林舒[1]2007年在《Var风险模型在金融市场风险管理中的应用研究》文中研究表明受全球经济一体化、竞争与放松管制、金融创新等因素的影响,全球金融环境和金融市场正发生着重大的变化,金融市场的波动性和系统风险已大大加剧,风险管理技术已日益成为金融管理、金融工程领域最重要的研究对象之一。作为风险度量和管理的新方法,VaR自诞生以来就得到了广泛的应用,目前在国外已成为度量市场风险的主流方法。我国股票市场经过十几年的发展,已取得了不少成功经验,但也存在许多不成熟不规范的地方,使得我国股票市场经常大起大落,市场波动性远高于西方发达国家成熟的股票市场,因此加强风险管理势在必行。并且随着中国金融领域改革的进一步深化,各金融机构根据国际惯例建立以VaR为风险衡量标准的风险管理体系将成为必然,研究和发展VaR计算模型并且比较各自特点就成了风险度量技术的当务之急。本文首先介绍了VaR方法的产生背景,计算VaR的各种模型以及在市场风险度量中的应用。由于用VaR作为市场风险度量的内部模型方法,其假设前提和参数设置可以有多种选择,在进行内部风险管理时,金融机构通常都根据自身的发展战略、风险管理目标和业务复杂程度自行设定,并无统一标准。接着在理论基础上对中国股市的上证指数进行实证研究,旨在通过对实证结果的分析,对比各类VaR模型以及不同分布假设下预测结果的优劣,寻找各模型最适用的场合,从而对VaR在实际市场风险度量中的运用产生一定指导作用。此外,还将VaR技术应用于我国证券投资基金,讨论如何通过VaR技术实现组合最优化时的头寸设置、投资组合的风险度量并对基金监管的实际应用情况予以总结。
周小敏[2]2007年在《基于GARCH模型的CVaR金融风险测度研究》文中认为20世纪90年代以来,随着经济的全球一体化和世界金融管制的放松,世界金融衍生品市场迅猛发展,它在为参与者提供避险工具的同时,也成为金融市场发生剧烈波动的根源,增大了风险管理的复杂性。对金融风险进行有效的管理成为国内外金融实务界、理论界和监管机构共同关注的焦点。风险测度是风险管理中首要而核心的部分,在金融自由化的国际背景下研究风险测度对于风险的有效管理、我国风险管理研究的发展,乃至我国金融体系的建设都具有十分重要的理论意义和现实指导意义。全文共分5章来研究。第一章系统分析了国内外理论界对金融风险测度研究的现状,完整把握了金融风险测度方法研究的国内外前沿动态,为深入研究本问题奠定了坚实的基础;第二章首先对金融风险进行了分类研究,结合数据分析了西方发达国家和我国金融风险管理不能满足金融市场稳健、高速发展的现状。然后通过比较分析五种金融风险度量方法,从总体上剖析了风险测量方法的发展过程;第三章通过VaR和CVaR的对比分析,对CVaR方法的参数选择和计算等方面进行了详细的研究,分析了CVaR风险测量方法的优点,构建了基于正态分布、t分布和GED分布的GARCH族模型计算VaR和CVaR的方法;第四章通过使用GARCH模型和EGARCH模型求得沪铜期货收益率的波动率,然后计算出基于三种分布的VaR和CVaR值,实证研究了不同分布假设下的VaR和CVaR在风险测度上的优劣,构建了度量沪铜期货市场风险的最优化模型——CVaR-EGARCH-GED模型;第五章对CVaR方法进一步研究的思路进行了探讨,从我国金融市场目前的发展状况出发,阐述了在我国发展风险管理的困难和瓶颈,认为我国应加快风险管理建设,并对我国如何推广、应用VaR和CVaR风险测度方法提出了可行性建议。本文的创新之处在于,尝试将基于一般分布和GARCH族模型下的CVaR模型应用到我国金融市场的风险测度中去,并辅以定性分析,对我国金融市场风险进行度量和研究。实证结果表明,我国金融市场易受到意外消息的影响,表现出波动性比较大的市场特征,这对我国的金融市场建立更为有效的风险管理体系提出了更高的要求。
