湖南省数字物流对农民增收的影响——基于VAR模型的实证

依据湖南省2001—2020年相关数据,采用熵值法评价湖南数字物流发展水平,运用VAR模型和逐步回归分析法实证研究了湖南数字物流对农民增收的影响。结果表明:湖南数字物流发展水平逐年提高;湖南数字物流正向影响农民增收,且影响作用随时间不断加强,其中,汽车拥有量、物流产业从业人员数、货运量和电子商务销售额显著正向影响农民增收。因此,根据结论,提出建立数字物流与农民增收的激励相容机制、建设与完善数字物流基础设施、加强数字物流发展专业技术培训、借力数字乡村建设契机等培育数字物流成为促进农民增收新动能的建议。

基于VAR模型对中国跨境电商和外贸经济关系的实证分析

针对中国跨境电商和外贸经济关系,选取2009年~2020年的跨境电商交易额与进出口总额的时间序列数据,通过Eviews 9.0,采用格兰杰因果检验、平稳性检验、基于VAR模型的应用等计量方法,实证分析研究两者之间的互动关系.研究得出结论:跨境电商与外贸经济之间有着重要的联系且互相影响,并对我国跨境电商和外贸经济的进一步发展提出建议.

股票价格波动与分类算法改进--基于东方财富股价VaR的数据挖掘研究

当前,金融业发展日趋全球化、多元化,金融业内部业务相互渗透、交叉,国际资本之间相互合作与竞争,我国的券商发展环境正发生巨大变化。东方财富以互联网金融数据服务为基础,整合券商、基金、期货等资本市场业务,颠覆传统证券服务业,现已成为中国最大市值证券机构。基于此,本文以2021年12月20日至2022年12月20日东方财富整年的股票数据为例,基于排序法计算VaR,并基于定义每日违约情况,运用Logit、SVM、NNET、Decision Tree、KNN等非机器学习和机器学习五种方法对东方财富股价进行分析,探究各变量对违约率的影响。

建筑业上市公司财务风险度量研究——基于GARCH-MIDAS-VaR模型

针对金融数据存在的频率不一致问题,文章以建筑业上市公司季度财务数据及日度收益率为样本,引入广义自回归条件异方差混频数据抽样模型及不对称广义自回归条件异方差混频数据抽样模型,采用参数法计算在险价值指标,与样本公司实际损益率作对比,分析模型对最大损失的预测情况,进一步说明模型对建筑业上市公司财务风险的度量效果。实证研究表明,相比于传统的广义自回归条件异方差模型,广义自回归条件异方差混频数据抽样模型及不对称广义自回归条件异方差混频数据抽样模型能对样本公司的损益进行更有效的预测。基于此,在对上市公司财务风险进行度量研究时应充分考虑到数据的混频性质。

面向光伏集群的配电网模型⁃数据联合驱动无功/电压控制

传统配电网的无功/电压控制(VVC)方法,难以兼顾控制决策的全局最优性与实时响应能力,分布式光伏(DPV)的分散化、高比例并网导致该矛盾日益突出。结合模型优化的寻优能力与深度强化学习的在线决策效率,提出了面向光伏(PV)集群的配电网模型-数据联合驱动VVC策略。首先,考虑日前优化调度与日内实时控制的运行特征,结合DPV集群划分,构建了配电网分布式两阶段VVC框架;然后,以系统运行网损最低为目标,建立了配电网分布式日前VVC模型,并提出了基于Nesterov加速梯度的分布式求解算法;其次,以日前决策为输入量,建立了基于部分可观马尔可夫博弈的配电网实时VVC模型,并提出了基于迭代终止惩罚函数的改进多智能体深度确定性策略梯度算法;最后,基于MATLAB/PyCharm软件平台进行了算例分析,验证了所提方法的全局趋优性以及实时响应能力,提高了PV高比例接入配电网运行的经济性和安全性。

基于Copula-VaR的金融资产组合风险测度研究

引入Copula函数来改进传统的VaR方法,构建出Copula-VaR模型。通过蒙特卡罗模拟实证金融资产组合收益的各种VaR值,结果表明,Copula-VaR模型能够更精确地测度出金融资产组合的在险价值风险。

基于VaR方法的金融风险度量模型及其应用

针对金融风险度量问题,对几种典型的VaR方法进行比较说明,总结其各自的优缺点和适用范围,通过对美国次贷危机中各大金融机构VaR风险管理体系实际效果的分析,发现当前普遍应用的VaR模型及其管理体系在极端情况下存在局限性,从而得出VaR方法必须结合对经济金融形势的综合判断才能取得较好效果的结论。

基于GARCH模型族的上证综指VaR计算

VaR已成为近年来国际广泛应用的风险度量方法。文章选取我国2008年至2012年每个交易日。上证综指的收盘价,结合GARCH模型族,在正态分布、t分布、GED分布三种收益率序列分布假设下,对VaR的值进行了分析和对比,并应用Kupiec提出的"失败频率检验法"进行了准确性检验,通过实证分析得出,采用TGARCH—GED模型能够较好地反映股市风险。

我国期货价格风险管理研究——基于VaR方法与GARCH-t模型的视角

本文利用我国商品期货及金融期货2010年9月份合约数据采用VaR方法对其收益率序列的波动性进行了检验。研究结果发现:首先,应用GARCH-t模型的方法对期货商品的价格风险进行管理具有显著的有效性和适用性,特别是在95%的置信水平下对收益率波动性的拟合效果最佳,同时该方法对期货商品正收益率的拟合效果比负收益率更好。其次,我国股指期货正式推出后,收益率波动性较模拟交易时期显著变小,表明改进后的交易制度及政府监管等措施可能限制了市场上的过度投机行为。最后,农副产品期货的风险暴露程度比股指、金属和能源化工等期货品种要小。

