基于GARCH—VAR模型的银行外汇风险的实证研究

随着汇率制度的改革，金融机构所面临的汇率风险越来越大，为了准确的计量出商业银行的汇率风险并提出相关建议，本文建立了基于GARCH的VAR模型，收集了2011年到2012年的美元，欧元，港币，英镑，日元的汇率中间价，对于一个商业银行的外汇投资组合，利用模型计算出了组合的VAR值以及每种外币的VAR值，并且计算出了边际VAR，成分VAR值，增量VAR值，最后对投资组合提出了相关建议。

我国碳市场与化石能源市场溢出效应研究——基于VAR-GARCH-BEKK模型的分析

碳市场的建立是实现“双碳”目标的重要保障,分析碳市场与化石能源市场间的溢出效应有助于提升市场流动性、规避碳金融风险,从而更好地推动国家气候战略目标。本文运用主成分分析方法将我国8个碳试点价格集成,明确试点阶段我国碳市场的整体发展规律,并通过VAR-GARCH-BEKK模型,进一步探究了全国统一碳市场建立前后碳市场与化石能源市场之间溢出效应的变化情况。结果表明,试点阶段碳市场与各类化石能源市场之间均存在显著的单向均值溢出效应。然而,在全国碳排放权交易市场建立初期,仅有部分发电行业参与交易,这在一定程度上削弱了碳市场与化石能源市场之间的联动关系,造成了二者之间均值溢出效应的下降。此外,全国统一碳市场的建立吸引了更多的投资者,加剧了碳市场和化石能源市场间的风险传染,需要进一步完善监管政策体系,保障碳市场平稳健康运行。

产业链视角下油料产品价格溢出效应的对比分析——基于三元VAR-BEKK-GARCH(1,1)模型

为了更好地理解油料产品价格的波动规律,提升国内油料产品价格研究水平,以大豆、油菜、花生为油料作物的典型代表,以2011年2月—2019年12月油料产业链上各个环节月度价格数据为基础,采用三元VAR-BEKK-GARCH(1,1)模型,研究油料产业链上、中、下游产品的价格溢出效应。结果表明:大豆产业链各环节产品均存在价格均值溢出效应,油菜产业链上、中游之间没有价格均值溢出效应,花生产业链上、下游之间不存在价格均值溢出效应;在大豆、油菜和花生产业链中,各环节产品间价格双向波动溢出效应明显。政府应通过建立农业产业链价格监测体系、多元化的价格监测体系、稳定的市场调节机制等措施,促进相关农业产业链的协调发展。

基于Cornish-Fisher-VaR方法及t-GARCH模型的生猪期货套期保值研究

生猪期货作为一种新兴期货合约,其套期保值功能的实际效果以及套期保值比的测算需要深入研究。本文采用最小Cornish-Fisher-VaR方法和t-GARCH模型,对生猪期货的最优套期保值比进行了分析。研究结果显示,生猪期现货市场的价格波动相对较小,套期保值效果有进一步提升的空间;修正t-GARCH-VaR套期保值方法在不同置信水平下提供了灵活的套期保值比,更符合实际套期保值决策,并通过对套保组合绩效的分析,验证了修正t-GARCH-VaR套期保值方法的有效性。最后,针对生猪期货的套期保值,提出了进一步完善的建议。

俄乌冲突对欧盟碳排放权交易市场波动及风险影响研究——基于GARCH-VaR视角

俄乌冲突的爆发对欧盟(EU)碳排放交易体系造成了剧烈冲击,测度俄乌冲突对碳排放交易价格波动和风险水平的冲击具有重要意义。通过设置俄乌冲突前和俄乌冲突后两个情景,基于欧盟碳排放配额期货(EUA)日度数据,采用GARCH-VaR模型来探究俄乌冲突对欧盟碳市场价格波动和市场风险影响,研究证实GARCH-VaR模型可以测度俄乌冲突前后欧盟碳排放权收益率序列的波动特征以及度量市场风险水平,俄乌冲突增加了欧盟碳交易市场的波动及风险水平。

基于Levy-GARCH模型的股票市场尾部风险度量研究

防范化解金融风险是牢牢守住不发生系统性风险底线的重要工作,描述资产价格规律、准确度量尾部风险是风险管理的前提。为研究非对称性和非高斯性对我国股市收益率预测和尾部风险度量的影响,本文使用20种Levy-GARCH模型对上证综合指数进行实证分析,计算噪声服从跳跃过程时的VaR和CVaR值,结合快速傅里叶变换数值计算和回溯测试进行检验。研究结果表明:在中国股市中,非高斯性和非对称性是不可忽视的重要特征,跳跃行为在收益率拟合、预测和风险度量方面有重要影响;在尾部风险度量上,带跳跃的非仿射结构条件方差模型表现稳定地优于仿射结构模型,而且有限跳跃过程模型的综合表现优于带无限活动率跳跃过程的模型。总的来说,非对称、非高斯、非仿射的Levy-GARCH模型在收益率拟合与尾部风险测度上表现更好,而且有限跳跃形态可以更准确地解释中国股票市场的尾部风险。

