基于多分形波动率测度的ES风险度量

多分形波动率(Multifractal Volatility,MFV)是一种最近提出的金融市场波动率测度方法。以上证综指和标准普尔500指数的高频价格数据为例,构造了多分形波动率测度的lnMFV-ARMA动力学模型,并运用基于Bootstrap方法的后验分析过程,实证对比了lnMFV-ARMA模型与其他6种常用波动模型对ES(Excepted Shortfall)风险测度的估计精度差异。实证结果表明:在所考察的大多数分位数水平下,lnMFV-ARMA模型对ES风险测度的估计精度都优于许多现有常用波动模型,特别是对标准普尔500指数的极端价格波动风险具有最优的刻画能力。     

基于BEMD-Copula-GARCH模型的股票投资组合VaR风险度量研究

鉴于股票波动具有显著的多尺度特征,本文引入二元经验模态分解(EMD)与二元CopulaGARCH算法,提出一种新的VaR风险度量模型,即BEMD-Copula-GARCH模型.具体地,新BEMD-Copula-GARCH模型可分为三个主要步骤:数据分析,分风险估计和总风险集成.首先,基于二元EMD模型,将复杂且相互作用的股票对分解为若干组较为简单且相互独立的分量,以降低建模难度.其次,引入二元Copula-GARCH模型,刻画各组分量间的相互关系,以度量股票投资组合在不同尺度上的分VaR值.最后,集成各分VaR值以得出最终VaR风险度量结果.实证研究以恒生指数与上证综指为数据样本构造投资组合,结果表明:本文所构建的新模型能有效度量投资组合风险,其估计精度显著优于DCC-GARCH和Copula-GARCH等现有模型.     

基于Copula-VaR的能源投资组合价格风险度量研究

随着国际金融资本和投机资金不断涌入能源市场,能源价格的震荡幅度加剧,为了积极应对这种挑战,需要准确度量价格波动带来的风险,因此本文提出能源价格风险值(VaR_(EP))指标,建立了基于Copula-VaR的能源价格风险模型,定量研究能源投资组合的风险.理论推导和实证研究结果表明,基于Copula-VaR的能源价格风险模型充分考虑了能源价格之间的相互关系优化组合权重,在计算能源投资组合权重分配时,与历史模拟法、等权重分配方法和单一投资方案相比,能更好地降低投资风险.     

有风险控制的最优资产组合的数学建模与计算分析

主要解决有风险控制的最优资产组合问题。采用修正后的序列log-最优资产组合模型，取多周期收益率乘积对数值的期望值，约束条件为：（1）风险控制函数值应在[rmin,rmax]范围内；（2）资产组合的分量之和为1。在算法实现时则采用一种新兴方法－最优保存遗传算法，并用C语言实现。     

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.     

资产组合的集成风险度量及其应用——基于最优拟合Copula函数的VaR方法

通过对不同族类、不同种类Copula函数之间的比较分析,提出了最优拟合Copula函数的一种选择方法.基于沪深两市经验数据的实证检验与分析表明,Frank-Copula和Clayton-Copula分别适用于计算低置信度和高置信度下资产组合集成风险的VaR.在各自置信度下,根据这两种Copula函数的计算方法优于其它Copula函数方法,更优于使用多维正态分布或者多维t分布的传统方法.     

基于动态CVaR模型的房地产组合投资的风险度量与控制策略

研究了基于动态条件风险值(CVaR)模型的房地产组合投资风险度量问题.定义一种动态CVaR模型,它是一个动态规划问题,证明了它可以等价一个非线性规划问题求解.据此,建立了一个基于动态CVaR的房地产组合投资优化模型,通过计算这个模型可以得到在一定置信水平下的房地产投资的风险损失值和组合投资比例.应用这个模型对全国10个城市的房屋价格数据进行了多阶段的风险值和投资比例数值计算,结果表明多阶段组合投资的风险值要比单个阶段更小.控制风险的主要策略是选择低风险的CVaR值的投资组合.     

信用风险度量方法与建模研究

实证分析表明,现代信用风险度量模型对我国银行贷款组合信用风险度量有一定的效果,大多数测算的结果大于实际值,不同模型预测结果相差也较大,而且不能对单笔贷款的损失进行有效预测.在深入研究企业违约本质的基础上,建立了一个解析式的新模型,实证检验和范式比较分析说明了新模型预测的效果要明显优于西方国家开发的模型,并且不需要大量的历史信贷统计数据,更适合于缺乏长期历史信贷数据的我国商业银行,也完全满足高级内部评级法的要求,显示出强大的优越性.     

组合风险与单个资产风险间的定量关系——基于一致性风险测度的视角

在一致性风险测度研究的基础上,通过构建基于多因子模型的空间,从以往对一致性风险测度次可加的定性描述,转而研究组合风险与单个资产风险之间的定量关系,为一致性风险测度理论和风险分散化的深入研究提供新的视角.最后,在风险因子服从正态分布假设下,揭示了资产之间风险相互作用的一般机理,同时论证了M-V模型最优解也是任何均值-一致性风险测度模型的最优解.     

