采用ES测度风险时的金融资产定价模型

为了更加合理地在金融资产定价模型中反应投资者等行为主体的真实风险感受,并分析除市场风险以外的其他风险对于资产均衡收益的影响,通过期望损失(expected shortfall,ES)方法测度风险,并将其作为目标函数,构建相应的均值-风险投资组合优化模型,进而通过求解优化模型的解析解得出基于ES的金融资产定价模型.同时将资产的流动性风险因子引入金融资产定价模型,进一步得出了经过扩展的金融资产定价模型.大量的理论和实证研究表明,ES较之于已有其他的风险测度方法要更为符合投资者的真实心理感受,而对资产风险进行准确有效测度是资产定价的重要前提和基础,所以与已有的金融资产定价模型相比,采用ES测度风险时所给出的金融资产定价模型所反应投资者风险感受也更为符合实际,同时从定价模型的形式上可以直观地看出其所包含的金融资产定价因子也更为全面.

基于ES的P2P平台风险测度方法

提出基于ES的P2P平台风险测度方法.选取260个平台的收益率数值进行风险观测与度量,探究借贷平台存在的风险及问题,提出利用ES模型进行P2P平台风险预警与管理方案,使投资者在自己所能承受的风险范围内进行投资并得到满意的回报,为参与者经营决策和资金管理行为提供参考.

沪深股市风险度量中半参数ES模型的实证检验

目前度量预期不足(Expected Shortfall, ES)的风险技术大多基于参数模型,其建模过程避免不了对收益的分布类型做出假定,但这些分布往往与现实相悖。为此,介绍两种重要半参数模型,即CARE模型和CARES模型,并应用我国2007-2016年上证综合指数与深证成分指数的相关数据评估模型优劣。结果表明:CARES模型与CARE模型在度量我国股市风险中都具有较好的效果,但两者比较,CARES模型明显优于CARE模型。因此,CARES模型能作为我国股市风险度量工具中的一个重要补充。

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.

基于VaR和ES模型的中国公司债券下行风险度量研究

针对中国公司债券具有行业、期限、类型等差异性,收益率和交易量数据突发性和不连续性、不确定性等特点,研究公司债券下行风险计算方法,并分析其与收益的关系。通过对中国公司债券特点的研究分析,确定债券筛选和数据处理原则,应用历史模拟法建立条件风险价值VaR和ES模型,采用失败频率法检验和比较模型的有效性,根据分段组合投资的下行风险分析风险与收益的关系。研究结果表明,VaR与ES模型在不同置信水平下,总体符合有效度量下行风险的要求,ES模型失败比例相对较低;中国公司债券按ES分段投资组合结果表明,每组平均收益与ES正相关。

LOF流动性风险度量与实证研究

文章从投资者实际投资时所面临的价格冲击入手,提出了流动性风险的概念,并定义了LOF(Listed Open-end Fund)流动性风险指标L,并利用VaR(Value at Risk)、ES(Expected Shortfall)对流动性风险进行度量。针对L序列厚尾分布的特征,采用极值理论的POT(Peaks Over Threshold)模型对其尾部数据进行建模,能更准确地估计度量流动性风险的工具VaR、ES的值,从而更有效地捕捉投资者所面临的流动性风险。最后利用LOF的1小时交易数据进行了实证研究。

危机传染背景下多元资产组合风险模型测度效果研究

本文以香港恒生指数、德国法兰克福DAX指数和美国S&P500指数为对象,将三个股指收益组成资产组合。分别以次贷危机和欧债危机爆发为界限,将样本划分为三个时间区间。基于时变SJC-Copula-EVT模型,分别构建VaR和ES风险模型,并通过后验分析方法对比研究风险模型在各个时段的测度精度。研究表明,危机爆发后,VaR模型对资产组合多头头寸的风险测度精度有所提高;而时变SJC-Copula-EVT-ES模型则对资产组合极端风险测度表现出良好的预测效果。

基于藤Copula分组模型的股票市场风险优化研究

文章在充分考虑金融上市公司所属行业类型不同的基础上,扩展了二元Copula分组模型,构建了基于藤Copula分组的均值-ES模型,通过实证方法研究相依结构对中国股票市场优化风险的影响。结果表明:与藤Copula模型相比,藤Copula分组模型在样本内对应的有效前沿表现更好,改善了样本外股票市场最优组合策略的表现,并且返回检验结果也验证了该模型优化风险的准确性和有效性。

