不同变现策略下的股票质押率定价模型

目前理论界和实务界多是简单基于波动率来设计股票质押率定价方法,虽易操作,但精确度明显不够.本文认为质押人违约所导致的流动性风险是影响股票质押率的另一关键因素,而质权人的相应变现策略则直接作用于流动性风险水平.因此,本文首先根据Obizhaeva线性冲击模型原理来刻画流动性风险,继而考虑了质权人为控制该风险而可能采取的四种变现策略,并给出了不同策略下兼顾波动率和流动性风险的股票质押率定价模型.最后,模拟分析发现:若只考虑波动率风险,股票质押率估值偏高问题显著;若兼顾流动性风险,但质权人仅采取被动变现策略,股票质押率最低;若质权人采取主动变现策略,那么股票质押率与其风险偏好正相关;再考虑金融市场中的负向冲击所导致的股价跳空现象,各情形下的股票质押率则会进一步降低.     

基于vine copula方法的股市组合动态VaR测度及预测模型研究

以世界十大股票市场指数为例,运用滚动Monte Carlo模拟技术,实证计算了R-vine、Dvine、C-vine及R-vine all t四种vine copula结构对投资组合的动态VaR预测值,并进一步运用严谨的Back-testing检验方法,实证对比了上述四种vine copula结构对投资组合的VaR预测能力的优劣.实证结果显示:不论是在等权重还是在mean-CVaR约束条件下,R-vine对投资组合的VaR预测效果是最好的.特别在高分位数水平下,其表现得更为突出.另外,D-vine的预测精度总体上要高于C-vine和R-vine all t的,而节点间全为t copula的R-vine all t表现相对较差.     

基于BEMD-Copula-GARCH模型的股票投资组合VaR风险度量研究

鉴于股票波动具有显著的多尺度特征,本文引入二元经验模态分解(EMD)与二元CopulaGARCH算法,提出一种新的VaR风险度量模型,即BEMD-Copula-GARCH模型.具体地,新BEMD-Copula-GARCH模型可分为三个主要步骤:数据分析,分风险估计和总风险集成.首先,基于二元EMD模型,将复杂且相互作用的股票对分解为若干组较为简单且相互独立的分量,以降低建模难度.其次,引入二元Copula-GARCH模型,刻画各组分量间的相互关系,以度量股票投资组合在不同尺度上的分VaR值.最后,集成各分VaR值以得出最终VaR风险度量结果.实证研究以恒生指数与上证综指为数据样本构造投资组合,结果表明:本文所构建的新模型能有效度量投资组合风险,其估计精度显著优于DCC-GARCH和Copula-GARCH等现有模型.     

基于局部线性近似的投资组合VaR分解

提出了投资组合VaR分解的局部线性近似估计法,该方法是一种在组合VaR附近取线性近似的局部估计方法。对于使用不同方法(参数法、模拟法等)计算出的投资组合VaR,均可使用局部线性近似估计法来分解。实证研究表明,该方法简单、准确,具有一定的实际应用价值。     

基于VaR模型的信用担保定价方法

随着金融市场的日渐完善，信用担保的使用日趋频繁，目前信用担保定价方法主要采用经验定价法和期权定价法。分析这两种方法在实际使用当中的局限，结合国际通行的VaR风险模型，给出了能根据信用担保风险确定担保价格的定价方法，使用该定价方法，担保机构可以在一定置信水平下至少获得无风险收益。     

VaR模型的计算方法及其评析

常用的风险价值（Valueat Risk，VaR）模型可分为三类：得尔塔-正态法、历史模拟法和蒙特卡罗模拟法，三种模型计算方法各不相同，在反映金融资产的风险情况、对资产收益实际分布的拟合优劣等方面各有千秋。在实践中往往需根据具体的投资组合和管理者的意图选择合适的计算方法。     

基于VaR的风险平价投资策略及应用

结合风险测度方法 VaR,提出基于在险价值的风险平价投资策略,建立了相应模型,并给出有效的算法.最后使用中国股票、债券和商品期货市场数据给出数值算例,并与多种常用的投资策略进行了对比分析.结果显示,三种风险平价投资策略均优于全局最小方差组合等其它参照投资策略,其中基于在险价值的风险平价投资策略表现最优.     

