基于EGARCH-VaR的半参数法及实证研究

在综合考虑了金融收益数据分布的尖峰厚尾特征及其波动集群性,尤其是其波动的“杠杆效应”对VaR估计的影响以及各种假定收益率分布在计算风险价值时存在不足的基础上,提出了基于EGARCH-VaR的半参数方法,并且与正态分布和t分布假设下的GARCH模型的VaR计量方法进行比较,通过实证分析,并利用后验测试,表明基于EGARCH-VaR的半参数方法对风险价值的测度优于正态分布和t分布假设下GARCH模型的VaR计量方法.

基于EGARCH-VaR模型的沪深股市风险分析研究

根据证券收益的基本特性,对上证指数和深证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模型及EGARCH-M模型。通过计算两种模型在三种分布下的VaR值,对沪深股市风险进行分析。分析结果表明,深圳股市比上海股市有更大的风险,基于GED分布假定下的EGARCH-M模型能更好的反映收益率的风险特性。

沪、深、港股市信息溢出效应与动态相关性——基于DCC-(BV)EGARCH-VAR的检验

本文将收益与波动作为刻画股市信息的代理变量,将沪市(深市)受到的收益和波动冲击分解为来自自身的“本地因素”,来自深市(沪市)的“区域因素”(作为内生变量引入)和来自港市的“世界因素”(作为外生变量引入),首次将DCC-(BV)EGARCH-VAR的方法引入对沪、深、港三地股票市场收益和波动溢出效应与动态相关性研究。

基于QR-MS(2)-EGARCH(1,1)-st模型的互联网金融指数风险度量

基于2012—2021年互联网金融指数的日收盘价数据,采用二区制MS-GARCH(1,1)类模型刻画互联网金融指数收益率的波动过程,通过分析选出较优的模型MS(2)-EGARCH(1,1)-st,结果显示,互联网金融指数收益率存在两种划分明显的波动状态:平缓波动状态比剧烈波动状态的持续性更强,且剧烈波动存在非对称效应。将MS-EGARCH模型与分位数回归(QR)模型的组合模型进行互联网金融指数收益率的风险测度,并通过Kupiec回测检验方法计算拟合成功率,结果表明,QR-MS(2)-EGARCH(1,1)-st求解得到的风险价值(VaR)具有较高拟合成功率。

中国股指期货与股票市场波动性关系的实证分析

使用修正的EGARCH模型与VaR方法检验股指期货的推出对中国股票市场波动性所产生的影响。采用的数据为沪深300指数,样本数据分为股指期货推出前,股指期货推出后的短期、中期和长期与样本数据全体五个时间段。研究表明,从股指期货推出的短期与中期来看,市场对信息的反应比较混乱。从长期来看,股指期货的推出加速了信息的传递速度并且弱化了非对称效应,并没有加大股市的波动性。VaR方法检验表明,股指期货的推出有效降低了股市风险,使A股市场更加成熟和完善。

基于VaR-EGARCH-GED模型的深圳股票市场波动性分析

本文应用模型EGARCH(1,1)-GED和GARCH(1,1)-N计算了深圳股票市场成份指数的日对数回报VaR值。通过后验测试和统计分析表明,对深圳成份指数的波动性分析,模型EGARCH(1,1)-GED优于GARCH(1,1)-N。在此分析结果基础上,文中进一步分析了深圳股票市场的系统性风险并提出了相关结论与政策建议。

基于EGB2分布族的GAS-EGARCH模型与VaR预测

GARCH族模型是刻画资产收益率的常用工具,在风险度量领域具有广泛应用。为了更有效地描述收益率的偏斜厚尾等特征,越来越多学者对GARCH族模型的条件分布形式进行了研究。但是仅对GARCH模型条件分布进行修正是不够的,还需要对模型本身的函数形式进行修正。基于得分函数的时变参数建模思想近年来受到广泛关注,本文借助这一思想对EGARCH模型中对数标准差进行时变波动建模,并利用EGB2分布族作为模型的条件分布,进而建立GAS-EGARCH-EGB2模型。以我国10只中证行业指数为研究对象考察GAS-EGARCH-EGB2模型的风险预测效果,GAS-EGARCH-EGB2模型样本外VaR预测表现普遍优于ACM-EGARCH-EGB2模型。

可转债市场与股票市场间的溢出效应研究

将利率作为外生变量,运用VAR-(BV)EGARCH模型对可转债市场与股票市场之间的溢出效应进行研究。研究结果表明:在收益溢出方面,只存在股票市场对可转债市场的溢出效应。在波动溢出方面,存在可转债市场与股票市场之间的双向溢出效应;并且存在利率市场向股票市场的单向波动溢出效应。从非对称溢出效应来看,存在股票市场对可转债市场的波动溢出的非对称性,由此可以看出,股票市场仍然是出于绝对支配地位的金融市场。

中美股市间的联动性变化分析

将中国加入WTO后至今中美股市的数据以2005年为界划分为两部分,研究了中国入市后中美股市联动性的发展变化。研究结果表明,2005年以前中美股市没有显著的联动性,但2005年以后至今中美股市之间存在比较弱的联动性,而且表现出相互影响的特征。

上证指数市场风险度量问题研究

本文通过建立收益率满足的EGARCH-t①模型,分析计算了从1997年1月2日到2009年4月我国股市上证指数的市场风险价值——VaR,度量了该时期不同阶段上证指数的市场风险状况,并认为,VaR方法的运用,会在我国市场风险、信用风险管理方面起重大作用。

