风险值的估计及其周期分析

本文提出了两种风险值的估计方法,这两种方法均是先估计出收益的分布,然后求得分布左侧p分位点作为风险值的估计．第一种方法是用核估计方法得到收益的分布估计；第二种方法则是由分布的核估计算得收益的众数,引入所谓的广义半t分布拟合众数左侧的样本．文章以上证指数为实例验证了这两种方法的可行性与精确性．最后我们利用上述两种估计方法得到了上证指数风险值的波动主周期．

基于贝叶斯估计和极值理论的股票市场VaR实证研究

金融风险的度量是金融风险管理领域的核心。VaE（Valuea at Risk）方法已被广泛采用并成为金融行业风险管理的标准。本文对中国股票市场的收益率进行了统计分析，使用基于极值理论和贝叶斯估计的VaR,方法对上证指数和深成指数进行实证分析，结果表明，用贝叶斯估计比经典统计方法估计得出的VaR,值能够更准确地反映市场的风险状况。

风险度量ES的非参数估计

期望损失(Expected Shortfall,ES)是当今最流行的金融资产风险度量的工具之一,是一个理想的一致性风险度量。本文在α-混合序列具有幂衰减混合系数的条件下,讨论了风险度量ES的样本估计量的性质,得到估计量的Bahadur表示以及渐近正态性。

基于分形市场假设下的VaR计算

作者在资本市场是分形市场的假设下,给出了分数布朗运动的参数估计方法以及这些参数所反映的证券市场的不同特征;在资产价格变化服从分数布朗运动的假设下,得到了资产的VaR值计算方法,定量刻画了不同资产的风险暴露程度。

基于压力测试法的商业银行汇率风险衡量分析

VaR估计的是正常市场波动条件下的金融市场风险暴露.对极端波动和突发事件可能造成的市场风险.金融学者和实务人员发展了极值理论和压力测试等方法来加以衡量.压力测试等方法研究的重点是资产损益分布的极端尾部事件,它们在一定程度上弥补了VaR不足之处.因此本文将探讨商业银行所面临的极端情况下汇率风险的衡量方法:压力测试.

基于模型预测控制的供应链操作优化仿真方案

基于模型预测控制算法为供应链中的操作决策问题建立动态定量的供应链整体系统模型进行研究,结合供应链特点改进目标函数,使得利润最大化同时保证了客户服务最大可能地接近期望水平,提出了一整套供应链滚动操作优化决策方案,为供应链决策者提供一体化的动态决策支持;并进一步针对不确定性市场需求的现实,引入风险值库存管理策略,定量测量和控制需求预测误差带来的库存风险,设计出应用于需求不确定市场环境下供应链滚动操作优化决策方案。基于GAMS的仿真结果证明了算法的有效性。