极端事件下尾部风险度量的比较分析

金融市场极端事件的接连发生使人们不得不试图对这些极端事件,即对尾部风险做出精确的判断和预测。本文采用广义Pareto方法,对风险价值(VaR),预期损失(ES)进行的估计,并引进Omega新风险指标计算其分布的尾部特性。将这些方法应用到上证指数的实证分析中进行比较研究。

我国上市银行尾部风险影响因素研究

当前,世界疫情问题尚未得到彻底解决,形势变革不断,全球局势不稳,我国金融行业风险防控正面临未曾预见的困难,有效防范化解风险是金融行业始终都要追求的目标。在这样的大环境下,论文探究资产规模、杠杆率、不良贷款率等微观因素对我国上市银行尾部风险的影响力度。研究结果表明,银行资产规模是我国银行业尾部风险的重要驱动因素,同时,杠杆比率、个人住房贷款比率、不良贷款率等测度指标也显著影响着我国银行系统的风险水平。基于此研究,对于加强我国银行业中的风险防范与控制相对不足的地方,使其风险承担能力得到提高给出建议,希望为我国银行业的革新发展进程提供参考依据。

金融风险计量发展简介

风险存在于金融投资、信贷管理及保险等各个领域,它的存在直接影响着人们的日常生活,更影响着国家的宏观决策以及经济发展。在金融风险管理研究中,许多基于正态分布假设的研究方法被众多学者提出。但随着全球金融业的快速发展,金融市场出现了极大的波动,暴涨、暴跌日益常见,极端事件产生的极端风险已不足以被传统的正态分布假定理论所计量及规避。在众多提出的风险测度中,在险价值VAR衡量了资产标的在给定的置信区间下,特定的时间内的最大损失,但由于VAR不满足次可加性而不具有一致性,受到了很多质疑。期望损失ES是VAR算法的改进,衡量资产标的超过VAR那部分的平均水平,由于ES测度对金融标的的尾部风险进行了衡量,被认为是比VAR更好的风险指标。本文作为一篇综述性文章,首先介绍金融风险测度的研究历程,进一步对VAR及ES风险测度的算法及性质进行介绍,最后将对VAR及ES测度进行比较说明,并简要介绍优化测度。

基于R-vine copula的原油市场极端风险动态测度研究

近年来,原油价格的暴涨暴跌给实体经济的稳定发展带来了众多的不确定因素,因此对原油市场的极端波动风险进行准确刻画和预测具有重要的理论和现实意义。结合EVT极值理论,构建五类R-vine copula模型,刻画了六大原油市场间的极值风险相依关系,在此基础上,分别构建资产组合的在险价值(VaR)与预期损失(ES)模型,进行样本外极端风险的滚动测度,并通过backtesting方法,对比了各类模型测度精度的差异状况。研究结果表明:结合EVT极值理论的Mixed R-vine copula模型能够有效地描述原油市场间的尾部极值风险相依关系,取得了更好的风险测度效果;VaR模型能够较好地测度较低风险水平上的组合风险价值,但在高风险水平上的测度效果却有所不足,而ES模型则在高风险水平上表现出了更为优异的组合风险测度能力。

实施Basel Ⅳ对中国商业银行市场风险监管资本的影响--基于Basel Ⅲ与Basel Ⅳ内部模型的比较分析

本文实证分析Basel Ⅲ与Basel Ⅳ内部模型的差异。研究表明:中国商业银行采用ES为变量的新模型将大幅降低市场风险监管资本,而旧模型的变量VaR和SVaR在风险管理实践中仍然有效;实施Basel Ⅳ新模型有利于中国商业银行的经营结构转型和国际竞争力的提升,监管机构应尽早出台实施Basel Ⅳ的监管办法;商业银行应以实施新模型为契机,向资本节约的金融市场业务转型。