基于GARCH-VaR模型的股票市场风险估计

基于上证综合指数收益率序列,使用R语言软件对数据进行了描述性时序分析,通过单位根检验对收益率序列的平稳性进行检验,建立GARCH模型对收益率存在的风险进行度量,利用不同参数的GARCH-VaR模型对收益率序列的VaR进行预测.研究证明,GARCH-VaR能准确地描述资产收益率的变化,可为投资者提供有效的风险度量方法.

我国首批公募基础设施REITs的风险评估——基于GARCH-VaR模型的实证研究

当前我国基础设施企业的融资结构正处于巨大变革之中,原有融资渠道有限且创新不足。公募基础设施REITs的出现和发展,在拓宽国内基建公司的投融资渠道的同时也为中小投资人提供了集安全性和盈利性于一体的国际金融市场新投资方式。文章应用GARCH-VaR模型分析了我国首批公募基础设施REITs收益率波动特征,在此基础上计算出首批此类金融产品的VaR值用以度量风险。研究结果表明:T分布下的GARCH-VaR模型的估计有效性最佳;在我国首批9只公募基础设施REITs中,中航首钢绿能REIT风险测度最高,博时蛇口产业园REIT风险测度最低;在四大资产类别中,收费公路类REITs风险测度最高,产业园区类REITs风险测度最低。结合国内外经验及实证结果,文章建议将GARCH-VaR模型纳入我国公募基础设施REITs风险管理体系,并完善其相关制度建设,以防范化解我国金融风险。

基于GARCH-VaR的股指期货保证金模型

文章以收益率的正态性检验、集群性检验和平稳性检验为基础,用GARCH方法计算VaR,将VaR作为保证金比率,建立了基于GARCH-VaR的股指期货保证金模型,对沪深300指数进行了实证研究。研究表明沪深300指数的收益率不服从正态分布,其收益分布具有明显的厚尾特征和丛集效应;通过与EWMA和风险价格系数法进行对比,发现GARCH-VaR模型能更好地捕捉收益分布特征,得到的保证金水平能更好地覆盖风险。

建筑业上市公司财务风险度量研究——基于GARCH-MIDAS-VaR模型

针对金融数据存在的频率不一致问题,文章以建筑业上市公司季度财务数据及日度收益率为样本,引入广义自回归条件异方差混频数据抽样模型及不对称广义自回归条件异方差混频数据抽样模型,采用参数法计算在险价值指标,与样本公司实际损益率作对比,分析模型对最大损失的预测情况,进一步说明模型对建筑业上市公司财务风险的度量效果。实证研究表明,相比于传统的广义自回归条件异方差模型,广义自回归条件异方差混频数据抽样模型及不对称广义自回归条件异方差混频数据抽样模型能对样本公司的损益进行更有效的预测。基于此,在对上市公司财务风险进行度量研究时应充分考虑到数据的混频性质。

沪深300指数及其股指期货的风险管理研究——基于VaR-GARCH模型

沪深300指数期货的上市对于中国金融市场来说具有里程碑意义,沪深300指数可以在一定程度上反映中国股市整体的趋势,对其进行相应的风险管理是不可或缺的。文章利用VaR-GARCH模型拟合了沪深300指数及其股指期货在2021-10-18到2022-05-20合约期内的最新时序数据,实证结果表明,该方法目前仍然可以很好地管理沪深300股指期货的风险。因此,本文提出了基于VaR在险价值的大额损失管理策略以及股指期现套利管理策略,从投资者的角度来看,这一研究有利于个人的风险管理;从市场角度出发,则可降低市场的系统性金融风险。

GARCH-VAR模型在开放式基金风险度量中的应用

VAR作为当今国际流行的风险管理工具,被广泛地应用于各种金融资产的风险管理。作为静态VAR模型的改进形式,GARCH-VAR模型考虑了资产收益率并不一定服从正态分布。文中详细介绍了GARCH-VAR模型,对如何运用GARCH-VAR模型度量开放式基金的风险进行了实证分析,并得出结论,GARCH-VAR模型在度量开放式基金风险中具有明显优势,但同时也存在一定的不足,需要进一步改进。

