基于概率积分变换与似然比的高维相关性检验

高维相关性的拟合优度检验是Copula尤其是高维Copula实践应用中遇到的复杂课题。为了解决这一难题,该文将Berkowitz在2001年提出的基于概率积分变换的似然比检验单变量分布的方法推广用来做多变量分布的拟合优度检验,特别是用来检验高维copula的拟合优度。通过Monte Carlo模拟对比实验,结果表明基于概率积分变换的似然比检验统计量对高维相关性的拟合优度具有很强的检测能力,同时对小样本数据同样有效。     

大数据时代下金融业的发展方向、趋势及其应对策略

首先简要回顾了大数据的定义、内涵及其主要特征;其次,通过研究发现,金融业是信息密集型服务产业,在数据特征和数据处理方面基本符合“大数据”概念和特征,正步入大数据时代的初级阶段;接下来,论述了在大数据时代未来的金融体系尤其是银行业将具有“开放、数字化、高生产力、科学决策”的显著特征与发展趋势,并指出在通往大数据时代之路上金融业面临来自文化、管理与技术方面的挑战;最后,给出了在大数据时代金融业发展的应对策略.研究结果将不仅对金融业务未来发展规划具有非常现实的指导意义;同时,也将为大数据时代下新金融理论的拓展奠定基础.     

谱估计在金融时间序列模型验证中的应用

为将基于窗谱估计的模型验证技术应用于金融时问序列领域,以解决金融时同序列模型的设定正确性.本文通过实证比较的方法进行检验研究,结果表明:即使模型在5%置信水平下全部通过Basel规则、Kupiec统计量、Christofferson统计量检验,仍有可能存在模型设定错误,无法通过频谱分析模型验证法检验.也就是说,频谱分析模型验证法相对于当前商业银行或银监局在管理模型风险中广泛使用的回顾测试方法,在金融时间列模型的正确性设定检验方面具有更强的模型验证能方,它能揭示系统的更全面的信息.     

大数据时代下金融业的发展方向、趋势及其应对策略

首先简要回顾了大数据的定义、内涵及其主要特征;其次,通过研究发现,金融业是信息密集型服务产业,在数据特征和数据处理方面基本符合"大数据"概念和特征,正步入大数据时代的初级阶段;接下来,论述了在大数据时代未来的金融体系尤其是银行业将具有"开放、数字化、高生产力、科学决策"的显著特征与发展趋势,并指出在通往大数据时代之路上金融业面临来自文化、管理与技术方面的挑战;最后,给出了在大数据时代金融业发展的应对策略.研究结果将不仅对金融业务未来发展规划具有非常现实的指导意义;同时,也将为大数据时代下新金融理论的拓展奠定基础.     

可变年金的定价与套期保值策略

研究基于中国目前金融市场发展情况下结构化产品可变年金中的隐含期权(GMIB)的定价方法的选择以及可能的套期保值策略.文章应用风险中性世界定价方法,针对三因子CIR利率期限结构模型及双指数扩散跳跃模型采用了无离散误差的蒙特卡罗模拟方法对GMIB定价,提出了扩展的GMIB的路径免疫套期保值策略,分析结果表明,这种套期策略具有鲁棒性,因此能对中国金融市场未来几年里设计与发行这一国外资本市场的较为活跃的嵌套GMIB类的产品提供一定的借鉴与指导意见.     

基于概率积分变换与似然比的高维相关性检验

高维相关性的拟合优度检验是Copula尤其是高维Copula实践应用中遇到的复杂课题。为了解决这一难题,该文将Berkowitz在2001年提出的基于概率积分变换的似然比检验单变量分布的方法推广用来做多变量分布的拟合优度检验,特别是用来检验高维copula的拟合优度。通过Monte Carlo模拟对比实验,结果表明基于概率积分变换的似然比检验统计量对高维相关性的拟合优度具有很强的检测能力,同时对小样本数据同样有效。