基于Bootstrap方法的VaR计算

介绍了非参数方法中的Bootstrap方法在估计样本分位点时的应用，其中在随机抽取子样时应用了MCMC方法，最后将该方法应用到了金融资产VaR的计算上．由于金融资产收益率的分布往往不能用参数方法准确的估计，Bootstrap作为非参数方法克服了这种局限，并改进了历史模拟方法．文章对欧元／人民币、日元／人民币两种汇率进行了VaR的计算的实证分析，计算了VaR的点估计和区间估计，并比较了几种计算方法，得到了一些有意义的结果。     

资产组合的集成风险度量及其应用——基于最优拟合Copula函数的VaR方法

通过对不同族类、不同种类Copula函数之间的比较分析,提出了最优拟合Copula函数的一种选择方法.基于沪深两市经验数据的实证检验与分析表明,Frank-Copula和Clayton-Copula分别适用于计算低置信度和高置信度下资产组合集成风险的VaR.在各自置信度下,根据这两种Copula函数的计算方法优于其它Copula函数方法,更优于使用多维正态分布或者多维t分布的传统方法.     

基于fattailed-garch的VaR模型

利用Fattail_GARCH VaR模型在不同分布的假设下建模上证综指收益时间序列，并与常用的正态分布下GARCH_VaR模型进行比较，结果表明：广义误差分布及Skewed t分布下的GARCH_VaR模型适合建模上证综指收益时间序列。     

基于结构突变的存货质押融资流动性风险实证研究——以中国东方丝绸市场交易所坯布动产为例

引入非参数ICSS结构变点检测算法,以中国东方丝绸坯布市场为例,研究了存货质物商品市场的结构突变和流动性风险模型,并分析了结构突变、不同持有期、不同风险模型对存货质物的质押率的影响。研究发现:(1)对存货质物进行风险度量时加入流动性风险可以更准确刻画商品市场的总风险,且流动性风险占总风险的比重与持有期限呈反比。(2)存货商品市场的波动性、流动性风险有着显著区制转换特征,且不能忽略。考虑结构突变可以更准确地刻画市场风险、流动性风险,也能更准确地确定合理的动产质物的质押率。     

ARMA-GARCH模型及VaR方法在我国银行间同业拆借市场中的应用研究

对我国银行间同业拆借市场利率建立不同分布假设下的12种ARMA-GARCH模型,并用VaR模型度量同业拆借市场的利率风险,得出结论:通过选择适当的滞后阶数,12种不同分布假设下的ARMA(m,n)-GARCH(p,q)模型均可以有效地刻画同业拆借利率序列的动态特性,且同业拆借利率的变化与其前两期的变化有较大关系;我国银行间同业拆借利率序列存在显著的反杠杆效应:利率向上变动时的波动性要大于利率向下变动时的波动性;t分布不适合描述同业拆借利率序列的尾部特征,正态分布和GED分布能较好地描述同业拆借利率序列的右尾特征,但不适合描述其左尾特征.     

A New Method for the Decomposition of Portfolio VaR

In this paper, we give a new method of decomposing of portfolio VaR which are held with the hypotheses of non-normal distribution, based on the mutual relationships of marginal VaR, component VaR and Incremental VaR, and have the same results with decomposing of portfolio under the hypotheses of normal distribution.     

GARCH模型在计算我国股市风险价值中的应用研究

主要讨论VaR模型中有关波动率的估计方法。通过拉格朗日检验（LM），发现上海股市的日收益率服从ARCH过程。分别采用GARCH（1,1）模型、RiskMetrics和移动平均法预测上海股市日收益率的波动性，计算每天的VaR。返回式检验表明，GARCH（1,1）模型比RiskMetrics和移动平均法能更准确地反映我国上海股市的风险。     

基于随机模拟和VaR模型的投资组合优化研究

投资组合的优化旨在对资金进行分配组合,得到各项资产的最优分配权重,并在权衡投资收益和风险的基础上使投资达到期望效用最大化.在研究过程中,首先运用Monte Carlo随机模拟方法预测各资产的收益率期望值,计算出收益率标准差和各资产间的相关系数,进而求解资产的组合风险.然后将VaR(Value at Risk)条件引入到模型中,建立以资产组合收益为最大目标,以资产组合的VAR为约束条件的投资组合优化模型,计算出资产分配比重.最后通过实例分析资产价格走势和检验分布假设,验证模型的合理性和可行性,为投资者的决策提供理论和应用依据.     

利率市场化与商业银行经营管理

利率市场化是一种必然趋势。为适应这一发展需要．商业银行在经营管理上必须提前做好准备。在分析利率市场化的必然性及其对我国商业银行影响的基础上．提出商业银行应对利率市场化的策略。     

基于多维特性的投保企业风险评价方法

引入风险多维特性的概念,建立了基于五种风险特性的效用函数,运用模糊评价对投保企业的风险进行评价,并结合实例进行了测算,研究表明,该方法的引入对担保机构决策提供了重要依据.