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。     

资产增长度量指标新论——经营资产增长率指标的提出与实证分析

资产增长效应的存在对市场有效性理论提出了挑战,近年来该异象受到金融学界的关注.学者们提出了多种衡量资产增长的实证性指标,这些指标或仅考察了部分资产成分的增长,或笼统地考察总资产的增长而没有剔除其中的噪音成分,导致以往研究结论存在一定的局限性.基于此,文章试图在剔除噪音资产成分的基础上,将更多的与未来股票收益负向相关的资产成分纳入指标的构建,提出使用经营资产增长率指标来衡量上市公司资产变动状况,并运用分组法、Fama-MacBeth横截面回归法、时间序列回归法以及非重叠套利投资战略等工具,以1994-2012年A股市场中非金融类上市公司为样本,实证分析了各种资产增长率指标和股票收益之间的关系.研究表明:经营资产增长率能够全面度量上市公司的资产增长状况,充分反映资产增长效应,是度量资产增长的代表性指标,依据该指标形成的套利组合获得的收益也是最高的,从而为投资决策提供更为准确的依据.     

中国股票市场多标度分形特征的实证研究

混沌和分形是自然系统和社会经济系统中广泛存在的一种非线性现象。近年来许多国外学者通过对汇率、股票收益率、黄金价格等金融市场实证数据的分析，发现了这些数据所具有的另一种重要的非线性特征——多标度分形(Multifractal)特征。通过对中国股票市场的代表数据(上海证券交易所综合股价指数和深圳证券交易所成份股价指数)的实证研究得出类似的结论，并就金融市场多标度分形特征发现的重大意义作出评述与展望。     

存在相关性风险的资产组合策略

经典金融理论的资产配置策略没有考虑相关性风险, 而现实中,各种市场和各种资产之间的相关性是变化的, 从而使投资组合风险上升.与传统金融理论基于完全市场条件下的组合选择不同, 通过SJC-Copula刻画金融市场间不对称的尾部相关性,用CVaR方法求出存在相关性风险的资产组合有效前沿及策略.通过沪港市场的实证研究, 发现忽略上下尾相关性均会影响投资组合风险的估计, 会使投资组合遭受极端的负收益;量化并有效地控制不对称的尾部相关性能够改善资产组合的表现.     

境内外人民币利率风险溢出度量研究——基于MSV-CoVaR模型的实证分析

首先运用GC-MSV模型分析了上海银行间人民币同业拆借利率(SHIBOR)和香港银行间人民币同业拆借利率(CNY HIBOR)之间的波动溢出效应,然后运用DC-t-MSV-CoVaR模型度量了两市场间的风险溢出效应。研究结果表明,境内外人民币拆借利率市场间存在不对称的双向波动溢出效应和风险溢出效应,且离岸市场对在岸市场的风险溢出效应要强于在岸市场对离岸市场的风险溢出效应。随着我国利率市场化的推进和人民币国际化的深入,在岸与离岸人民币利率间的联系在不断加强,相关系数在逐步增加。根据上述研究结论,文章最后在利率市场化改革、利率政策制定和跨境风险监管方面提供了政策建议。     

基于Minkowski测度的风险度量

将基于Minkowski测度的半范数作为风险度量,发现其涵盖了损失期望值、绝对离差、绝对半离差,下偏矩、(a,t)模型、ES等常见的风险度量方法,并且该风险度量方法满足正齐次性、次可加性和协调性公理.因此,它是一种好的风险度量方法.     

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.     

基于Copula-ASV-EVT-CoVaR模型的中小板与创业板风险溢出度量研究

本文以条件在险价值(CoVaR)法为基础,结合Copula-ASV-EVT模型分析了我国中小板与创业板市场之间的风险溢出效应.结果表明,中小板与创业板市场之间存在双向风险溢出效应,且中小板市场对创业板市场的风险溢出效应强于创业板市场对中小板市场的风险溢出效应.此外,文章还分析了波动冲击对中小板与创业板的影响.最后,本文为风险监管以及投资者在中小板与创业板之间进行资产配置提供了建议.     

中国股市多分形波动率建模及预测研究

本文考虑股市高频数据的日内效应和已实现波动率的测量误差修正了现有多分形波动率指标的构建方法，以HAR模型为基础构建新的多分形波动率预测模型.利用Diebold-Mariano检验和"模型信度设定"检验等方法综合评价了各种模型对我国沪深300股指的预测能力.结果表明：1）在相同模型范式下，赋权调整已实现波动率的样本外预测能力要优于已实现波动率，而本文提出的新的多分形波动率模型要显著优于其他模型；2）在相同波动率测度指标下，引入股价波动的跳跃成分和杠杆效应能进一步改善波动率模型的短期预测效果；3）最优和次优模型均是基于新多分形波动率方法构建的模型.     

中国股市多分形波动率建模及预测研究

本文考虑股市高频数据的日内效应和已实现波动率的测量误差修正了现有多分形波动率指标的构建方法,以HAR模型为基础构建新的多分形波动率预测模型.利用Diebold-Mariano检验和"模型信度设定"检验等方法综合评价了各种模型对我国沪深300股指的预测能力.结果表明:1)在相同模型范式下,赋权调整已实现波动率的样本外预测能力要优于已实现波动率,而本文提出的新的多分形波动率模型要显著优于其他模型;2)在相同波动率测度指标下,引入股价波动的跳跃成分和杠杆效应能进一步改善波动率模型的短期预测效果;3)最优和次优模型均是基于新多分形波动率方法构建的模型.     

基于Copula-TARCH的开放式基金投资组合风险的实证分析

以华夏基金的前10支股票为例,建立了AR(1)-TARCH-t(1,1)模型。分别采用正态Copula函数、t-Copula函数完成单个资产收益的边缘分布到资产组合联合分布的过渡。并结合Monte-Carlo模拟技术计算基金组合的VaR。比较实证结果得出Copula函数的选取影响投资组合风险值;由t-Copula函数仿真得到的VaR更保守。