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。     

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.     

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.     

基于GED—EGARCH模型的深圳股市风险价值研究

金融时间序列具有分布的厚尾性、波动的集聚性等特点,传统的方法难以准确度量其风险。根据GED分布适合刻画资产收益的厚尾分布和GARCH族模型能动态描述收益率行为的优点,得到基于GED分布的GARCH、EGARCH模型的日VaR的度量方法。利用深证综指数据,计算市场风险的日VaR,并利用Kupiec提出的LR统计量检验法对两模型的风险价值计算结果进行了比较。结果表明基于GED-EGARCH模型的风险价值能更好地刻画深圳股市的市场风险。     

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.     

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。     

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VaR的多阶段存货风险衡量方法

VaR(风险价值)方法在金融管理中作为一种衡量风险的有效手段,得到了越来越广泛的应用. 探讨VaR方法应用于存货的风险控制,通过将存货区分为单一阶段存货和多阶段存货,借助VaR的方法,讨论了多阶段存货管理中的风险衡量问题;介绍了存货管理中与VaR方法有关的基本概念;通过VaR方法的运用,建立了随机需求下的多阶段存货决策模型,并采用解析方法得到了VaR值的分布范围,为有效度量多阶段存货风险提供了期望最大收益(或最大成本)的界值.     

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.