自回归模型的加权复合Expectile回归估计及其应用

本文基于充分利用多个Expectile信息能提高参数估计效率的假设,提出了AR模型的加权复合Expectile回归(WCER)估计,探讨了该估计的最优权重,建立了其大样本性质,发现根据由数据驱动的最优权重所获得的WCER估计与最优权重已知时所获得的WCER估计具有相同的渐近有效性.数值模拟表明,当误差为厚尾或非对称分布,所提出的WCER估计大大优于传统最小二乘估计.即使误差分布未知,依然可以得到像极大似然估计一样具有优良统计性质的WCER估计.应用所提出的方法分析恒生指数和标准普尔500指数,实证分析表明:所提出的WCER估计在有效性意义下非常具有竞争力.     

基于贝叶斯分位数回归的市场风险测度模型与应用

对具有递归或非递归表达形式的一般分位数回归模型,基于不对称拉普拉斯分布提出了贝叶斯推理框架.指出不对称拉普拉斯分布的尺度参数在估计中应该被参数化,否则将导致其方差存在非零最小值的限制.给出选择尺度参数和模型参数先验分布的条件,保证参数后验分布是真实概率分布,并采用马尔科夫链蒙特卡罗模拟方法进行参数估计.对深证成分指数的实证研究表明,不对称绝对值和斜率分位数回归模型比间接GARCH和FIAPARCH模型更好地描述了深证成分指数的风险特征,在不同的置信水平下,深圳股市消息对市场风险具有强度不同的不对称性冲击.动态分位检验和后验测试支持分位数回归模型可以对金融数据进行高置信水平的市场风险测量和探索风险的演化模式.     

CVM数据分析中的半参数模型及实证研究

条件价值评估法（CVM）是目前国际上评价景观价值最广泛的方法. 二分式选择问卷是最有效的CVM问卷格式,但二分式选择问卷数据不能提供支付意愿（WTP）的直接估计,其参数模型不能够充分拟合WTP,且不能充分挖掘样本数据信息. 针对上述问题,本文提出一种基于生存分析的CVM 数据分析方法,构建基于半参数比例风险模型的支付意愿影响因素分析模型,为CVM 数据分析提供新的路径. 以三江平原湿地景观价值评价为例进行实证分析,得到黑龙江省居民平均支付意愿为90.53元/人/年,个人收入、环保意识以及受访者所处地理位置是影响其支付意愿的主要危险因素. 研究证明了半参数分析方法在处理二分式CVM数据分析中的可行性及有效性.     

异方差非参数回归模型均值与方差变点的小波估计与应用

金融市场中,受突发事件的影响反映资产平均收益的均值函数和反映资产收益波动的方差函数都有可能出现变点. 本文讨论了均值和方差都存在变点的异方差非参数回归模型的变点估计问题. 给出均值函数与方差函数的局部线性估计,利用函数小波系数的特性求得均值与方差变点位置的估计值并给出其收敛速度.在模拟实验中分析变点估计值的样本特性及均值变点估计与方差变点估计的相互影响.最后通过对两组股票数据的均值变点和方差变点进行估计,说明方法的有效性.     

门限分位数自回归模型及在股市收益自相关分析中应用

门限分位数自回归模型(threshold quantile autoregressive model,简记为TQAR)是一种非线性分位数回归模型,主要用于讨论系统中的门限效应.在TQAR模型中,自回归阶数与门限值的确定等,都会影响模型分析效果.为此,本文给出模型定阶、门限值估计及门限效应检验等方法.数值模拟结果表明,TQAR模型在门限值估计、回归系数估计的有限样本表现方面都优于传统的门限均值自回归模型(threshold autoregressive model,简记为TAR)及门限均值自回归条件异方差(TAR-GARCH)模型.最后,将TQAR模型应用于中国股市收益的自相关性研究,实证结果证实收益序列的自相关性呈现出明显的门限效应和异质效应.这一发现,有助于准确刻画股市收益动态变化规律,为重新认识金融市场运行机制提供了一个实证基础.     

