基于Copula-GARCH模型的最小VaR套期保值比率的估计

基于Copula-GARCH模型,以最小VaR为目标函数,考虑了金融资产收益率分布呈现尖峰厚尾情形下的最优套期保值比率的估计问题.首先,基于Cornish-Fisher展开逼近分位数的方法,给出了最小化VaR确定最优套期保值比率的原理;其次,考虑到收益率序列的条件异方差及厚尾性,建立Copula-GARCH模型对波动率及相关系数进行估计;最后,给出了基于沪深300股指期货的实证研究,并将其与最小方差法、正态分布最小VaR法的实证结果进行了比较分析.结果表明:在样本内,3种方法的套期保值效果相差不大,在样本外,非正态分布最小VaR法的套期保值效果显著高于其他模型.

基于GARCH类模型的我国创业板市场风险度量比较

以我国创业板指数为研究对象,在正态分布、t分布和GED分布假设下比较分析不同类型的GARCH模型,预测不同置信水平下收益率序列的Va R值,并对结果进行比较和检验,得出如下结论:尽管EGARCH和PARCH模型预测的Va R值比GARCH和TGARCH模型更加精确,但模型种类的选择并非Va R值度量的关键,而分布假设与显著性水平则是影响Va R值精确度的关键因素。在正态分布下,当置信水平较低时,估计的Va R值能较好地刻画收益序列的尾部特征,但当显著性水平很高(如99%)时,估计的Va R值存在低估风险的现象;在t-分布下估计的Va R值存在高估风险的现象;在GED分布下,无论显著性水平的高低,GARCH类模型均能很好地刻画收益序列的尾部特征。

中国西部大城市商品房价格下方风险的测度

文章运用在险值(VaR)理论的三种模型方法,以重庆、成都为典型城市,采用2005—2012年两市商品房价格指数数据估计重庆、成都两市的商品房市场价格下方风险的在险值水平。研究发现,重庆、成都两市的商品房价格指数收益率具有一定的地域同步效应;整体而言,重庆市的商品房市场价格下方风险要略高于成都市的下方风险;回溯测试结果表明,面对市场极端变化值,并不存在完美的在险值计算模型。

我国交易所上市公司债宏观市场风险度量

以我国交易所上市公司债为研究对象,选取2008年6月至2014年6月中证公司债指数的每日收盘数据,基于ARMA(1,1)-GARCH(1,1)和ARMA(1,1)-TGARCH(1,1)模型分别估计了正态分布、t分布和GED分布假设下模型的参数和条件方差,并运用TGARCH对三种分布下的VaR值进行了估计。研究结果表明:在95%的置信水平下,正态分布和GED分布高估了风险值,而t分布低估了风险值,但正态分布给出的估计结果明显优于其他两种分布。在99%的置信水平下,三种分布均低估了风险值,但t分布和GED分布下的结果明显好于正态分布。

基于组合投资的混合风险度量模型

对2种风险度量方法均值-VaR模型和均值-CVaR模型进行混合.首先对在险值(VaR)和条件在险值(CVaR)具有的性质如次可加性进行论述和比较,其中在计算条件在险值(CVaR)时,同时也能得到在险值(VaR),因此CVaR可对风险进行双限监管,比单纯的VaR更加保险;然后对均值-VaR模型和均值-CVaR模型赋予不同的权重,得出混合后的模型的相关性质,使混合后的模型在某种程度上优于单个模型的投资组合;最后对深市股票进行实证分析.

商品期货市场溢出效应存在性研究评述

潜在的金融风险不仅会对金融体系造成巨大的影响，甚至会给实体经济带来巨额损失，所以要对金融风险进行有效且有力的监管。全面的监管应包含识别、评估、监管、处理、报告等步骤。研究商品期货市场之间的风险溢出效应的目的是为了更好地把握市场风险在各个市场之间的传递效应，当危机来临时如果能够识别并预测到风险就可以把风险控制在源头，减少甚至避免风险扩散以降低损失。

金融危机前后国内外石油市场风险传导机制研究

2008年爆发的金融危机对国际石油市场的信息传导机制造成了较大冲击。本文将有偏t分布引入石油市场风险模型,通过构造APARCH/TARCH模型计算石油市场在险值(VaR),并采用风险-Granger检验方法考察了金融危机前后国内外代表性原油市场与燃料油市场的风险传导效应.结果显示,国内外石油市场之间的风险溢出关系在金融危机发生后出现了显著的变化。其中,上海燃料油市场在危机后的风险溢出能力得到提升,对新加坡燃油市场具有一定的风险溢出效应;而国内大庆原油市场在危机前后都只能被动地接受国际原油市场风险溢出影响。从两大国际基准原油比较看,WTI虽然继续居于主导地位,但是对Brent的风险溢出效应在危机后有所减弱.