股市系统性风险跨区域溢出分析——来自DCC-GJR-Copula-CoVaR模型的经验证据

考虑到股市系统性风险跨区域溢出问题,构建了多元的DCC-GJR-Copula-CoVaR(Dynamic Conditional Corelational,DCC;Glosten Jagannathan Runkle,GJR;Copula;Conditional Value at risk,CoVaR)模型,利用两步极大似然法估计模型参数,将31个省(直辖市、自治区)注册上市公司的股价省级综合指数,按照国家行政区域合并为10大区域市场股价综合指数.研究结果表明:该模型能度量股市系统性风险跨区域溢出的非对称性,而不同区域的风险贡献度差异较大,风险溢出具有地区差异.这为识别区域系统的重要性及防控股市系统性风险跨区域溢出具有重要的实践价值.

黄金期货与白银期货的动态相关性研究——基于GJR-MRS-SJC-Copula模型的分析

金银期货具有“尖峰厚尾”、波动聚集、有偏和非对称等特征。文章通过构建ARMA(p,q)-GJR-SkT模型刻画金银期货的边缘分布,接着引入Markov状态转换的MRS-SJC-Copula模型考察上期所金银期货主力合约间的动态相关性及结构。结果表明,金银期货间存在有偏和非对称等特征,同时都具有负向“杠杆效应”,其相依结构是动态变化的,且持续存在高低两种不同状态的概率转换;利空消息对当期金银期货的冲击较大,且下跌带来的冲击要大于上涨产生的影响;动态联动性的内部结构显示金银期货收益率受过去信息的持续影响,同时各自的基差变化对动态相关性影响显著;突发事件的冲击会使金银期货的上下尾发生结构突变,引发风险传染。

白银最优套保模型、套保比率及套保有效性——基于VaR和CVaR的度量和比较

文章以上金所白银延期和上期所白银主力合约数据为研究对象,基于VaR和CVaR最优套保模型视角,构建了白银现货与期货的GJR Copula-N(t)模型,从静态和动态角度对白银最优套保模型、套保比率及套保有效性进行度量和比较。结果表明:白银期现货市场具有动态联动性的内部结构,动态GJR-Copula模型下的套保比率优于静态模型,且CVaR最小化目标套保策略下的套保比率要大于VaR策略。套保有效性衡量及模型准确性检验显示,白银套保有效性平均达到70%~80%,动态模型套保效果好于静态模型,且CVaR模型的套保有效性优于VaR模型,其中动态CVaR-GJR-t Copula模型的套保效果最好,模型准确性最高,能最大限度地规避白银现货市场价格风险。

基于RT-GAS Copula模型的经济金融行业非对称相依性及风险溢出研究

考虑到实体经济行业与金融行业间的相依关系存在杠杆效应,本文采用GJR门限结构将杠杆效应纳入包含高频信息的广义已实现自回归得分Copula(GRAS Copula)模型中,构建广义已实现门限自回归得分Copula(RT-GAS Copula)模型。利用RT-GAS Copula模型揭示实体经济行业与金融行业间时变相依关系对行业收益的非对称响应,并进一步分析经济金融行业间风险溢出的非对称性和时变特征。研究发现:各行业间的相依关系存在显著的杠杆效应,某一行业收益的上涨和下跌对该行业与其他行业间时变相依关系的影响是非对称的;行业间的相依关系会受到国家调控政策和各类市场风险事件的影响;行业间的系统性风险溢出存在非对称性,且会受到严重风险事件的影响。此外,有效性检验结果表明,当行业间相依关系存在显著杠杆效应时,RT-GAS Copula模型的拟合和预测能力优于现有时变Copula模型。

基于Copula方法的中国金融市场间相依结构研究

利用ARMA-GJR-GARCH方法、小波变换和Copula模型研究国债期货与人民币计价的三项资产——股票、黄金、原油之间的联动关系。实证结果表明,国债期货价格与上证50指数在短时间内有显著的Copula负相关性,在8天及以上情况下相关性则不显著。国债期货与上海黄金价格在不同时间区间均有显著的Copula正相关性和上尾相关性。国债期货与上海原油价格在各期限内Copula相关性均不显著。进一步研究表明,引入国债期货对股票组合具有有效的对冲作用,能够提高单位风险下的投资收益率。本文研究结论可为投资者构建投资组合、设计风险控制策略以及监管机构制定相关政策、实施监管职责提供理论支持。

开放进程中人民币汇率间相依性研究——基于动态Copula-GJR-t模型的分析

构建动态Copula-GJR-t模型对汇改后人民币兑美元、欧元和日元汇率间的相依结构进行考察。研究表明:人民币兑美元与兑欧元、兑日元汇率间存在负相依性,人民币兑欧元与兑日元汇率整体上呈现正相依性;在极端事件下,各汇率间相依性较正常时期发生很大变化,但不像股票市场那样呈现增强的正相依性;人民币兑美元与兑欧元、兑日元汇率的上、下尾相依性基本为零,说明它们不存在同时大涨或大跌的可能性,而人民币兑欧元与兑日元汇率有波动较大的上、下尾相依性,说明两者存在汇率风险传染关系。

