金融危机中流动性风险与市场风险动态相关性

基于金融危机中流动性风险与市场风险同时增加的现象,定性分析了流动性风险和市场风险相关性的形成机制;选取上证综合指数为研究对象,采用时变条件方差方法对金融市场风险和流动性风险进行了测度;采用动态条件相关（DCC）法对两者时变的相关性进行了实证研究.结果表明,流动性风险和市场风险具有普遍的相关性,金融危机发生后,两者相关性显著增强.     

基于Copula-kernel模型的流动性VaR分析

传统VaR方法在衡量投资组合的风险上存在诸多缺陷,针对BDSS模型进行改进,基于相对价差得到了再修正的BDSS模型以计量流动性风险.实证分析表明,Copula-kernel模型对多元收益率和相对价差序列的拟合程度都很高,且La-VaR中的流动性风险部分随着置信度的减小而逐渐显著,返回测试表明无论置信度的高低,在大多数情况下La-VaR都不会低估风险.     

ES自回归方法在商业银行流动性风险衡量中的应用

采用ES自回归方法对商业银行的流动性风险进行衡量.此方法能动态地衡量流动性风险,并且能对风险进行预测.与VaR,ES测度和自回归时间序列模型相比较,此方法对于商业银行的流动性风险在某个时点上风险的排序更合理.     

基于Copula函数的中国房地产业与银行业风险传染研究

针对房地产业与银行业间存在的非线性及动态时变的复杂关系,以2005-01-04～2018-12-28日数据为研究样本,通过动态时变Copula函数对中国房地产业与银行业间非线性相依关系及金融危机时期的风险传染进行检验,并基于金融关联理论及行为金融理论探究了三种风险传染渠道.结果表明,中国房地产业与银行业间存在非线性、非...     

基于时变相关Copula的最小方差套期保值研究

在传统的最小方差套期保值的基础上,引入时变相关的正态Copula函数,借助Copula函数计算中位数相关系数,代替传统的Pearson相关系数,以提高套期保值效果.时变相关Copula函数的引入,可描述现货价格收益率和期货价格收益率相关结构动态变化的特征,从而解决套期保值效果结构性失真的问题;使用Copula模型计算中位数相关系数,弥补现有方法不能度量非线性关系的不足,解决当现货价格收益率或者期货价格收益率发生较大波动时套期保值比率确定的问题.实证结果表明:本研究提出的模型有效性高于传统的套期保值模型,利用本模型可以更好地规避现货市场的市场风险.     

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.     

流动性调整的风险价值模型及其实证研究

在放松传统的风险价值模型基于理想化市场的理论假设基础上,通过修正BDSS模型存在的缺陷,构建流动性调整的VaR模型,并以亚洲金融危机中泰铢和日元的汇率数据进行实证研究,并检验两个模型的效力。研究结果表明：在极端市场条件下两个模型估计结果一致,但在正常市场条件下本模型比BDSS模型更具有可靠性。     

基于Copula-GH-CoVaR模型的风险溢出效应研究

【目的】为了更好地刻画金融资产之间的风险溢出效应,提高风险溢出效应测度的精度和有效性。【方法】通过构建广义双曲线分布下的边缘分布模型刻画金融资产的尖峰、厚尾以及偏斜等特征,在优选出Copula函数基础上,搭建起基于Copula-GH-CoVaR的风险溢出效应模型,然后以国际大宗商品综合价格与中国原油市场价格为例进行实证研究。【结果】实证研究结果显示,构建的风险溢出效应模型能有效刻画国际大宗商品市场与中国原油市场风险特征;随着时间的推移,风险溢出效应也在发生变化,并且和重大经济事件的发生相一致;国际大宗商品市场与中国原油市场存在双向正的风险溢出效应,但这一效应是不对称的。【结论】模型的检验表明,基于Copula-GH-CoVaR的风险溢出效应模型从精度和有效性上都达到了要求。     

基于复合Copula函数的动态投资组合选择模型的研究

利用加权平均法定义了复合Copula函数.基于复合Copula函数的性质定义了投资组合的风险测度值相对Copula-CVaR(RCCVaR).利用RCCVaR风险度量方法建立动态的均值-RCCVaR的投资组合选择模型.     

