极值理论(EVT)在汇率受险价值(VaR)计算中的应用

本文讨论根据极值理论 (EVT)计算金融市场风险重要量度——受险价值 (Va R)的一种新方法 ,给出金融资产组合收益或损失尾部分布的二阶展开式的参数估计形式 ,并以此为基础提出用确定临界值并估计Va R的“两次子样试算法”,最后用 1971- 1998年的日元 /美元汇率 6 70 0多个历史数据验证在极端条件下用EVT估计 Va R具有很高的准确性 .

信用受险价值方法在金融风险管理中的作用

运用信用受险价值方法计算资产组合潜在的信用风险 ,对我国金融机构风险管理可起到一定作用。能为我国建立信用风险动态管理系统提供一些借鉴。

极值理论(EVT)方法用于受险价值(VaR)计算的实证比较与分析

讨论了根据极值理论 ( EVT)计算受险价值 ( Va R)的两类不同的方法 :基于矩估计的“两次子样试算法”和极大似然估计法 ,并给出了各自理论推导过程和计算步骤 .同时 ,把这两类方法与正态分布和经验分布的结果进行了比较 .应用四种汇率历史数据进行的实证计算表明 ,在极端条件下 ,用极值理论方法估计 Va R具有很高的准确性 ,而矩估计法的结果又优于极大似然估计法 .

应用半参数方法计算市场风险的受险价值

由于厚尾分布,通常基于正态分布假定的VaR参数法在99%置信水平下计量市场风险时会严重低估风险,文中提出了一种半参数方法。通过对石油市场收益数据的检验,在99%置信水平下,半参数方法的风险计量效果好于通常的参数方法。

受险价值管理——国际金融业风险管理的新规范

70年代中期以前,银行业关注的主要风险是信用风险。但近20年来,随着资本市场管理放松和银行业务的全球化,市场风险管理引起国际金融业越来越多的重视。 一、受险价值管理的起源与发展1.银行业对受险价值管理的开发受险价值可以作为一个风险指标,也可以作为一种风险管理方法。

信用受险价值方法在金融风险管理中的作用

信用受险价值方法在通常情况下,作为计算金融与资金方式,在一段信用时间之后,信用资格发生改变,所造成的价值变动并产生一些损失状况后,可以使用信用受险价值方法来进行衡量与具体的计算。信用风险一般是指借款对方,如个人或者是金融机构,在所规定的合作交易项目中,借款一方没能按照规定按时的完成之前所规定的义务,从而讲投资的金融机构或者个人带入损失的情况。

国外受险价值监管方式探微

受险价值监管方式的业务流程受险价值监管方式是指各国金融监管当局利用受险价值精确地计算出各金融机构的市场风险,从而对其进行全面、准确、及时、有效的监督和管理的一种方式。而所谓受险价值,则是指在某一概率内,由于市场波动。

CVaR在信用风险优化中应用及基于遗传算法的解

条件受险价值是一种能够反映损失分布尾部信息,从而有利于防范小概率极端金融风险的风险度量和优化工具。Fredrik给出了能同时优化组合条件受险价值和受险价值的线性规划模型,该模型存在维数障碍。将其重新变回为一个非线性规划模型,并利用带约束的遗传算法求其近似最优解。通过举例对比原组合与优化后组合的标准差、受险价值、条件受险价值,得出结论:该模型能够在很少损失期望收益的情况下,同时减少标准差、受险价值、条件受险价值等重要风险衡量指标。

基于风险调整收益方法的企业信用风险管理研究

文章根据风险调整收益(RAROC)的原理,借鉴J.P.摩根的信用计量CreditMetrics模型中信用等级转移的思想,构建了应收账款回收期内受信企业信用状况转移矩阵,并据此计算出企业信用VaR值和经济资本CaR值,进而计算RAROC比值,可为企业信用销售决策提供依据。通过将RAROC方法引入企业信用风险管理体系,可以对企业经营活动进行基于风险的绩效考核和业绩评价,以期提高企业信用风险管理水平。