基于扭曲混合Copula函数的均值-ES模型的构建与应用

考虑到金融资产间的极端尾部相依结构对投资组合风险优化的影响,构建基于扭曲混合Copula函数的均值-ES模型,通过扭曲函数来刻画金融资产间的极端尾部特征,获得一定预期收益下的投资组合优化策略。首先,将均值-ES模型中用于刻画相依结构的协方差矩阵扩展为可以描述极端尾部相依结构的扭曲混合Copula函数,构建了基于扭曲混合Copula函数的均值-ES模型;其次,提出了基于该模型的ES估计算法;最后,通过数值模拟和实证研究说明了该模型用于刻画极端尾部相依结构特征并进行投资组合优化的效果。数值模拟的结果表明,基于扭曲混合Copula函数的均值-ES模型适用于具有极端尾部相依结构特征的数据集;利用该模型进行投资组合优化后收益明显提升,风险显著降低。实证研究的结果表明,该模型能显著提升最优投资组合的样本外策略表现,同时返回检验的结果也验证了使用该模型对投资组合优化进行风险预测的准确性。因此,基于扭曲混合Copula函数的均值-ES模型弥补了传统投资组合风险优化模型中忽略极端尾部风险的不足,推动了扭曲混合Copula函数在投资组合风险优化中的应用研究。

基于t-copula的信用组合一致性风险度量

以预期短缺ES作为信用组合的风险量度,利用t-copula建模债务人的资产相关性,然后运用小样本近似方法求解信用组合损失分布,并与利用高斯copula得出的结果作比较,提出了一种确定信用组合一致性风险量度ES的方法,并研究债务人资产相关性建模中的模型风险。

基于MRS-GARCH的社保基金投资风险测度研究

考虑到我国金融市场受宏观政策等影响较大,社保基金的波动可能存在结构变化特征,以"社保重仓"代表社保基金的投资组合,基于马尔科夫状态转移GARCH(MRS-GARCH)模型研究社保基金波动的变结构特征,测度其市场风险VaR和ES。研究发现:MRS-GARCH模型能够解决GARCH模型的伪强持续性,提高预测精度;误差服从GED分布的MRS-GARCH建模效果最好,其参数估计值表明"社保重仓"收益率波动存在不对称的状态转移特征;与"上证指数"、"深成指数"、"基金重仓"等相比,"社保重仓"虽然承担的风险较高,但其经风险调整的平均收益率也是最高的,遵循了"安全性"和"收益性"的委托投资原则。由此,建议"十二五"期间,应对社保基金投资实行分类管理,逐步做实个人账户基金,并允许其以委托投资的管理模式在资本市场上投资,以实现其保值增值。

基于GARCH-EVT模型的证券投资基金动态风险测度

文章考虑了一类极值风险特征更为明显的金融资产,以股票基金、混合基金和债券基金为研究对象,比较研究了RiskMetrics、GARCH和GARCH-EVT 3类模型在动态极端风险测度上的表现,分别采用似然比检验和Bootstrap方法对3类模型给出的VaR和ES动态风险测度效果进行了返回测试。实证研究表明:基于GARCH-EVT模型给出的各类基金动态VaR和ES风险测度结果更为准确,意味着将GARCH模型与极值理论相结合,能够实现极端风险的准确测度;ES风险测度比VaR风险测度更保守,在测度极端风险时,应采用ES风险测度作为VaR风险测度的补充。

分层线性模型在金融风险度量中的应用(英文)

为了有效地度量金融市场风险,指出常用的风险度量模型存在不足. 金融风险度量模型必须考虑引入多因素,比如大盘指数与宏观因素. 通过回顾了分层线性模型的定义及其应用,提出改进风险度量模型的设想以及有待解决的问题. 从实际意义来看,这是很切合实际的.

基于E-GAS-AST模型对金融市场的风险度量与回测

针对金融数据的重尾、波动聚集、非对称性等特征,提出了基数据驱动的GAS模型的两种新模型:E-GAS-AST模型和E-GAS-AST-GPD模型,并利用新模型对实际数据进行了风险度量和回测.基于GAS模型,结合具有重尾特征的非对称学生t-分布(AST),参照EGARCH模型提出了E-GAS-AST模型,并使用GPD分布对尾部极值特征进行进一步的描述,重新得到E-GAS-AST-GPD模型.通过研究两个模型各自的残差分布计算出VaR值和ES值,并分别进行回测检验.引入参数驱动模型比如半参数GARCH模型、EGARCH-t模型和GJR-GARCH-t模型进行风险度量的估计,并与本文提出的两个模型进行比较.对道琼斯指数和上证指数在考虑收益率序列可能存在变点的情况下进行的实证研究表明,该数据驱动的E-GAS-AST模型是一个较好可行的模型,可用于对金融市场进行风险度量的模型.

