基于CARR模型与GARCH模型对VaR的比较研究

研究了在一般情形下和极端风险下的风险度量,分别采用基于极差、收益率为变量建模的CARR模型、GARCH模型应用于VaR的计算,结合深证成指的实际数据进行实证分析,分别对比在不同分布下GARCH模型和CARR模型计算出的VaR,最终得出基于在广义伽马分布下CARR模型算出的VaR值,能更加真实地反映深证股市极端情形下风险程度,而基于T分布下的GARCH模型更加真实地反映深证股市一般情形下的风险程度.     

VaR模型在中国股票市场风险评估中的应用

本文介绍了VaR模型,利用RiskMetrics方法计算了中国四个主要股票指数的VaR值,并利用失败率检验法进行VaR模型的准确性检验。结果表明,在95%置信水平下,VaR模型在预测未来风险方面是显著有效的。     

金融风险管理中的VaR模型及其应用

VaR模型是金融风险度量中一个常用的工具,近年来在银行、证劵及金融监管机构得到广泛的认可和应用,本文从研究VaR模型的操作方法入手,分析了VaR模型在金融风险管理中的影响及其存在的不足,并进行了实证研究.     

GARCH-EVT模型在动态VaR中的应用

在综合考虑金融资产收益数据分布的波动集群性和厚尾特征,尤其是波动的条件异方差对动态VaR估计的影响的基础上,运用极值理论(EVT),建立了GARCH-EVT模型,计算了上海证券市场综合指数的动态VaR,并且将GARCH-EVT模型与GARCH-NORMAL模型进行比较.通过实证分析,并利用后验测试,结果表明GARCH-EVT模型优于GARCH-NORMAL模型.GARCH-EVT模型很好地解决了波动集群性和厚尾现象,为管理者和投资者提供了一个控制风险、预测收益的量化工具.     

VaR模型及其在证券投资管理中的应用

VaR模型是近年来用于测量和控制市场风险的主要方法之一,分析了VaR模型的基本原理和考虑的主要因素,根据函数所反映的映射关系,将资产组合价值与其相关的市场风险因素的关系分为线性关系和非线性关系,推导了在正常市场条件下VaR值的计算方法,并探讨了VaR模型在投资组合构造、投资风险控制、信息披露、金融监管等方面的应用．     

基于历史模拟法和GARCH模型的VaR比较

目前度量VaR的方法有很多种,且由不同方法计算出的VaR值往往相差很大,这使得风险管理者不知如何选择最佳模型。通过比较历史模拟法和GARCH模型下VaR值的特点和准确性程度,得出的结论是GARCH模型更具有优势。     

长记忆条件下我国房地产业的风险测量——基于GARCH和FIGARCH模型的动态VaR计算

从股票市场风险管理的角度分析房地产业指数,基于GARCH和FIGARCH模型对房地产业指数日收益率序列进行建模,在此基础上分别计算其VaR的值,并对二者进行比较。实证研究表明:房地产业指数收益率序列的波动具有长记忆性,FIGARCH模型的拟合效果优于GARCH模型;并且基于FIGARCH模型计算的VaR比基于GARCH模型计算的VaR能更有效地度量风险。     

藤Copula模型在我国股市多资产组合VaR预测中的应用

选取我国六只股指数据为研究对象,基于几类藤Copula模型和VaR理论,运用滚动MonteCarlo技术及MST-PRIM算法确定各类模型的RVM结构,并在此基础上结合滚动时间窗口方法预测投资组合的动态VaR。为了进一步验证模型的拟合效果,采用返回值检验法测试模型的VaR预测结果。事实证明:在等权重与Mean-CVaR约束条件下,C-藤和R-藤对投资组合的VaR预测效果胜于D-藤;另外,R-Vine all Gumbel模型的VaR预测结果比R-Vine all t模型好,充分说明在面对非对称特点的金融数据时,Gumbel-Copula比t-Copula更具说服力。     

我国家具制造业上市公司外汇风险管理研究——基于GARCH模型与VaR方法

选取我国7家代表性家具制造业上市公司2012-2013年数据,运用广义自回归条件异方差模型(GARCH)和VaR方法,旨在测算人民币汇率变动对以出口为导向的家具制造业造成的潜在外汇风险。结果表明,其中3家公司风险敞口较小,建议通过资金需求和订单议价灵活调整;另外4家公司存在较明显的外汇风险,需要寻找合适的汇率风险管理工具管理风险。     

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。     

上海证券市场CAPM实证检验

对上海股票市场的价格行为进行了研究,目的是检验风险和收益的关系是否符合ＣＡＰＭ理论．研究内容：①对平均收益和β系数关系的传统ＣＡＰＭ实证检验;②对影响收益的其他因素的横截面实证检验．研究结论：①上海股票市场风险和收益关系并不如ＣＡＰＭ理论所预期的那样,系统风险并非是决定收益的唯一因素;②尚有其他因素影响股票收益率,这些因素是：股本规模、可流通股占总股本的比例、净资产收益率和成交量．各因素对收益影响的重要性随时间而变化．     

股票价格的统计特性与Black-Scholes模型对我国证券市场的可用性探索

对三只A股股票2000年的股票价格进行了统计分析，并说明如果在中国市场上实行期权交易，那么Black—Scholes期权定价公式是具有参考价值的，并且给出如何根据历史数据估计￡时刻的期权价值。     

基于不同分布假设的GARCH模型对上证指数风险值预测能力的比较研究

采用GARCH模型对上海股票市场的潜在风险进行了度量．通过对三种不同分布（Normal，Student-t，GED）进行返回检验，可看出GED分布能更好地刻画上证指数的尖峰厚尾特征，从而也能更准确地预测沪市的风险值．     

沪深股市羊群行为的实证研究

金融市场中的羊群行为是一种非理性的行为,对于投资者的效用和整个市场的稳定都产生消极的影响.研究证明,人类的从众本能,人群间的沟通,对报酬和声誉的需要以及信息的不确定性,都可能导致金融市场的羊群行为.采用横截面收益的绝对差(CSAD)的方法,对我国股票市场是否存在"羊群行为"进行了实证研究,得到我国的股票市场中确实存在着羊群行为.     

股票投资模型中的一个强偏差定理

利用广义似然比以及广义渐进相对对数似然比作投资股票之间相依程度的一种随机性度量和研究随机序列强极限的分析方法,研究股票市场中投资者进行随机决策时,其收益向量的真实分布与其关于边缘分布平均收益率之间的偏差,在适当的条件下给出偏差的上下界。     

CAPM模型应用于房地产股票市场的有效性检验

CAPM模型普遍应用于中国房地产行业资本成本估算,投资风险评价和房地产泡沫等研究中。但是目前并没有文献对该模型在中国市场使用是否有效进行检验。本文选择了沪深A股房地产市场的33只股票,对CAPM模型在中国房地产股票市场的有效性进行检验。通过理论和实证研究,得出CAPM模型应用于房地产市场是无效的结论,即在中国房地产股票市场上不能直接应用CAPM模型,而应当根据中国房地产市场的实际条件做出相应的改进。     

沪深股市的向量自回归分析及其实证研究

对沪深股市的长期水平规律进行了研究,发现在长期水平下我国股市的长期预期收益不能认为是常数,并且建立了两个股票市场中的预期收益、股价和股利三者之间的向量自回归模型,分别给出了实证分析.     

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.     

中国股市波动过程分析

使用一般到特殊的建模方法,建立沪深两市收益率的波动模型.实证分析表明ARFIMA-APARCH-skewed-t过程能有效刻画沪深两市收益率的数据生成过程.