基于一致性风险价值的投资组合优化模型研究

证券市场上收益率分布存在严重的偏峰厚尾现象;同时风险价值方法本身不符合次可加性．这使得进行组合优化时它的局部最优解并非全局最优．针对这些问题,我们从一致性风险度量理论出发,提出了一种新的风险度量技术——一致性风险价值——来度量投资组合的信用风险,在此基础上建立了一致性风险价值的投资组合优化模型,并运用线性规划技术进行组合优化．最后我们通过实证研究,发现运用基于一致性风险价值的优化模型进行投资组合的结果,优于运用基于风险价值的优化模型．     

浅议公允价值风险

2008年金融危机前，会计理论界与实务界对公允价值的热捧达到了史上高点，各国在会计准则里都不同程度使用了公允价值计量属性。然而2008年的金融危机及后危机的现在，公允价值又饱受争议．本文从风险的角度．探讨公允价值理论上与应用上的风险并提出相应对策。     

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.     

基于风险价值的投资决策分析

在Markowitz证券组合理论的框架下,通过对基于风险价值的投资决策问题进行分析,采用收益率的历史数据模拟N种场景,构建了基于风险价值的投资决策模型,并提出了具体的算法．最后利用算例演示了算法的简洁有效性.     

用ML法测算风险价值

风险价值模型(Value at Risk,简称VAR)是近年来发展起来的用于测量和控制金融风险的量化模型.本文讨论了风险价值测算的两种模型,在对VAR进行一般定义的基础上,提出用规划的方法,即最大损失优化法(ML)测算风险.ML法比VAR更具一般性,其对风险价值的测算结果相对VAR要保守些.     

用ML法测算风险价值

风险价值模型（Value at Risk,简称VAR）是近年来发展起来的用于测量和控制金融风险的量化模型。本文讨论了风险价值测算的两种模型，在对VAR进行一般定义的基础上，提出用规划的方法，即最大损失优化法（ML）测算风险，ML法比VAR更具一般性，其对风险价值的测算结果相对VAR要保守些。     

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.     

我国风险投资中的风险企业价值评估初探

依据国外的风险企业价值评估模型,结合我国的具体国情,提出了我国的风险企业价值评估模型,该模型对我国风险投资运作有实际操作意义。     

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.     

投资组合风险价值分解方法研究

提出了两种分别对组合损失和极端损失进行线性近似的投资组合风险价值(VaR)分解的新方法——非对称响应模型估计法和局部线性近似估计法,两种方法均可用于分解参数法与非参数法计算出的投资组合风险价值,弥补了现有分解方法只能分解部分参数法计算出的投资组合风险价值的不足,实证研究结果表明：非对称响应模型法比局部线性近似估计法更为简单、快捷,适用于当组合回报不对称现象明显时;而当组合回报具有显著的厚尾现象时,后者更为准确,两者都具有一定的实际应用价值。     

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。     

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。     

广义误差分布下CVaR模型的股市风险研究

以沪深300指数数据为样本,首先利用广义误差分布与正态分布假定下的GARCH模型对我国股票市场收益率波动特征进行定量分析,然后运用CVaR模型对股票市场的风险进行实证研究,并与基于VaR模型的风险测度值进行比较.研究结果表明,广义误差分布假定下的GARCH模型能够更好地反映出我国股票指数收益率尖峰厚尾的特性,而使用CVaR模型则有利于提高金融市场风险测度的准确性.     

金融风险测度的CVaR方法

风险的准确度量是进行有效风险管理的先决条件,在理论与实务均具有重要意义．目前被广为接受的在险价值风险计量方法具有难以克服的缺陷,以条件在险价值为研究对象,介绍了条件在险价值的基本概念,并在与在险价值进行比较的基础上,给出基于条件在险价值的计量模型以及其在投资组合管理中的应用。     

上证指数的VaR风险测量及有效性分析

本文分别应用历史模拟法和RiskMetricsTM法对上证指数的市场风险进行了实证分析,结果表明:历史模拟法和RiskMetricsTM法对于上证指数的市场风险都有较好的估算结果.实证结果支持VaR的有效性,认为VaR有助于投资者的风险管理.     

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.     

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。     

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.     

中国证券市场的风险价值评估

为降低金融机构风险,需要设计一个合理的评估市场风险的模型。本文介绍间接计算VaR的方法,并结合沪深两市证券市场给出一个具体的数值实例,阐明了风险价值的具体含义;同时利用拟合的方法将实际的收盘情况和预期的结果进行比较,分析发现提出的VaR度量模型在股市风险管理中有很好的效果。     

VaR在商业银行控制企业贷款信用风险中的应用

VaR作为一种市场风险测量和管理的新工具,得到了国际金融界的广泛认可。介绍了VaR模型的基本思想,阐述了银行如何利用VaR控制中小企业贷款信用风险,并为中小企业的信用建设提出了建议。