基于GARCH-EVT-VaR模型的碳市场风险计量实证研究

对欧盟碳市场风险进行实证研究,在分析碳市场价格波动特征基础上,将条件方差和极值理论纳入Va R计量框架,建立量化碳市场价格波动风险的GARCH-EVT-Va R模型。应用该模型对欧盟碳排放交易市场(EU ETS)进行实证研究,结果显示:碳市场价格波动具有尖峰、厚尾、自相关、波动性聚类和条件方差等典型特征,EUA和CER价格波动呈现显著同步性;碳市场存在显著的极端价格波动风险,GARCH-EVT-Va R模型能够更准确地量化碳市场风险,从而为应对极端事件预留充足的风险储备。

GARCH-EVT模型在动态VaR中的应用

在综合考虑金融资产收益数据分布的波动集群性和厚尾特征,尤其是波动的条件异方差对动态VaR估计的影响的基础上,运用极值理论(EVT),建立了GARCH-EVT模型,计算了上海证券市场综合指数的动态VaR,并且将GARCH-EVT模型与GARCH-NORMAL模型进行比较.通过实证分析,并利用后验测试,结果表明GARCH-EVT模型优于GARCH-NORMAL模型.GARCH-EVT模型很好地解决了波动集群性和厚尾现象,为管理者和投资者提供了一个控制风险、预测收益的量化工具.

基于模拟退火算法的VaR-GARCH模型

针对GARCH模型中的参数估计问题,提出了一种基于模拟退火算法(simulatedannealingalgorithm)的估计方法,并将其应用于VaR估计中.道琼斯指数和汇率的算例表明,基于模拟退火的VaR＿GARCH模型在计算鲁棒性和估算精度方面优于传统的数值方法.

基于结构转换非参数GARCH模型的VaR估计

考虑股市波动结构转换的特性和参数模型会产生误设的情况,提出具有马尔可夫结构转换的非参数GARCH模型,并利用非参数估计技术估计波动率.将沪深股市的波动变化分为下跌、盘整和上涨3个状态,分别采用基于马尔可夫结构转换参数与非参数GARCH(MRSGARCH)模型对我国沪深股市的波动率进行估计和预测,运用MSE1、MSE2和QLIKE对估计和预测出的波动率进行评价.结果表明误差分布服从正态分布的参数和非参数MRS-GARCH模型的估计和预测更准确.在此基础上对沪深股市收益率的动态VaR值进行估计,然后运用Kupiec检验法对这两类模型在预测实际损失的表现进行评价.估计和检验结果表明,基于参数和非参数的MRS-GARCH模型都能较好地估计中国沪深股市VaR,且基于非参数MRSGARCH模型的VaR估计效果更好.

基于VaR-GARCH模型族的我国期铜市场风险度量研究

描述了金融时间序列的一般特性,从收益的波动性与分布出发,组建起计算时变风险价值的VaR-GARCH模型族,并应用该模型族在3种分布假设下对我国铜期货的市场风险进行了实证分析.研究结果表明,基于广义误差分布的VaR-EGARCH模型能很好地刻画期铜收益的尖峰厚尾性与市场风险.同时,对期铜市场风险的变动趋势进行了详细剖析.

基于pair copula-GARCH模型的多资产组合VaR分析

提出了多资产组合风险分析的pair copula-GARCH模型.相比于以往的copula-GARCH模型,它能够更好描述投资组合中两两资产间的尾部相关性的差异,从而更好地度量多资产组合间的相依结构.在此基础上,还探讨了pair copula-GARCH模型下的多资产线性组合的VaR的计算方法.最后给出模型的实证分析.

基于GARCH模型和SV模型的VaR比较

简单介绍了VaR的含义及计算方法,指出推测市场因子的波动情况是计算VaR的关键.通过对比GARCH和SV模型,得出SV模型更能刻画金融市场的实际特征.将随机波动SV模型应用于VaR的计算,最后作实证研究.通过与GARCH模型下的结果对比,说明基于SV模型计算的VaR更具有动态性和准确性,VaR更贴切地反映了金融市场的风险水平.

基于面板GARCH模型的汇率风险联动VaR测算

为弥补现有VaR测算模型在同时测算多汇率风险因子VaR值过程中的不足,笔者将面板GARCH模型应用于汇率风险的VaR测算中,通过与一元GARCH模型、多元GARCH模型中的BEKK模型和DCC模型相对比,发现其联动VaR测算的结果优于后三种模型。基于残差项正态分布假设下的面板GARCH模型能够较好地捕获汇率的波动,其运用能提高VaR测算的精度,增强金融机构或企业的汇率风险管理水平。