杠杆效应与沪市在险价值(VaR)的计算——基于GARCH-t、EGARCH-t和TGARCH-t模型的比较

通过比较EGARCH-t、TGARCH-t、GARCH-t模型计算沪市在险价值的效果,得到:1、沪市存在杠杆效应,并对沪市在险价值的产生重要的影响,忽略杠杠效应,就会低估沪市的风险;2、仅通过拟合分布特征不能准确地计算沪市的VaR,为了准确计算VaR,还必须考虑沪市的杠杆效应;3、EGARCH-t模型不仅具有较好的分布拟合能力,而且能够有效地刻画杠杆效应,因而更适合于沪市在险价值的计算,且计算出的VaR也比较准确、可靠。

基于VaR和Garch-t的中小板指数基金的风险模型构建及实证研究

近年来，中小板指数基金投资越来越受到广大投资者的关注，科学有效地量化该类基金风险，有益于投资者的资产管理和金融市场的稳定。本文针对中小板指数基金的统计特性，构建了Garch—t模型，并以VaR作为风险度量工具，采用Monte Carlo模拟方法，对中小板指数基金的风险模型和计算方法进行了研究，并以广发中小板指数基金为例进行了实证分析，为对我国中小板指数基金的风险度量提供了科学模型和计算方法，也为投资者提供了可靠参考。

GARCH模型在我国深市风险度量中的应用研究

介绍了VaR的含义及计算方法,指出推测市场因子的波动率是计算的关键。从理论上对基于t分布和正态分布的GARCH模型进行了比较,得出基于t分布的GARCH模型更能刻画金融市场“尖峰厚尾”等实际特征。将基于不同分布的GARCH模型应用于我国深圳股市的风险度量,通过对比VaR的估计结果,说明基于t分布GARCH模型计算的VaR更有效地反映了金融市场的风险水平。

基于不同残差分布下GARCH模型的VaR估计

为了研究在不同残差分布下哪种GARCH-VaR模型更能有效反映中国证券投资基金的市场风险,文章运用GARCH(1,1)-N模型、GARCH(1,1)-t模型和GARCH(1,1)-GED模型分别对4只证券投资基金进行VaR估计,并对得出的结果进行全面比较.结果表明,GARCH(1,1)-GED模型有可能更有效地预测市场风险.在此基础上利用Kupiec的LR检验法对这3种模型进行检验,检验结果表明,GARCH(1,1)-GED模型的VaR估计效果更好,能较好地估计中国证券投资基金市场VaR.

基于Copula-GARCH模型的上证股指行业板块相关性研究

基于现代Copula理论,选用上海股票市场各行业板块指数,包括:工业股指数(SHGY)、商业股指数(SHSY)、地产股指数(SHDC)、公用事业股指数(GYSY)的组合为研究对象,构建了多元Copula-GARCH模型.同时考虑到相关参数的动态变化性,选择时变相关SJC-Copula模型较全面地研究各行业板块指数之间的相关性.通过对比多元正态分布、多元t分布与加入copula的多元正态copula模型、多元t-copula模型以及时变相关SJC-Copula模型的拟合情况,结果表明:①Copula函数具有比多元分布更为灵活的形式,它能更好地适应和刻画现实金融序列的分布.②上海股票市场各行业板块指数收益率序列之间均有较强的正相关关系.③时变相关的SJC-Copula函数考虑到了相关参数的动态变化性,可以更好地描述随着外部环境的不断变迁,变量间的相关性也在随时间而不断变化.

基于CVaR-GARCH模型的融资融券业务动态保证金比例设计

2015年11月,沪深证券交易所修改《融资融券交易实施细则》将融资保证金最低比例由50%提高至100%。受此影响,半年内融资融券业务余额骤降。监管部门通过调整保证金比率实现对整个市场的调控,但随着证券市场发展,固定保证金比例制度表现出一定局限性。因此,本文对融资融券交易的保证金体系设定模式、风险测度方法及风险管理方面进行研究,探讨动态保证金比例的设置模式,为优化保证金制度体系提供参考。

基于云理论的风电场群长期出力区间预测

风电的不确定性给风电集群式开发和并网带来极大挑战,风电功率的点预测已很难满足电网长期灵活规划的实际需求。针对风电场群的长期风电功率区间预测问题,提出了一种基于云理论的D藤PairCopula-GARCH-t模型,用于预测风电场群的出力区间。GARCH-t模型较为准确地反映了预测误差的尖峰厚尾特性,提高了风电功率预测的精度。D藤Pair Copula模型有效地描述了风电场群之间出力的相关性。以期望、熵和超熵为数字特征的云模型预测出的风电功率区间,不仅能反映风电的随机性和模糊性,也能合理地描述两者之间的关联性,为规划人员作长期风电并网规划提供参考。

中国股市收益率的时变方差与周内效应

对于中国股市收益率是否存在周内效应尚缺乏共识。本文采用交叠 ( overlapping)样本方法与分段取样方法 ,通过 GARCH模型 ,检验沪深两市指数收益率的周内效应 ,得出的结论是 :第一 ,中国股市的早期阶段 (大约 1 994年前 )周一的收益率显著为负 ,而中间更长时期存在显著的周五正收益 ,不过这种“周五效应”从 1 998年左右开始趋于弱化。第二 ,无论是周五的高收益还是周一的低收益 ,都不是源于风险溢价的变化。因为周五的收益波动幅度并没有明显增加 ,周一的波动幅度反而较高 ,我们认为后者是由于周六和周日两个非交易日里也有信息为交易者吸收所致。