极值理论下的风险度量模型

在风险度量的研究中人们逐渐发现,风险度量值的大小往往只与极端事件的出现有关。因此,极值理论这种只研究极端统计量的方法在风险度量方法中得到了极大的运用。在此基础上产生的POT（Peak Over Threshold）模型,给风险度量方法带来突破性的发展,也是本文用于计算股指期货风险的基础模型。     

基于极值理论的洪水灾害损失模型研究

巨灾风险具有发生概率低、毁灭性强等特点,其分布的极值与以往的经验分布不同,具有典型的厚尾特征．运用基于GPD分布的POT模型对我国历年洪水的损失数据进行拟合,并对形状参数及尺度参数进行估计,以此研究巨灾损失的尾部特征,得出结论,并提出建议,对巨灾债券产品的设计和定价具有重要的意义．     

基于极值理论的洪水灾害损失模型研究

巨灾风险具有发生概率低、毁灭性强等特点,其分布的极值与以往的经验分布不同,具有典型的厚尾特征.运用基于GPD分布的POT模型对我国历年洪水的损失数据进行拟合,并对形状参数及尺度参数进行估计,以此研究巨灾损失的尾部特征,得出结论,并提出建议,对巨灾债券产品的设计和定价具有重要的意义.     

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.     

基于极值理论的VaR和ES度量——以中兴通讯数据为例

风险价值(VaR)是市场风险的重要度量工具。以具有厚尾的中兴通讯股票收益率数据为例,分别运用极值理论中的分块样本极大值模型(BMM)和超阈值模型(POT)对VaR进行计算,并给出相应的预期损失(ES),同时提出了一种差异度量的方法对POT模型的阈值进行选取。结果表明,使用极值理论度量风险可以更好地捕捉尾部数据信息,得到更合理且符合实际需求的VaR和ES估计值,且POT模型比BMM模型所得计算结果更加稳定。     

极值理论与VaR计算

介绍了利用极值理论研究随机变量尾部性质的方法,并将其应用于金融产品在险价值（VaR）的计算.实证分析表明,与传统的计算VaR的方法相比,极值理论方法能更好地利用已知历史数据,并能在计算高置信度VaR时克服传统方法中误差较大的缺点.     

基于EGARCH-ε_t-GPD模型的VaR计算

在传统的利用极值理论来计算VaR的过程中,一般先是对时间序列建立GARCH模型,再对残差序列运用极值理论建模,从而估计得到VaR.但建模时在GARCH模型的条件方差方程中,人们只考虑了以前时刻的随机误差项对方差的影响,而忽视了当前时刻的随机误差项对方差所作出的贡献.故作者在对时间序列建立EGARCH模型时,在方差方程中引进了当前时刻的随机误差项,然后再对残差建立GPD模型来研究风险价值,并进行了相应的实证分析,结果表明加入当前时刻的随机误差项后估计得到的VaR准确性更高.     

基于CBR和加权泊松的泊松低方差计数数据模型效率比较

现实中的数据常会出现“超散布性”和“超聚集性”现象，分布假定的错误会导致模型不合理甚至得出错误的结论。本文着重于一类典型的“超聚集性”问题一一泊松低方差的讨论，着眼于两种主要的解决方法——加权泊松分布模型和纯生过程分布模型，并在Faddy的CBR分析实例基础上进一步比较标准泊松模型与这两种模型在分布拟合效果及检验效果上的差异，强调面对“超聚集性”数据时选择正确分布的重要性。     

泊松过程的教学研究

本文采用与现行教科书不同的方法，从泊松分布出发，借助于Ｃｈａｐｍａｎ－Ｋｏｌ－ｍｏｇｒｏｖ方程，导出泊松过程定理。其特点是：（１）可以与本科概率论课程中的泊松分布相衔接；（２）可以更形象地表现过程与分布之间的区别与联系，从而更充分地揭露出过程的物理含意；（３）可以减少导出引理以及在此基础上导出定理的较大篇幅，更直接地导出泊松过程定理     

基于复合泊松过程的家教公司经济状况的分析

运用随机分析中的复合泊松过程分析了家教公司的经济收支情况,为家政公司的运作找到关键环节,并为经营决策者提供参考.     

基于非对称GARCH与极值理论的商业银行信用风险度量模型

提出一种基于ARMA-TGARCH-EVT模型并适用于商业银行内部信用风险评估的新方法.首先通过广义矩法估计ARMA-TGARCH模型,获得近似独立同分布的残差序列zt;然后选用极值理论的越槛高峰模型(POT)对残差序列进行拟合分析,得到风险价值和期望损失的估计值,并采用Bootstrap方法给出95%置信水平下的置信区间;最后利用某商业银行2000-02-19～2010-12-15的日信贷资产对数收益率进行仿真,得到控制信用风险价值V和期望损失E值及置信区间,并与未经调整的预测值进行比较.研究结果表明,该方法在一定程度上克服了单纯进行极值分析时,由于序列的非独立同分布不能满足极值理论假设所造成的估计误差,改进了采用似然比率法估计置信区间时,由于极值事件的小样本所造成的偏差.     

基于半参数极值理论的高频数据风险价值研究

高频数据分析是理解市场微观结构极为有效的手段,在正态性假设不成立情况下,本文采用半参数极值理论对高频数据的分布尾部进行估计,进而估计风险价值.返回检验的结果表明,此方法可以比较精确地度量风险价值.     

人民币汇率风险测度的实证研究——基于极值理论的VaR

引入基于极值理论的VaR(Value-at-Risk)对欧元/人民币和日元,人民币的汇率风险进行测度,实证结果表明:与历史模拟法和方差-协方差法计算的VaR相比,基于极值理论的VaR能更准确地度量欧元,人民币和日元/人民币的风险.     

VaR和ES尾部风险的比较分析

近年来,风险值(VaR)已成为一种重要的度量市场风险的测度,但它存在一些概念上的缺陷,因此人们在VaR的基础上又提出了两种新的度量市场风险的测度:尾部条件期望(TCE)和期望损失(ES).该文运用极值理论中的POT模型和正态分布GARCH(1,1)模型比较了VaR和ES的尾部风险,结果验证了ES比VaR有更小的尾部风险.     

应用极值理论估计种群寿命

具有刻度和形状参数的Weibull分布经常刻画生物种群寿命和可靠性理论中元件寿命.通过极值理论分别提出刻度和形状参数的估计量,并且研究它们的相合性、渐近正态性.具有Weibull分布的平均寿命便容易估计和计算.     

基于小波极值理论的中国股市风险研究

运用条件风险价值(CVaR)模型实现对市场风险的监控,把小波变换和极值理论结合在一起对CVaR进行估计.第一阶段,用小波方法确定广义Pareto分布的阈值;第二阶段,把基于小波变换的阈值运用到极值理论中,然后运用极值理论估计CVaR.选用香港恒生指数和深证综指进行实证分析,把基于小波变换的极值理论估计的CVaR与条件极值理论估计的CVaR进行比较,根据失败数量和尾部损失检验,发现基于小波变换的极值理论能够提高预测的精准性.