资产组合ES风险测度的Copula-EVT算法

针对金融市场中资产收益的非正态分布以及资产组合中风险资产的非线性相关现象,以EVT描述资产组合中各风险资产收益的边缘分布,以Copula方法描述风险资产之间的相关结构,运用蒙特卡罗模拟方法对资产组合的风险进行研究,并使用后向检验的方法证实了Copula-EVT方法在尾部分析上优于传统的风险研究方法。在此基础上,计算了资产组合的ES风险测度。

混合动力汽车EVT构型的设计与参数优化分析

随着我国经济的高速发展,我国对能源的需求量不断提高。作为最主要的能源,石油的消耗量是巨大的,由于石油是不可再生能源,全世界对节约石油都十分关注,而作为石油的主要消耗者汽车,其油耗的降低是节约重中之重。目前,对汽车的能耗方面有多种研究,论文就对其中具有显著节能特点的杠杆法的混联式混合动力汽车EVT构型设计做研究,以供参考。

基于极值理论和Bootstrap方法的E-VaR研究和实证分析

考虑金融时间序列的厚尾特性,讨论了应用极值理论中的广义Pareto分布模型度量风险的问题。利用Bootstrap和MLE方法对参数进行点估计和区间估计,得出E-VaR的估计值,并对深证综指收益进行实证分析,探讨与尾部相关的极值风险,结果令人满意。

深度学习LSTM模型与VaR风险管理

文章利用金融高频数据交易量信息,将深度学习长短期记忆(LSTM)模型应用于Va R风险管理。利用含有交易量信息的高频数据,结合LSTM模型,构造了LSTM-RV已实现波动率动态预测模型,利用半参数极值理论(EVT)方法估计收益率分位数,构建了LSTM-RV-EVT风险管理Va R模型。实证分析表明,相对于传统HAR(异质自回归)波动率预测模型,LSTM-RV预测模型的预测准确率显著提高,LSTM-RV-EVT模型比传统VaR模型和未利用交易量信息LSTM的VaR模型表现更好。

金融机构系统性风险贡献的测度、检验与监管

采用EVT-Copula方法测度金融机构的系统性风险贡献,并对其显著性进行假设检验,进而考察金融机构系统性风险贡献的驱动因素及相关监管工具的有效性。研究发现：我国金融机构的系统性风险贡献具有时变特征,并且在统计上显著;金融机构的业务复杂性、网络关联性对系统性风险贡献具有正向影响,而规模和盈利能力对其有负向作用;资本充足率监管难以有效降低金融机构的＂负外部性＂,而杠杆倍数约束有助于减小金融机构的系统性风险贡献。

基于极值理论的商业银行操作风险度量研究

针对操作风险损失数据"右偏、厚尾"的特点,分析POT方法下操作风险损失强度建模、损失频率建模的思路和过程,给出POT框架下的操作风险尾部风险VaR和ES的计算方法,利用我国商业银行的操作风险损失数据进行了实证分析。实证结果表明:用极值理论来度量操作风险以真实数据为导向,不必事先对损失分布进行假设,避免由于损失分布选择不当带来的模型风险;POT方法中的GDP分布与操作风险尾部拟合较好,能恰当描述分布的"厚尾"特性,避免低估风险的弊端。

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.