基于DCC-GARCH-CVaR的外汇储备汇率风险动态分析

利用DCC-GARCH模型结合条件风险价值CVaR描述了我国外汇储备的汇率风险,结果显示近期汇率风险有增加趋势。为了降低汇率风险,根据资产管理思想,通过建立Mean-CVaR模型得出了最优的币种结构。最后,对储备币种调整前后的CVaR进行了对比分析,结果显示通过币种调整汇率风险明显降低。

基于CVaR-GARCH-GED模型的单品种期货风险价值预测

本文利用CVaR-GARCH-GED模型,首先以沪铜期货市场的连续结算价日数据为样本,对我国期铜市场风险进行拟合分析;然后利用不同分布假设下的GARCH族模型对期铜市场风险进行实证研究。结果表明CVaR-GARCH-GED模型能够更好的反映出期货市场收益的尖峰厚尾性,并且能够显著提高预测的准确性。

基于GARCH族模型的VaR与CVaR值的实证与应用

文章以港交所H股指数期货的收盘价格数据作为实证载体,研究在正态分布、T分布和广义误差分布下GARCH、EGARCH及PARCH模型的VaR值和CVaR值,经过比较和检验,其结果显示:一、三种分布对结果拟合最好的是广义误差分布GED;二、在VaR值预测失效的时候,CVaR值仍然能够比较准确的预测结果,对CVaR值的测量效果最佳的是基于GED分布的PARCH模型。

基于DCC多元GARCH模型的股票收益和交易量相关性分析

应用恩格尔提出的DCC多元GARCH模型对股票市场上股指和交易量变化之间关系进行探讨。结果发现各个市场之间的动态相关系数存在较大的差异,各个市场总体正相关机会远大于负相关。除了我国深圳股市A、B股市场外,其它市场支持条件相关系数动态变动的论断。

基于GARCH-CVaR模型的开放式股票型基金的市场风险度量研究

本文通过建立GARCH模型,基于CVaR方法分别从正态分布、t分布和GED分布对尾部风险度量分析。选取嘉实基金的企业变革股票基金进行实证分析,对该基金单位净值做对数收益率处理,借助EViews8.0统计软件分析,检测出数据具有GARCH效应。根据AIC原则,选择GARCH模型的滞后阶数,在计算VaR值的基础上得出CVaR值,并对结果进行失败率检验。结果表明:在t分布下,基于GARCH—CVaR模型能够比较精确地对样本基金进行市场风险度量。

基于CVaR-GARCH-GED模型的股指期货风险预测

本文以我国沪深300指数期货合约(IF1012)的日收益率为样本进行实证分析,结果表明:建立在GARCH-GED模型基础上的CVaR预测收益率涨跌变化与原始收益率的变化趋势一致;CVaR准确性检验说明CVaR预测收益的准确性在95%的置信水平下是显著的,能够比较准确地预测风险。

我国创业板市场与中小板市场的动态相关性研究——基于DCC-GARCH模型和Copula模型的比较分析

金融市场间的相关性研究是金融风险测度及资产组合管理的基础。选取2010年6月1日至2012年5月31日我国的创业板指数(399006)和中小板指数(399005),根据两大指数收益率序列,建立DCC-GARCH模型和Copula模型分别计算两市场间的动态相关系数,研究结果表明:(1)创业板市场与中小板市场存在正相关关系,且相关性很强并具有稳定性;(2)Copula模型考虑了市场间的非线性因素,在刻画金融市场间的相关性方面效果优于DCC-GARCH模型。(3)时变Copula模型捕捉了市场收益率随时间变化的特性,在刻画金融市场间的相关性方面效果要优于常相关Copula模型。因此,我国创业板市场与中小板市场合并是必然趋势;机构投资者宜采用Copula模型分析金融市场间的动态相关性,且不宜跨创业板市场和中小板市场进行资产配置。

基于GARCH族的VaR与CVaR模型的SHIBOR风险度量

随着利率市场化全面实现和SHIBOR全面成为我国基准利率体系,资本市场的利率风险日益增加,如何准确度量SHIBOR的风险已变得非常重要。本文选取SHIBOR的周拆借利率数据作为研究对象,建立基于GARCH族的多个VaR和CVaR模型,在不同的置信水平上分别度量SHIBOR的风险。对比研究结果表明:GED分布假设优于正态分布和t分布,且t分布假设不适合用来刻画SHIBOR周利率的对数收益率的动态特性;在VaR模型不能有效测度SHIBOR风险时,CVa R模型能有效弥补Va R模型的缺陷,有效地度量实际损失风险。本文对于SHIBOR市场利率风险的测度方法,可为监管部门、金融机构和投资者提供决策依据和实践参考。

沪深300股指期货风险管理的实证分析——基于CVaR-GARCH模型族

通过对沪深300股指期货收益率进行实证分析,采用可以更好刻画收益率序列特征的t分布和GED分布,基于GARCH模型族对收益率序列进行波动性建模。根据GARCH模型族的估计结果计算出CVaR值,并对CVaR的准确性进行了检验。由结果可知,GED分布下的TGARCH(1,1)模型是测算CVaR值的最佳模型。

基于EMD-DCC-GARCH的沪深300股指期货多尺度动态套期保值研究

大多已有研究均忽视不同时间期限对套期保值的影响,本文利用经验模态分解方法(Empirical Mode Decomposition,EMD)将沪深300指数现货和期货收益率分为短期、中期和长期三个时间尺度。进一步结合DCC-GARCH模型,分别在最小方差和最小CVaR的套期保值框架下研究沪深300指数期货的多时间尺度动态套期保值问题,估计最优套期保值比率,并将动态DCC-GARCH模型的套期保值绩效与传统静态模型的绩效进行对比。实证结果表明,随着时间尺度的增加,最优套期保值比率逐渐降低。DCC-GARCH模型在原始尺度和短期尺度表现优于静态套期保值模型,但不适用于中长期尺度的估计。DCC-GARCH模型中,利用最小CVaR法计算的套期保值绩效优于利用最小方差法计算的结果。