VaR方法在房地产收益波动性度量中的应用

本文探讨了VaR方法在房地产收益波动性度量中的应用,并对上海二手房指数时间序列的收益率风险进行了实证研究,结果表明此方法对于指数收益率风险的度量具有较强的适用性。

应用极值理论计算在险价值(VaR)——对恒生指数的实证分析

在险价值 (Value at Risk ,简称VaR)是度量市场风险的一种普遍使用的工具 ,可看作是市场风险度量的基石。本文应用统计学中的极值理论于VaR的计算 ,这是一种崭新的方法。传统的VaR计算方法都是考虑资产回报分布的全部 ,而极值理论只考虑分布的尾部 ,风险管理者注重的正是分布的尾部。通过一段长时间观察出的极值回报的极限分布独立于回报的初始分布 ,因此不必要假设一个回报的初始分布 ,这正是极值理论应用于VaR计算上的最大优势。相反 ,传统的方差 协方差方法假设回报服从正态分布 ,这低估了市场风险的价值。本文研究所用的数据是香港恒生指数。我们将用极值方法计算的结果与用方差 协方差方法计算的结果进行比较 ,发现极值方法要明显优于方差 协方差方法。

VaR方法在海外矿业投资风险管理中的应用框架研究

随着国际化进程的加速,我国企业在海外矿业中的投资越来越大,而投资总会伴有风险,本文旨在运用VaR方法来分析矿业投资中的风险,从而实现更好的风险管理。在运用VaR方法的过程中,首先需要分析海外矿业投资过程中可能遇到的风险,识别相关的风险要素,再将这些要素分类,从定性分析和定量研究两个角度来进行评估,计算出相应的VaR值,这也就是其对应的风险值。文章在对VaR方法的运用进行了详细的阐述之后,总结了其具体的应用框架,对海外矿业投资风险管理有一定的借鉴意义。

基于VaR的采购风险度量模型

探讨将VaR风险价值法这一新型风险管理工具引入采购风险管理之中,利用VaR方法中的RiskMetrics模型对价格收益率序列方差进行拟合,建立采购风险度量模型。

基于收益率修正分布的VaR估计

本文针对正态分布在拟合厚尾分布上的不足提出了两种修正方法——参数修正方法和非参数修正方法,经过实证分析我们发现经过修正的分布能更好地拟合厚尾分布,相应的VaR值的预测效果也更好,其中非参数修正得到的VaR预测效果最佳。

采用VaR历史模拟方法计算电力市场短期金融风险

首先介绍了历史模拟法计算电力市场金融风险的基本原理,然后采用浙江省电力市场的历史运行数据,对电力市场次日的短期金融风险进行了实际预测。通过对2002年269 d的实际市场运行数据的统计校验,发现采用VaR历史模拟方法预测次日的金融风险与实际运行结果相一致。因此,VaR历史模拟法能够较好地预测电网公司的电力市场短期金融风险。另外,采用该方法可以对次日平均清算电价在某一置信度下的上、下限做出较准确的估计,同时也可以对电网公司的毛利润和电费支出的上、下限等做出预测,对电网公司预测金融风险具有较好的指导意义。

用改进的蒙特卡洛(MC)方法计算VaR

VaR技术是风险管理中重要的方法;蒙特卡洛模拟法(MC)计算VaR已经得到广泛的实际应用,但是其在伪随机数的产生和联合分布的确定方面过多地信赖于假定好的分布和模型.采用copula函数改进了传统的MC方法,很好地处理了以上的问题,并在汇率风险管理领域作了实证分析,得到了较好的结果.

在险价值(VAR)分析在FOF产品设计中的应用

设计FOF产品的关键在于选到好的基金,构建一个好的基金组合。在挑选基金的过程中,除考虑基金公司的管理水平,基金经理的投资风格,每只基金的过往业绩及分红情况等因素外,引入在险价值(VAR)分析对基金组合进行风险评估,能够帮助金融机构选择潜在损失最小的基金组合。

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.

基于MSBVAR模型的中国金融风险预警研究

金融风险作为一个不可观测的变量,往往给现实的风险预警带来困难。以中国2007年1月至2015年12月的月度数据为基础,把不可观测的金融风险转化为连续的金融压力指数;进而基于MSBVAR模型考察金融风险的区制变换及与宏观经济变量之间的关系。研究发现,金融压力指数值较大时期对应高风险区制;金融风险与CPI、M2/GDP、出口/进口、国房开发指数呈同向变化,与工业增加值增长率呈反向变化;状态转移平滑概率图提示,未来一段时期中国有较大概率出现高金融风险。

基于VAR模型的中国物流业与经济发展互动关系研究

本文基于中国2000～2017年物流业与经济的统计年鉴数据,从物流业投入和产出两个维度构建物流业指标体系,从经济增长水平、居民生活水平和对外开放水平3个维度构建经济发展指标体系,运用线性加权法构建综合评价指数函数,分别测算物流业与经济发展综合评价数据。基于综合评价数据建立VAR模型,通过格兰杰因果检验、脉冲响应函数和方差分解等计量经济学方法分析物流业与经济发展之间的互动关系。研究结果表明:中国经济发展水平对物流业的正向影响显著,经济发展水平是物流业的单向格兰杰原因,有一定的促进作用但贡献仍较低,现阶段中国物流业对经济发展水平的影响不显著,物流业总体规模不大,整体效益未能体现。