全面风险管理模式在营销风险管理中的应用

营销风险存在于企业经营活动的各个环节,贯彻经营过程的始终,是企业风险高度集中的部分。文章在已有营销风险理论应用研究成果的基础上,借鉴企业全面风险管理模式的核心思想,构建包括战略目标、技术流程、基础设施和内部环境四个维度的营销全面风险管理系统,并以VaR和ES方法为分析框架,全面度量营销市场风险、信用风险和操作风险,为企业营销风险提供及时准确的预警以及相应的防范措施,使企业能全面系统地管理营销风险,提高管理水平。

一种新的金融风险度量——状态价格密度

传统的金融风险度量 ,如方差、变异系数、市场风险 β ,VaR等均为纯统计意义下的度量 .虽然它们在一定程度上能够刻划金融风险的不确定性这一重要特征 ,但却忽略了这种不确定性后面的经济价值 .在A t_Sahalia和Lo工作的基础上 ,给出了一种新的金融风险度量———状态价格密度 (SPD) .通过局部多项式方法给出了SPD的非参数估计 ,获得了SPD估计的偏差和方差的精确表达式以及SPD估计的收敛速度 .

VaR方法在营销信用风险管理中的应用

根据VaR风险度量的原理,借鉴J.P.摩根的信用计量CreditMetrics模型中信用等级转移的思想,构建了应收账款回收期内受信企业信用状况转移矩阵,并据此计算出企业营销信用VaR值,为企业信用销售决策提供依据。通过将VaR方法引入企业的风险管理框架中,以期提高企业营销风险管理水平。

若干风险度量方法的评介与比较

由于人们对风险的认识存有差别,风险度量方法也多不同。通过对主要风险度量方法的比较与评价,能正确认识各种风险度量方法的优缺点及其适用范围,并有助于揭示风险的本质。

国内商业银行贷陕款信用风险管理模型建立初探

本文分析了国内商业银行建立贷款信用风险管理模型的迫切性以及实施障碍,并提出现阶段,国内商业银行可以建立CreditRisk+类型的贷款信用风险管理模型以为过渡,逐步发展以符合新巴塞尔资本协议的要求.

证券组合SKST-APARCH模型和VaR估计分析

金融资产无条件收益分布表现为偏度和峰度共存,运用ARCH模型族在波动和VaR分析中往往将对称的后尾t、GED误差分布与不对称冲击结合在一起来解决序列不对称特性,由于偏度和峰度并非相互独立,这样未能根本上解决问题。本文在APARCH模型中引入偏t分布(Skst)模型对上证指数和深证A股指数的波动及VaR进行了实证分析,并与Gausst、、GED等对称分布下的估计进行了比较,结果显示Skst能较好的拟合波动、较准估计VaR.

改进粒子群优化算法及其在CVaR模型中的应用

文章基于CVaR模型进行投资组合优化,并利用粒子群算法对其进行求解。在具体应用过程中,为克服粒子群算法易陷入局部极值的缺陷,对算法进行了改进,并与标准粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)进行了比较,结果表明,改进后的算法应用于CVaR模型是行之有效的,且优于标准粒子群算法和遗传算法。

违约暴露集中信用组合的违约损失研究

建立了违约暴露集中信用组合损失估计的递归模型,该模型容易编写计算程序实现。利用该模型,从VaR和经济资本的角度讨论了违约暴露集中对组合损失的影响。发现违约率相同时,对于高信用质量组合,违约暴露集中不会增加组合损失的风险,随着违约暴露集中程度的增加,为组合损失准备的经济资本反而减少;而对一般信用质量组合,违约暴露集中会增加组合损失的风险,随着违约暴露集中程度的增加,经济资本也要增加。对一般信用质量组合,违约暴露越分散,分散得越均匀,组合损失风险就越小,需要的经济资本就越少。

股票承销业务中VaR的计算方法

运用VaR的计量方法 ,把投资银行的主要业务之一股票承销的风险量化成一定的风险值 ,并应用资本市场定价模型以证券市场风险量化股票承销风险 ,设计了一套简便而实用的计算方法 。