McNeil等提出的GARCH模型与极值理论基础上,运用Huisman等提出的VaR法修正上述风险值估计方法,构建了动态极值VaR模型.在该模型的构建中考虑了风险因子的时变特性,采用EVT方法对风险因子的厚尾特性进行建模,简化了风险值的估计过程,并提高了估计的准确性.动态极值VaR模型能够较好地刻画风险尾部分布特性,同时能够比较准确地度量所研究时间段内的市场风险和行业风险.研究结果表明,不同市场条件下各行业的风险特性具有显著的变化.最后利用Kruskal-Wallis一致性检验对上述结论进行了验证.据此,在资产组合管理过程中,有必要依据市场环境和行业风险特性对资产配置比例进行调整.     

我国商业银行汇率风险度量及管理

我国商业银行的汇率风险管理注重风险控制,而风险度量为其薄弱环节。风险度量是汇率风险管理的主要流程之一,在风险管理中起着重要的作用,它是风险识别的延续,是正确处理和控制风险的依据。我国商业银行的风险管理整体起步较晚,而偏技术性的风险度量更为其薄弱环节。该文探讨了风险度量对于银行风险管理流程中的作用,深入研究分析我国银行汇率风险度量的现状及不足,并尝试从风险度量方法为切入点,为商业银行的汇率风险管理提出针对性建议。     

基于极值理论的VaR和ES度量——以中兴通讯数据为例

风险价值(VaR)是市场风险的重要度量工具。以具有厚尾的中兴通讯股票收益率数据为例,分别运用极值理论中的分块样本极大值模型(BMM)和超阈值模型(POT)对VaR进行计算,并给出相应的预期损失(ES),同时提出了一种差异度量的方法对POT模型的阈值进行选取。结果表明,使用极值理论度量风险可以更好地捕捉尾部数据信息,得到更合理且符合实际需求的VaR和ES估计值,且POT模型比BMM模型所得计算结果更加稳定。     

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.     

极端金融风险度量模型述评——基于一致性原理的VaR改进方法

针对VaR方法存在的不足以及其不满足风险度量的一致性原则,评述了当前国际上新近出现的系列对VaR进行改进的方法.尤其针对具有厚尾、动态性以及多变量相依特性的各种极端金融风险,需要综合考虑风险分布的各种实际状况而采用合适的度量模型,因此具体讨论了CVaR,ES,Copula,UBSR以及SRM等模型度量不同分布条件下的各种极端金融风险的思路,并对各模型的具体应用和函数功能进行了详细评述,指出了各种度量模型和方法的适用特点,以及未来的可能研究方向.     

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.     

基于GARCH-VaR模型的汇率风险实证研究

现阶段人民币汇率波动及其风险度量受到广泛关注.该文基于2013年1月4日至2016年12月5日美元、欧元、加元和港币的人民币汇率每日中间价数据,建立t分布和广义误差(GED)分布下的广义自回归条件异方差(GARCH)模型,并在此基础上计算四个汇率收益率序列的VaR值.最后,通过似然比(LR)方法检验VaR值的有效性,得出99%置信度下GARCH-GED模型计算的VaR值准确性较高.