次贷危机对亚洲股市尾部极值风险传导的影响研究

本文针对股市日收益率序列的自相关、波动聚集性和杠杆效应等典型事实特征,首先运用AR(1)-GJR(1,1)模型捕获各股指收益率的标准残差序列;在此基础上,应用极值理论构建边缘分布模型,并运用时变Symmetrized Joe-Clayton Copula函数估计股市间的尾部极值动态相依系数;最后结合格兰杰因果检验的结果,对比分析了美国次贷危机爆发后,股市间极值风险传导强度以及风险传导方向的变化,从而得到次贷危机对亚洲股市尾部极值风险传导效应的影响作用。

基于pair copula函数的资产组合风险分析

通过构造pair copula-GARCH-VaR模型来度量金融资产组合的风险,其中,用GJR-GARCH模型估计单个资产的分布,用pair copula函数来描绘组合中两两资产之间的相关结构,再通过Monte Carlo模拟的方法计算资产组合的VaR值.在实证分析中,取四支股票构成资产组合,用构造出的模型计算组合的风险价值,并将传统的n维copula方法与pair copula方法进行比较,证实了pair copula方法有更高的灵活性和准确性.

基于Copula-GJR-EVT模型的外汇储备投资组合实证研究

随着我国外汇储备规模的增长,如何实现外汇储备有效管理、降低资产管理风险越来越受到业界关注。本文通过建立Copula-GJR-EVT模型,对外汇储备投资组合进行了实证研究,求得投资组合收益及各资产最优权重。结果表明,外汇储备投资组合可以降低风险,投资能源和有色金属等战略储备,可以成为拓展我国外汇储备投资渠道、促进外汇储备保值增值的合理选择。

投资组合行业配置的动态VaR研究——基于时变Copula-GJR-Skewed-t模型

用时变Copula-GJR-Skewed-t模型研究了深证22个行业分类指数中任意两个投资组合的动态VaR,并与静态VaR比较。实证结果表明,时变t-Copula函数在众多Copula函数中对行业投资组合的拟合效果最优,给出了模型估计出的VaR最大和最小的5对行业组合,不同行业组合的动态VaR在股市周期各阶段关系相对稳定,同一行业组合的动态VaR和静态VaR关系相对稳定,且略高于静态VaR。

风险相依、风险溢出与保险机构系统重要性评估

本文基于中国人寿、中国平安、中国太保和新华保险等4家保险机构和保险行业的日收益率数据,对保险机构和保险业之间的风险相依度和风险溢出效应进行了研究。通过AR(1)-GJR(1,1)-有偏模型刻画了保险机构收益率序列的边际分布,使用GJR-SJC-Copula模型分析了各个保险机构和保险业之间的极端风险相依度,并使用GJR-DCC-CoVaR模型测度了各个保险机构对保险业的动态风险溢出效应。结果表明,各个保险机构和保险业之间均存在显著的下尾非对称相关关系,保险机构对保险业的风险溢出效应次序为中国人寿>中国太保>中国平安>新华保险。最后,相关的风险防控建议可以为金融监管部门提供有益借鉴。

“一带一路”沿线主要国家股指市场风险传染效应

目的研究“一带一路”沿线主要国家金融市场间的相关结构并度量其传染风险。方法选取中国和其他4个沿线主要国家的股指市场收益率数据,构建M-Copula函数刻画股指市场间的相关结构,运用Monte Carlo模拟方法度量不同资产组合的风险价值。结果股指市场间具有较强的下尾相关性和不对称性。相对于中国、印度和新加坡市场,日本市场的风险较大,俄罗斯市场的风险较小。在同一置信水平下,选择资产组合会降低投资者的投资风险。结论M-Copula函数模型能较好地描述股指市场的相关结构,并在投资组合决策时为投资者提供参考。

市场流动性与市场预期的动态相关结构研究——基于ARMA-GJR-GARCH-Copula模型分析

本文在兼顾"时间尺度"和"价格尺度"双重因素下构建了标准化的市场流动性测度,并利用时变信息熵方法提出了一类市场预期的新指标。将ARMA-GJR-GARCH模型与时变Copula模型相结合分析了市场流动性与市场预期之间的动态相关结构。利用2009年1月~2014年9月中国股市日度数据进行实证分析,结果表明:市场流动性和市场预期存在较明显的持续性和负向"杠杆效应",通过LL、AIC和BIC三种准则比较发现时变正态Copula模型的拟合效果最好,时变相关性分析说明市场流动性和市场预期长期内保持着负相关的总体态势,欧债危机期间时变相关系数在正负状态间转换频繁,其相关结构出现了几次较大的变点,但正常时期两者之间的相关程度并不显著。该结论对于监管部门在危机期间及时引导市场预期,增强市场流动性从而减少危机传染和缓释金融风险非常重要。

