基于极值理论的上证指数动态风险价值实证分析

极值理论以样本极值为研究对象，对金融收益分布的尾部建立模型，从而避免了模型风险，能更准确地估计风险。本文利用极值理论和GARCH模型研究上证指数的动态风险价值，最后通过实证分析得出GARCH-EVT模型能更好的描述风险。

一种新的动态一致性风险度量DCVaR

文章以投资期限的划分为分界点,以风险度量的一致性为纽带,提出了一种新的动态一致性风险度量方法DCVaR。并对一致性风险度量CVaR进行了分析,在实际应用中为多期风险度量方法提供了理论依据,对长期组合投资具有重要的现实指导意义。

基于二层优化的配电网交易整合模型

在配电侧开放的市场中,供电公司和大用户都拥有更多选择的权力。本文通过基于动态条件风险价值(DCVaR)的方法获得了供电公司的购买电量比例。针对配电网交易中存在随机量的特征,通过建立随机二层优化的数学模型将供电公司和各大用户的利益进行整合。仿真结果表明,用二层规划法确定的供电公司最优销售电价和大用户相应的最优购电量分配比仅站在某一方的角度确定的结果更加合理,并且二层优化模型体现了交易双方的博弈过程,具有实际辅助决策意义。

基于多分形理论的动态VaR预测模型研究

经济物理学(econophysics)的大量研究表明,金融市场的波动具有复杂的多分形(multifractal)特征,因此准确地测度和预测市场波动,对金融风险管理工作的意义重大。在已有多分形波动率(multifractal volatility)测度及其模型应用基础上,以上证综指10年的高频数据为对象,提出了基于多分形波动率的样本外动态风险价值(out-of-sample dynamic VaR)预测法。通过两种规范的后验分析(backtesting)结果表明,与8种主流的线性和非线性GARCH族模型相比,在高风险水平上,基于多分形波动率测度的VaR模型明显具有更高的样本外动态风险预测精度。