金融市场风险测量模型--VaR

详细介绍了目前测量市场风险的主流模型－ＶａＲ,包括了ＶａＲ产生的背景、ＶａＲ的概念;综合了ＶａＲ的各种计算方法及其发展动态,比较了各种计算方法的优缺点,指出了其各自的适应范围;最后就ＶａＲ中存在的问题和发展方向进行了讨论。     

非瓦尔拉斯市场下的风险价值

研究了非瓦尔拉斯市场下的风险测度；详细介绍了相关的背景、概念；提出了非瓦尔拉斯市场下风险价值模型；讨论了非瓦尔拉斯风险价值计算方法；最后，通过算例比较了该模型和传统风险价值的异同．结论表明，非瓦尔拉斯市场下的风险价值是一种非线性风险测度，由头寸数量、市场条件、变现时间和投资者的交易策略共同决定．     

基于动态分位点回归模型的金融传染分析

金融危机传染检验一直是国际金融研究中的重要问题,大多数传染效应存在性的检验采用相关性方法.本文应用动态平滑数系数分位点回归模型研究不同国家股票市场之间的分位点相关关系,通过系数函数的变化趋势对危机传染问题进行检验和预测.其中在对参数函数进行非参数估计时,应用局部线性回归方法.为了分析亚洲金融危机期间的危机传染问题,对亚洲几个相关国家的指数数据进行了实证分析,实证结果发现,通过分析常数项函数以及系数函数的变化趋势,不仅可以对危机传染问题进行检验,还可以对金融危机传染的发生时刻以及金融危机的缓解时刻进行相应的分析.     

基于VaR-GARCH模型族的我国期铜市场风险度量研究

描述了金融时间序列的一般特性,从收益的波动性与分布出发,组建起计算时变风险价值的VaR-GARCH模型族,并应用该模型族在3种分布假设下对我国铜期货的市场风险进行了实证分析.研究结果表明,基于广义误差分布的VaR-EGARCH模型能很好地刻画期铜收益的尖峰厚尾性与市场风险.同时,对期铜市场风险的变动趋势进行了详细剖析.     

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.     

信用危机下可违约债券组合风险集成度量:基于三因子强度定价模型

可违约债券一旦一个信用违约事件突发后,可导致一系列的可违约债券的相续违约,通过对可违约债券组合风险集成度量进行研究,为金融机构进行金融应急管理和科学决策提供理论依据,同时有利于金融机构完善金融系统在这方面应急处置机制.针对可违约债券组合中的信用-市场风险相关性和各债务人信用相关性,可从不同风险类型识别出的共同的风险驱动因子出发构建风险整合框架.假设债券的违约强度仿射地依赖于系统市场风险因子、系统信用风险因子、特质信用风险因子等组成的基础状态向量,推导出了基于三因子仿射强度的可违约债券价格,把可违约债券双因子强度定价模型拓展为三因子强度定价模型.在此基础上,建立了可违约债券组合风险集成度量的Monte Carlo方法,得出同一个风险计算期下反映市场风险和信用风险这两类风险的损失分布,进而能求得组合的VaR值,在同一个框架下同时捕捉可违约债券的两类风险.最后运用提出的基于三因子仿射强度的风险集成度量模型对短期融资券组合的风险进行数值计算,并与基于双因子仿射强度的风险集成度量模型得到的VaR值进行比较分析.     

沪深股市和香港股市的风险溢出效应研究——基于时变ΔCoVaR模型的分析

本文基于时变ΔCoVaR模型,对2006年11月至2018年12月间沪深股市和香港股市的尾部风险溢出效应进行了估算.研究发现:1)沪深股市与香港股市之间存在着双向风险溢出效应,且溢出效应均为正;2)香港股市对沪深股市的风险溢出效应强于沪深股市对香港股市的风险溢出效应;3)深市和香港股市之间的风险溢出效应的波动幅度大于沪市和香港股市之间的风险溢出效应的波动幅度;4)沪港通和深港通的开通并没有显著增加香港股市与沪深股市之间的双向风险外溢程度.     

极值理论(EVT)在汇率受险价值(VaR)计算中的应用

本文讨论根据极值理论计算金融市场风险重要量度－受险价值的一种新方法,给出了金融组产组合收益或损失尾部分布的二阶展开式的参数估计形式,并以此为基础提出了确定临界值并估计ＶａＲ的“两次子样试算法”,最后用１９７１－１９９８年的日元／美元率６７００多个历史数据验证在极端条件下用ＥＶＴ估计ＶａＲ具有高的准确性。     

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.