基于GARCH族模型对H股指数期货的VaR与CVaR值的实证研究

本文以港交所H股指数期货的收盘价格数据作为实证载体,基于GARCH族模型中残差的正态分布、T分布和广义误差分布(GED)三种不同情形,分别采用GARCH、EGARCH及PARCH模型,计算H股指数期货收益波动序列的VaR和CVaR值,结果表明基于广义误差分布的PARCH模型(GED-PARCH)无论在计算VaR值还是CVaR值方面都是最优的。

基于GARCH族模型对H股指数期货的VaR与CVaR值的实证研究

以港交所H股指数期货的收盘价格数据作为实证载体,基于GARCH族模型中残差的正态分布、T分布和广义误差分布(GED)三种不同情形,分别采用GARCH、EGARCH及PARCH模型,计算H股指数期货收益波动序列的VaR和CVaR值,结果表明基于广义误差分布的PARCH模型(GED-PARCH)无论在计算VaR值还是CVaR值方面都是最优的。

基于DCC-MGARCH模型的金融传染实证检验

论文以2007年7月1日至2013年12月3日为研究区间,基于DCC-MGARCH模型对美国次贷危机前后美国股市影响亚洲七国或地区的时变传染性进行了实证研究。研究表明,存在着美国股票市场对亚洲七国或地区股市的时变动态传染机制,金融危机的传染提高了美国与亚洲各国或地区股市的协动性;美国股市对亚洲发达经济体及新兴经济体的传染程度存在差异,美国股市对发达经济体的股市传染性更强;亚洲各国或地区股市存在显著的协动性与传染性,各国或地区股市动态相关系数存在着显著的均值回归现象。

基于Pair-Copula-GARCH模型与CVaR的时变投资组合优化

以过去的信息为条件,以一致性风险度量CVaR为优化目标,以组合收益率为约束条件,建立了时变投资组合优化模型,通过基于pair-copula-GARCH模型的蒙特卡洛模拟方法得到未来某时刻收益率的多个可能情景,并引入一个特殊函数实现了投资组合模型的线性化,得到了最优投资组合策略.最后针对提出的模型进行了实例分析.

上海股票市场与深圳A、B股市场的动态相关关系——基于多元DCC-GARCH模型

本文DCC-GARCH模型的基础上,首先用GARCH模型进行上证股市、深圳A、B股市场进行建模,之后建立DCC-GARCH模型以分析上证股市与深圳A、B股市场之间的动态相关关系.结果表明,各股市所受的波动冲击,具有很大的持续性,具有长期的影响;上海股票市场对深证A、B股市场之间的动态相关系数非常相似,而且出上海股票市场和深证A股市场之间的相关程度比上海股票市场和深证B股市场之间的相关程度要大,文章最后分析了原因.

基于DCC-GARCH模型的国际原油价格与美元的动态相关性研究

本文运用DCC-GARCH模型研究了2009年10月13日至2013年4月8日国际原油价格和美元之间的波动溢出效应。研究表明:国际原油价格与美元指数具有显著的波动持续性,而美元指数吸收波动的时间更长,国际原油价格与美元指数之间存在较强的负相关性,但动态相关性的时变效应不明显。这表明国际原油价格与美元指数存在着市场间的波动溢出效应,我们应该加强对美元指数变动趋势的监测,加快原油期货市场的建设以切实防范原油价格波动的风险。

基于CvaR模型投资组合保险的绩效实证研究

经济全球化和金融市场一体化带来金融市场波动加大。投资者期望一个在价格下跌的时候能够维持最低保障,同时又能够在市场上涨时带来收益的投资理财产品。投资组合保险策略正是能够满足大家的这种期望。通过将CvaR与投资组合保险相结合,将投资组合保险策略进行动态的改良,考量改良后的投资组合保险在金融市场中对于风险度量的实际应用情况。

基于均值-CVaR模型的外汇储备币种配置研究

利用VAR模型来预测外汇储备各币种未来的收益率,利用DCC-GARCH模型结合条件风险价值CVaR动态地描述不同币种结构下外汇储备的风险状况。为了突出极端风险控制,通过建立均值-CVaR模型,研究不同目标收益率要求下的中国外汇储备币种的动态最优结构。结果表明,在不降低收益率的前提下,动态配置后的外汇储备CVaR风险显著降低。

基于EGARCH-CVaR的我国股市风险分析

根据我国股票市场收益的基本特征,对上证180指数收益率序列分别构建基于正态分布、t分布和GED分布的EGARCH模型。通过计算三种不同分布下的CVaR值,对股市风险进行分析。并将EGARCH模型的CVaR值与GARCH模型的CVaR值进行比较。结果表明,基于广义误差分布的EGARCH模型(EGARCH-GED)能更好地刻画我国股市的市场风险。

基于GARCH模型的我国股市风险分析

通过对上证指数收盘指数进行实证分析,采用正态分布、t分布和GED分布分别刻画收益率序列特征,运用GARCH模型对收盘指数序列进行波动性建模.根据GARCH模型的估计结果计算出VaR和CVaR值.由结果可知,通过计算GED分布下的GARCH(1,1)模型的CVaR值是衡量股市风险的最佳模型.