C藤Copula自回归模型及其预测

通过研究严平稳时间序列的非线性自相关性,建立了C藤Copula自回归模型,并运用模型进行了预测。首先,基于C藤Copula理论建立C藤Copula自回归模型,给出某一时刻连续几个滞后项是否与这一时刻独立的判别方法,筛选出相关自变量;接着,给出模型的参数估计方法和基于蒙特卡洛模拟的预测方法;最后进行实证分析,结果显示C藤Copula自回归模型的预测效果优于ARMA(1,1)模型和Garch(1,1)模型。     

Copula-EGARCH模型及投资组合的时变风险价值估计

采用EGARCH模型对资产组合中的每一资产建模,资产的联合分布采用条件Copula构建,应用常相关模式建立了Copula-EGARCH模型;采用Monte Carlo法估计资产组合时变风险价值;讨论了模型的检验问题,给出了相关的检验方法。以上证综指与深证成指数据为样本,选用广义误差分布拟合误差分布并选取BB1Copula进行实证分析,实证结果表明所建模型是合理有效的,所估计时变风险价值具有良好的估计精度。     

证券市场流动性综合测度指标研究

流动性是证券市场的基本属性之一,它具有多方面的特性,基于市场微观结构的流动性测度指标度量了流动性某一方面的特性,而缺乏一个全面综合的衡量.从流动性的定义出发,构建了一个综合而又简单实用的流动性测度指标,并通过实证研究证明了该指标的有效性与可预测性.     

考虑安全性的桥梁主梁体系可靠性动态藤Copula预测

为合理预测考虑安全性的在役桥梁主梁体系动态可靠性,利用危险监测点的动态极值应力信息,建立藤Copula技术与动态线性模型(DLM)贝叶斯递推过程相融合的贝叶斯动态藤Copula模型(BDVCM),并结合一次二阶矩(FOSM)方法,实现危险监测点失效时变非线性相关的在役桥梁主梁体系动态可靠性预测。采用某桥主梁5个截面的动态监测极值应力数据进行验证分析,研究表明,考虑安全性的监测点失效时变非线性相关的桥梁体系动态可靠性预测值较不考虑监测点失效相关性所得结果大,说明不考虑失效动态非线性相关性所得结果偏保守。     

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.     

基于尾部指数回归的动态系统性尾部风险度量

基于回归模型,考虑市场波动率指数(volatility index, VIX)对尾部指数的影响,研究了尾部指数与系统性尾部风险系数之间的关系,并构造了时变动态系统性尾部风险系数模型.基于该模型,研究了八个国家的代表股指的CVaR和时变动态系统性尾部风险系数.结果发现,在金融危机期间,全球市场的尾部风险显著增加;中国、日本、俄罗斯、印度,法国和英国的代表股指的系统性尾部风险小于全球市场的,而美国和德国的较高.     

基于GARCH模型的股市流动性风险研究

在GARCH族模型进行简单介绍的基础上,通过对中国上证综合指数及深证成分指数进行了实证分析,利用GARCH族模型对市场流动性风险进行分析,据此得出了相关结论和建议。     

系统流动性风险与系统流动性溢价:基于中国证券市场的研究

流动性是金融市场的基石,流动性溢价理论认为,投资者对于高流动性的金融资产具有偏好,对低流动性的资产要求更高的收益率作为补偿;但实证研究的结论并不一致.对此问题进行研究,通过模型说明,投资者对流动性具有不同的偏好,机构投资者更关心系统流动性风险,因此机构投资者对于系统流动性风险低的股票具有偏好;在此基础上,构建系统流动性风险代理变量,应用中国股票市场数据进行分析研究,发现我国市场存在负流动性溢价,而机构投资比例和公司股东人数对于系统流动性风险具有显著的影响.     

基于结构化模型的金融衍生品流动性分析

主要用损失现金流来刻画信用风险和流动性风险给投资者可能带来的风险损失,用结构化方法给出了相应的风险损失模型,进一步给出刻画金融衍生品的利差模型,并得到相应的定价;金融合约的流动性由宏观市场及本身特点所决定,利用金融市场实际数据,借助损失模型,对债券市场的流动性进行实证分析.     

基于Copula函数的贷款组合期限结构优化模型及其应用

将Copula函数应用于银行贷款组合期限结构优化模型上,进行实证分析.指出基于Copula函数的贷款组合期限结构模型解决了贷款组合的流动性风险控制问题.更好地反映了贷款组合的真实风险,兼顾了资产组合的收益与市场风险的暴露.     

基于Copula方法的P2P区域风险传染研究

研究P2P网络借贷的风险传染现象,利用Copula方法建模以刻画P2P网络借贷市场间的相依结构,并基于模型对北京、上海、广东等五个区域市场进行实证分析,通过模型的相依性测度对区域风险传染的现象做出进一步分析.实证发现,P2P网贷行业指数具有"尖峰厚尾"的分布特点,二元t-Copula函数对于P2P两两区域市场间的相依结构刻画效果较好,我国P2P网络借贷风险传染具有地域间的差异性,不同区域市场之间存在弱相关性,而不存在显著尾部相关.因此认为,由于当前的行业发展存在地域割裂性,不同区域市场间的风险传染暂不明显.