解其昌[3]2012年在《分位数回归方法及其在金融市场风险价值预测中的应用》文中研究说明金融创新和金融全球化使得现代金融机构的经营活动暴露在更多市场风险之下。在2007年,由美国房地产引发的次贷危机,使华尔街五大投行悉数倒闭,并迅速演变成全球性的金融危机,致使全球经济经历了自上世纪30年代以来最为严重的衰退。事实上,除去当前这次次贷危机,金融市场从来都不是风平浪静。从历史上几次金融危机的发生和变化可以看出金融风险与金融业发展相伴而生。与此同时,金融业的监管也经历了从自由走向初步管制,从初步管制到严格的全面管制；再由严格的全面管制再次走向自由发展的演变历程。毋庸置疑,金融自由化极大地推动了金融业和金融市场的发展。但是,在金融自由化的同时,如果没有同步加强金融监管或者在金融创新的同时,缺乏相应的体制创新特别是监管创新,这都无疑加大了金融风险。随着金融衍生工具出现和不断创新,其所带来的风险品种也得到了快速增长,这些风险给风险管理增添了诸多的困难。于是,人们迫切要求加强金融监管。中国金融市场不断改革,加速对外开放,在给我们带来巨大机遇的同时,也使得我国金融机构暴露在更多的风险之中。因此,提高市场风险管理水平和加强风险控制,对我国金融市场稳定和发展至关重要。风险管理和控制的关键是风险度量。伴随着金融市场的发展,如何准确对市场风险进行测量受到了高度重视。在众多风险度量模型中,VaR作为一个重要的风险测量工具在各金融机构中获得了广泛应用和推广并且被认为是国际金融风险度量的标准。因此,大力开发和应用VaR方法,对金融风险的防范以及保证金融风险管理的有效性与合理性具有相当重要的意义。尽管VaR的概念比较简单,但是如何计算却存在着各种不同观点和方法。大多数方法的核心都在于估计金融头寸未来收益的统计分布或概率密度函数。本文尝试采用分位数回归方法来计算VaR。与传统方法不同的是,该方法直接对模型进行估计并且无需考虑模型的具体分布形式。除此之外,分位数方法是一种稳健的回归方法,这对于研究具有厚尾分布的金融数据来说尤为有效。通过模拟和实证分析,试图比较分位数回归与其它方法在计算VaR上的优越性和局限性,从而为以后的实际风险度量提供备选方法。全文共分六个部分,具体结构和内容如下：第一章为绪论。该章阐述了本文研究的背景和意义,介绍了VaR方法的产生和发展背景,并说明了该方法需要进一步完善的地方。同时,还对VaR技术在国内外的研究进展和实际应用做出了总结和文献综述。最后,给出了本文的研究思路和研究方法以及研究的创新点,其中详细介绍了分位数回归方法,说明了该方法在VaR估计中的优势和长处。第二章从金融风险的定义、基本特征和分类等相关概念出发,讨论了金融市场风险在众多金融风险中占据着特殊的重要地位。其次,对金融市场风险进行了阐述,其中主要包含了金融市场风险影响、金融市场风险管理以及金融市场风险常用的度量方法。然后,对于金融市场风险中用于描述金融市场特征的一些基本统计量给出了介绍,这里涉及到金融资产收益率的计算和相关统计量的性质。在本章结尾,对中国股票市场的发展和现状做一个简要概述,并以上证和深证综合指数为例,分析了它们收益率分布的特征和性质。第三章介绍了VaR理论与方法以及其在研究金融市场风险中的应用。大家知道VaR方法是研究和讨论现代市场风险测量的主流方法,从VaR的定义出发对其进行具体介绍。使用VaR度量风险的难点就是如何选择合适的估计方法来计算VaR值。本章依照先理论后实证的顺序,对当前VaR估计技术进行叙述。首先介绍了VaR计算的基本原理与过程,这里包含了估计VaR所使用的参数方法和非参数方法。接着,从易变性和精确性两方面说明如何对VaR进行事后检验,并做出了实证分析。之后,重点分析了当前流行的基于波动性的VaR建模方法并探讨了处理金融数据厚尾和不对称现象的常用方法。在结尾处,使用深证综合指数数据对几种波动方法进行比较说明,实证结果表明使用这些方法计算出的VaR值比较有效。第四章应用局部多项式非参分位数方法来计算VaR值。这一章主要包含两个方面：一方面,先从非参数模型开始,说明了非参数建模的主要优势是可以避免模型设定误差问题；接着,给出了非参数模型的局部多项式估计步骤并对其中涉及到的变量选择问题进行探讨。随后,使用局部多项式非参分位数估计方法对非参数模型进行估计。期间,也介绍了该估计方法的统计性质和所涉及到的变量选择方法。进一步,使用蒙特卡洛模拟检验了局部多项式非参分位数估计的有限样本性质,证明了局部多项式分位数估计比局部多项式估计更稳健。另一方面,考虑使用非参数对VaR进行建模,重点给出了使用局部多项式非参分位数计算VaR值的详细过程；通过实证分析,发现使用该方法计算出的VaR值比一些现存的方法更准确。