基于极值理论的金融风险研究

运用极值理论的POT模型,并结合描述金融产品收益率的尾部分布更加精确的GPD分布,计算出了基于极值理论的风险估计。与传统方法相比,极值理论方法能更好的利用已知历史数据,并能在计算高置信度VaR时克服传统方法中误差较大的缺点。

基于极值理论的VaR与ES度量研究

现今，精确度量风险价值（Valueat Risk，VaR）和预期不足（Expected Shortfall，ES）已成为金融风险管理者的关键问题，变幻莫测的市场使得广泛应用的正态分布不足以描述金融收益的厚尾特征，尤其是风险管理者最为关心的99％或95％分位数，而极值理论可以准确地描述分布尾部的分位数。本文主要围绕风险价值度量金融市场的风险，并介绍了作为VaR度量手段的一个补充预期不足，然后基于极值理论建立了两者的风险度量模型。

CVaR-EVT和BMM在极端金融风险管理中的应用研究

随着风险度量一致性原则的提出,研究发现金融机构广泛采用的VaR模型存在严重不足,尤其针对分布具有厚尾特征的极端金融风险无法有效度量。本文采用极值理论(EVT)解决VaR方法的尾部度量不足问题,利用CVaR-EVT和BMM模型分析美国、香港股票市场和我国沪深两市指数18年的日收益数据,研究发现:(1)在95%置信区间及点估计中,分位数为99%的CVaR-EVT所揭示的极端风险优于VaR的估计值,且BMM方法为实施长期极端风险管理提供了有力的决策依据,其回报率受分段时区的影响,期间越长,风险估计值越高;(2)模型采用ML和BS方法统计估值显示,我国股票市场极端风险尾部估计值高于香港和美国市场,但是,国内市场逐步稳定,并呈现出跟进国际市场且差距缩小的发展趋势。

商业银行操作风险评估——基于EVT理论的CVaR模型

近年来,操作风险的衡量呈现出模型化的趋势,本文通过极值理论(EVT)来构建操作风险的条件风险价值(CVaR)模型,以此来度量商业银行小概率,大损失特点的操作风险。并认为操作风险模型化的趋势应与加强操作风险管理有机结合起来。

SV-M模型下VaR和ES估计的极值方法

本文对随机波动均值内模型(SV-M)应用极值理论(EVT)的方法估计了金融回报的风险价值(VaR)和期望短缺(ES).用SV-M建模异方差金融回报时间序列,刻画了其波动聚类.用蒙特卡罗极大似然方法(MCL)来估计其参数.我们用基于一般帕累托分布(GPD)的EVT拟合SV-M模型的修正分布尾部,刻画了金融时序分布的肥尾特性.因此,本文的极值方法有效地克服了原有方法的缺陷,综合考虑了金融时序的波动聚类及其分布的肥尾特性,给出了合理的VaR和ES估计,对市场风险测度的研究进行了有益的探讨.

金融数据的极端风险研究及实证分析

运用极值理论研究金融数据的极端风险,采用最优化方法选取POT模型的阈值;将广义帕累托分布(GPD)与Poisson分布相结合,引入新的参数,构造复合超阈值分布,确定它的参数估计和计算金融资产收益率的VaR和期望损失(ES)值;通过GPD和Poisson-GP复合超阈值两种分布下的POT模型,对上证指数1996-2013年间的日收益率序列进行对比实证分析。

基于因果模型的Delt-EVT^(TM)技术在证券经纪业风险管理中的应用

新的巴塞尔协议将操作风险纳入风险资本范畴,证券经纪业务是投资银行的重要业务,其操作风险逐渐受到重视。论文在评述操作风险定性与定量技术的基础上,提出基于因果模型的Delt-EVTTM是一种典型的综合性分析方法,能较好解决操作风险后尾分布现象;并以证券经纪业交易业务为例,分析了该方法的应用流程,对我国金融业实施有效的操作风险管理提供了可能。

基于极值理论的干散货运输市场运费风险测度

基于极值理论(EVT)中的超阈值(POT)方法,利用广义帕累托分布(GPD)拟合干散货运费市场收益率损失的尾部情况,并利用在险价值(VaR)和条件在险价值(CVaR)来度量干散货运费风险.实证研究发现,基于EVT的VaR和CVaR能够更贴切地反映干散货运输市场的运费风险水平,且在不同显著性水平下,CVaR的有效性优于VaR.

外汇储备汇率风险度量的研究

根据GARCH模型和极值理论,以经验法、POT、GARCH、GARCH-EVT四种方法,度量我国外汇储备的外汇风险,从而论证GARCH-EVT是否存在优越性。选取2006年到2017年美、英、欧、日的人民币外汇数据,根据我国外汇储备构成比例得到加权平均的人民币外汇指数,计算不同方法下的VaR,并进行比较。结果表明,GARCHEVT、POT法在极端概率下表现出谨慎性,如在99.5%的显著水平下,度量的VaR分别达到1.42%和1.49%;而传统的经验法、GARCH法不能准确反映出极端事件下的风险程度,在99.5%的显著水平下,度量的Va R分别达到0.76%和0.69%。