基于M-Copula-GJR-VaR模型的黄金市场最优套期保值比率研究

基于VaR的风险测度方法既侧重收益的负向波动风险,又可通过置信水平的设定满足有不同风险偏好的投资者的需求。以具有金融和商品双重属性的黄金为实证对象,充分考虑现货和期货市场的非对称性、两者之间的协整关系以及非线性相关的特征,以风险最小化为原则,建立M-Copula-GJR-VaR动态套期保值比率估计模型。采用中国市场现货价格和期货价格数据,对比分析M-Copula-GJR-VaR模型与CCC-GARCH-VaR模型、DCC-GARCH-VaR模型、Clayton Copula-GJR-VaR模型和Gumbel Copula-GJR-VaR模型的套期保值比率和套期保值效果。研究结果表明,经过4年多的发展,套期保值效率处于0.672～0.704之间的中国黄金期货市场还不成熟,套期保值功能的发挥有待提高;采用M-Copula-GJR-VaR模型估计的套期保值比率最优且套期保值效果最好,应用该模型进行黄金市场套期保值操作,可达到以相对较少的套期保值成本较大程度地规避现货市场价格风险的目的。

基于尖峰厚尾、有偏GARCH-copula模型的风险测度

考虑到证券投资组合中资产收益分布的尖峰厚尾属性和波动率集聚效应以及金融资产变量间的非线性相依结构,假设资产收益率分布服从广义误差分布(GED),以尖峰厚尾、有偏的GJR-GARCH-GED模型刻画资产收益率的边际分布,以copula函数描述变量间的相依性,构建起改进的GARCH-copula模型。以研究GED分布的GJR-GARCH模型与不同copula函数耦合对金融序列的拟合能力,进而测度投资组合风险。实证研究发现,沪深收益波动存在明显的非对称性,适宜采用GJR-GARCH-GED模型处理收益率的尖峰厚尾性,波动率的集聚性。考察上述模型与Clayton copula、Gumbel copula、Frank copula以及t copula耦合下的实际拟合表现,进而对投资组合风险VaR和CVaR检验发现,Clayton copula刻画风险相依性的效果最佳,适合应用于风险管理。

基于经济资本的我国保险公司投资风险限额配置研究

投资风险限额管理是保险公司对投资风险进行管理的重要手段,是保险公司建立有效风险管理体系不可或缺的组成部分。保险公司投资风险限额管理主要包括投资风险限额配置、风险限额监控和风险限额动态调整三个环节,其中风险限额配置是整个风险限额管理流程的基础。运用GARCH模型和GJR模型,并结合Copula理论,探讨了投资风险限额配置的方法,通过实证分析证实投资组合之间存在分散化效应,各投资风险限额之和大于总风险限额,并得出投资风险限额优化配置模型调整资产配置,可以显著提高保险公司投资绩效。

基于高维动态藤Copula的汇率组合风险分析

以Pair Copula为简单构造模块的高维动态藤Copula结构能够克服二元Copula面临的"维度诅咒"问题,对多元变量之间的非线性相依进行动态化描述,是Copula函数研究的学术前沿。本文选取美元、欧元、日元、港币及英镑五种汇率的日间对数收益率数据实证研究,对其进行AR-GJR-GARCH模型过滤,过滤所得新息序列用GPD模型拟合,之后进行概率积分变换,采用高维动态C藤和D藤Copula对变换后序列建模,运用蒙特卡罗方法计算组合风险VaR,对其进行UC回溯测试,并与相应的静态方法作比较。结果表明:高维动态C藤Copula结构计算出来的VaR表现最好,对其进行分解发现美元的边际风险最低,通过蒙特卡罗选择权重组合发现最大限度持有美元将会产生最小VaR。该结论为量化风险指标、合理配置资产,及风险监管提供了一种新的模型与方法。

基于Copula-GJR-Skewt模型的投资组合风险预测研究

针对多元投资组合的风险预测,采用GJR-Skewt模型刻画单资产的厚尾、有偏特征,以及Copula模型刻画多元投资组合的非线性相关结构,用Monte Carlo方法模拟金融资产的随机分布,并结合滚动时间窗法,对投资组合的未来风险进行样本外动态预测.实证结果表明,Copula-GJR-Skewt模型对资产收益的风险预测能取得满意的效果;在VaR预测性能上,以GJR-Skewt模型作为边缘分布函数时,即使存在系统偏差,也能取得最优预测结果;预设残差服从有偏学生分布时,VaR的预测结果优于正态分布;传统的Garch-Guassian模型预测能力最差.