服从连续扩散过程的脆弱欧式看涨期权股价的风险度量

在股票价格、公司价值均服从连续扩散过程且公司负债为常数的情形下,给出了标的资产价格服从连续扩散过程的脆弱欧式看涨期权的VaR和CvaR的计算公式。     

基于C藤copula的收益率自相依结构估计以及条件VaR计算

风险价值VaR是一种非常重要的风险度量方法,基于C藤copula(canonical vine copula)给出了条件VaR的一种新的估计方法.首先基于C藤copula对连续几个交易日收益率之间的自相依结构进行了估计,进而给出了在前n个交易日收益率条件下,下一交易日收益率密度函数的估计方法,并对下一交易日的VaR值进行估计.C藤copula的引入使我们能更准确地描述收益率序列中的相依结构,从而能够更加准确地预测市场风险.最后分别对沪深300指数、上证180指数和上海黄金交易所贵金属价格进行了CVaR估计以及预测效果检验实证分析,实证结果表明所提出的模型在VaR值预测方面的表现要远远优于历史模拟法以及方差-协方差法等.     

考虑风险的发电厂竞价上网模型的研究

利用VaR（Value at Risk）方法论证了差价合约在电力市场初期应用的特点及优势,并结合浙江电力市场的具体数据进行了金融风险分析。分析结果表明：差价合约可以减少由于电价波动所带来的金融风险,并且对发电商参与竞争具有指导意义。     

保费计算原理的比较及最优性分析

该文先从保费计算原理的需要满足的性质出发，对非寿险精算的常用保费计算原理的理论和实际应用进行了分析和比较.然后，基于保费估计的标准差准则，对各种保费计算原理的最优性进行了分析.最后，利用Bootstrap方法对丹麦火灾保险损失数据进行重抽样，根据重抽样的数据再次对保费计算原理的最优性进行了验证.     

基于EGARCH和Cornish Fisher展开的VaR度量方法

针对度量收益率风险价值VaR时,GARCH模型不能体现正负收益率的非对称效应,研究了基于EGARCH模型和Cornish-Fisher展开度量VaR的一般方法。该方法结合了EGARCH模型和CornishFisher展开,将EGARCH模型的偏度和峰度代入Cornish-Fisher展开中对收益率VaR进行度量。实证分析选取标普500指数日收益率作为样本数据,度量该收益率的风险价值VaR;该收益率具有非对称性,建立了能够体现非对称性的EGARCH(1,1)模型,运用新的VaR的方法与经典的基于极值理论的VaR度量方法,和基于Bootstrap方法的VaR度量方法对收益率VaR进行了度量,在不同的置信水平下比较了3种方法 VaR度量结果失败率的大小;结果显示:新的VaR方法对收益率VaR的度量效果优于其他两种方法,对于具有非对称效应的收益率,可考虑此方法度量收益率的VaR。