基于EGARCH-GED模型的中英铜期货风险溢出效应

使用GED分布的EGARCH模型对上海金属期货交易所与伦敦金属交易所铜期货多空市场的风险价值进行了测算,并据此利用Granger因果检验和脉冲响应函数检验了两市风险溢出效应。实证结果表明,在子样本1内95%和90%置信度下,两市期铜市场风险互为Granger原因;子样本1内99%置信度下、子样本2内3种置信度下以及总样本3种置信度下,伦敦金属交易所期铜市场风险是上海金属期货交易所期铜市场风险的Granger原因,但上海金属期货交易所期铜市场风险不是伦敦金属交易所期铜市场风险的Granger原因;面对一个标准新息冲击时,伦敦金属交易所对风险冲击有一个反复纠偏的过程,上海金属期货交易所则没有,从一定程度上说明了样本区间内国内经济形势好于国外。

我国证券市场波动风险预警模型研究

通过对我国证券市场波动性进行线性和非线性的分析,证实了我国证券市场具有聚集效应、时变性和持续性等波动性特征。反映出我国证券市场具有明显的ARCH效应,结合动态风险预警方法,应用GARCH类模型构建VaR我国证券市场的风险预警模型。通过检验,证实了该风险预警模型适用我国证券市场波动风险预警。

基于VaR的我国股市市场风险度量

本文基于EGARCH-t模型,利用VaR方法分析计算了从1997年1月2日到2009年4月3日的我国股市上证综合指数的市场风险价值,度量了该时期不同阶段上证综合指数的市场风险状况。

中国黄金现货市场风险度量研究

对于黄金现货市场的参与者来说,较好地度量市场风险至关重要。VaR是度量市场风险的有效方法之一。通过建立VaR-EGARCH-GED模型,度量了中国黄金现货市场的风险,且发现近年来中国黄金现货市场风险总体上呈现出越来越大的趋势。鉴于VaR-EGARCH-GED模型能够很好地度量市场风险,因此黄金现货市场的参与者可以借助该模型进行风险管理。

EGARCH模型在VaR中应用

提出了基于EGARCH-VaR的半参数方法,根据EGARCH模型参数估计得到VaR值,计算出溢出率。再根据正态分布和t分布假设下的GARCH模型参数估计得到VaR值以及溢出率。将GARCH模型的VaR值与EGARCH-VaR模型进行比较,结果表明,基于EGARCH-VaR的半参数方法对风险价值的测度优于正态分布和t分布假设下的VaR计量方法。

基于EGARCH-GPD模型的沪深300指数的VaR度量

结合经典的EGARCH模型和基于广义Pareto分布的极值理论,建立了一种新的EGARCH-GPD模型,并研究了新模型的动态VaR估计问题。沪深300指数VaR估计的返回测试结果表明:该EGARCH-GPD模型比传统的基于正态分布的EGARCH模型能更好地刻画金融数据分布的"厚尾"特征和波动率的时变性,在一定程度上提高了VaR估计的预测精度。

基于非对称GARCH的铜期货市场风险度量研究

针对金融时间序列普遍存在自相关性、杠杆效应、尖峰厚尾等典型事实,运用基于杠杆效应的GARCH模型,构建铜期货市场收益序列具有典型事实的动态风险测度模型:VaR-AR(m)-EGARCH(p,q)和VaR-AR(m)-TGARCH(p,q),再通过上海期货交易所(SHFE)铜期货对所建模型进行实证分析,并运用Back-testing中的LRT(Likelihood Ratio Test)方法,对铜期货市场风险测度模型准确性和可靠性进行实证检验。实证结果表明,基于非对称GARCH的铜期货市场动态风险度量模型,能够有效捕获铜期货市场的典型事实,同时还能够准确测度具有杠杆效应的铜期货市场的动态风险,也能加强对金融市场动态风险预测能力。

Copula-EGARCH模型及投资组合的时变风险价值估计

采用EGARCH模型对资产组合中的每一资产建模,资产的联合分布采用条件Copula构建,应用常相关模式建立了Copula-EGARCH模型;采用Monte Carlo法估计资产组合时变风险价值;讨论了模型的检验问题,给出了相关的检验方法。以上证综指与深证成指数据为样本,选用广义误差分布拟合误差分布并选取BB1Copula进行实证分析,实证结果表明所建模型是合理有效的,所估计时变风险价值具有良好的估计精度。

我国新房、二手房互动信息传递研究

以2005年7月至2014年1月我国新房与二手房月度价格指数为样本,通过指数自回归条件异方差(EGARCH)模型来检验我国新房和二手房价格是否存在"杠杆效应",进一步建立向量自回归模型,利用脉冲响应函数分析与方差分解法探讨我国新房和二手房的价格互动信息传递.研究表明我国新房和二手房价格存在杠杆效应,其中新房价格存在正的杠杆效应,而二手房价格存在负的杠杆效应,新房价格对二手房价格起主导作用,二手房价格对新房价格影响力较弱.

双极模型的优化策略分析

基于交易量与收盘价,设计了一种识别反转点的双极模型.以万科A股票3年的数据对双极模型进行投资模拟,得到在不同参数组合下的每次买卖投资收益,计算出年均收益率,再由EGARCH模型计算出每次投资的日VaR值和总风险,作出不同参数组合下的收益率和风险散点图及有效边界图.结合不同投资者对风险喜好的无差异曲线,得到对应的最优参数组合,从而为不同类型的投资者提供投资策略.