国际能源背景下中国能源市场风险溢出效应研究

在国际能源市场迅速发展的背景下,能源作为重要商品,其金融属性增强带来的价格波动往往引起国内金融市场的起伏。选取国际原油、煤炭、天然气市场与中国能源行业数据,建立偏斜t分布的GAS模型,度量国内外能源市场的VaR和ES,并进行回测检验证明GAS模型的稳健性;采用分位数CoVaR对比分析国际能源市场对国内市场的风险溢出效应。研究结果表明:国际原油市场对中国能源市场有双向的风险溢出,国际煤炭市场与天然气市场对中国能源市场有反向的风险溢出,国际煤炭市场对中国能源市场的风险溢出贡献度远大于其他市场。

基于多分形的资产组合风险度量建模与实证研究

考虑资产收益率的多分形特征及资产组合收益率间的复杂相依结构,运用Markov switching multifractal(MSM)模型对资产收益建模并结合Copula函数刻画相依结构,构建了资产组合市场风险度量的Copula-MSM模型.以风险价值(VaR)和期望损失(ES)作为市场风险度量工具,选取上证指数和恒生指数构成的资产组合进行实证分析,并比较Copula-MSM, Copula-GARCH和Copula-FIGARCH模型对VaR和ES风险测度的估计精度差异.实证结果表明,与Copula-GARCH和Copula-FIGARCH模型相比Copula-MSM能更准确的估计VaR和ES值,提高风险度量精度.

基于加权ES模型对利率期货每日结算风险研究

2012年2月13日中国金融期货交易所的国债期货仿真交易启动,标志着国内重启利率期货已经迈出实质性步伐.利率期货是一种以国债为标的物的金融衍生产品,它的推出将给债券投资者提供更有力的对冲利率风险的工具.以加权ES模型研究利率期货的风险度量和保证金制度.

POT模型在商业银行操作风险度量中的应用

操作风险发生的频率较低,但可能会引起巨大的损失,其损失分布具有鲜明的厚尾性,因此应用通常的风险计算方法往往会低估风险。而应用极值理论计算风险时注重对分布尾部的近似表达,并不是对整个分布进行建模,能更有效地捕捉可能导致金融机构重大损失的尾部风险。所以,把极值理论应用于银行操作风险量化分析不失为一种比较理想的方法。

上海银行间同业拆放利率的风险测度

随着中国利率市场化进程的深化,利率风险将越来越大,同时上海银行间同业拆放利率将逐步成为中国的基准利率体系。在构建上海银行间同业拆放利率期限结构动态模型的基础上,首先利用风险值模型度量上海银行间同业拆放利率的风险值,然后进行后验检验,再利用期望损失模型度量上海银行间同业拆放利率的风险值,并对上海银行间同业拆放利率风险度量的风险值方法和期望损失方法进行比较分析。研究结果表明,无论从动态拟合效果,还是从风险度量的后验检验看,GED分布都优于正态分布和t分布,适合用于刻画上海银行间同业拆放利率序列的分布;上海银行间同业拆放利率序列具有均值回复特征和反杠杆效应;当风险值模型不能有效测度上海银行间同业拆放利率风险时,期望损失模型能部分克服风险值模型的不足,能有效测度实际损失风险。总的说来,APARCH-GED-VaR-ES模型可以较为准确地测度上海银行间同业拆放利率风险。

实施Basel Ⅳ对中国商业银行市场风险监管资本的影响--基于Basel Ⅲ与Basel Ⅳ内部模型的比较分析

本文实证分析Basel Ⅲ与Basel Ⅳ内部模型的差异。研究表明:中国商业银行采用ES为变量的新模型将大幅降低市场风险监管资本,而旧模型的变量VaR和SVaR在风险管理实践中仍然有效;实施Basel Ⅳ新模型有利于中国商业银行的经营结构转型和国际竞争力的提升,监管机构应尽早出台实施Basel Ⅳ的监管办法;商业银行应以实施新模型为契机,向资本节约的金融市场业务转型。