第五章给出了一种在考虑交易量影响情况下直接计算VaR值的方法。以中国股票市场为背景,基于变系数建模思想,研究了一种以交易量作为附加指标的VaR预测模型。本章首先给出了变系数模型的具体表达式并介绍使用局部多项式和多项式样条来近似它的方法。接着,详细阐述了B样条分位数估计方法并对B样条的基本概念和性质、模型估计的渐近性质以及涉及到的变量选择问题都分别进行了叙述。同时,还设计了一个蒙特卡洛模拟实验来检验B样条分位数估计的有效性。这个实验结果与预期的一样,就是B样条分位数估计是稳健有效的。由于金融资产价格和成交量是金融市场上两个最根本指标,所以成交量是否对风险有影响需要检验。因此,在VaR建模时,把资产成交量作为指标加入到模型中推导出了一个变系数VaR模型。之后,根据B样条分位数估计方法,给出了该VaR模型的估计程序。最后,把该方法应用于实证研究,所得的结果表明成交量的大小对VaR估计值产生直接影响。第六章引入加权分位数Copula方法去计算VaR值。由于资产间的相关结构在很大程度上影响着VaR值的准确性,所以相关性研究在金融风险分析上相当重要。近些年发展起来的Copula函数理论,作为一种衡量变量之间相依关系的新工具,与传统VaR计算方法相比,具有更加准确和灵活的优势。该章首先介绍了Copula函数的定义、基本性质,并给出了Copula函数的分类和不同参数下的表达式。其次,对由Copula函数导出的相关性测度指标做了较深入的探讨,说明了这些相关性指标可以捕捉到变量间非线性的相关关系,特别是变量间尾部的相关关系,所以比常见的相关测度应用范围更广接着,对Copula函数的参数估计和模型选择方法作了介绍并应用蒙特卡洛模拟法对各种估计方法进行了检验。再次,本章提出使用加权分位数回归方法估计Copula函数中的未知参数并推导出几种常见Copula分位数曲线,然后应用模拟研究证明了该估计方法的精确性。最后,应用加权分位数Copula方法研究沪深股市的相关结构并得到了资产组合的VaR值。
王峰[4]2005年在《基于VaR模型的我国金融市场风险计量研究》文中研究表明风险计量是实现风险管理的前提,也是整个风险管理过程中的核心与难点,长期以来国际上金融风险管理的重点大都集中于风险计量理论的创新与风险计量模型的开发。随着金融改革的不断深化,我国金融市场在市场化程度逐步得以提高的同时也积聚了巨大的风险。为了能更好地计量进而管理市场风险,一些具有远见卓识的商业银行已未雨绸缪,积极引进国际上主流的风险计量模型VaR。但我国商业银行对VaR 的运用与国际先进银行相比具有很大的差距,造成差距的原因是多方面的,本文认为主要原因还是由于我国金融市场与西方较成熟的金融市场之间存在诸多差异,这使得商业银行运用VaR 计量我国金融市场风险时难免会面临许多约束条件。为了推进基于VaR 的市场风险计量工作的开展,缩短与国际先进银行的差距,我国商业银行应根据我国金融市场风险的实际情况做好VaR 的本土化工作。首先需要检验VaR 计量我国金融市场人民币汇率风险、利率风险、股票价格风险是否具有适用性,在目前人民币汇率实行高度管制、利率尚未完全市场化的情况下,本文认为VaR 不能有效用于计量人民币汇率风险;虽然可以用于计量利率风险,但准确性会有所降低;VaR 可以有效地运用于股票价格风险的计量。在此基础上,应根据我国金融市场风险的实际情况从重新设定模型参数和模型择优两个方面做好VaR 的本土化工作,这是由于VaR 产生于西方发达国家,模型参数的设定大都是以西方较成熟的金融市场为依据,因此并不完全适合我国金融市场的实际情况。本文在现有约束条件下,以我国股票市场数据为例,以蒙特卡罗模拟法为重点,对三种主流VaR 模型进行了实证比较,结论认为基于t 分布的指数移动平均和基于t 分布的蒙特卡罗模拟法具有更好的预测效果。
林舒[5]2007年在《VaR模型在金融市场风险管理中的应用研究》文中进行了进一步梳理受全球经济一体化、竞争与放松管制、金融创新等因素的影响,全球金融环境和金融市场正发生着重大的变化,金融市场的波动性和系统风险已大大加剧,风险管理技术已日益成为金融管理、金融工程领域最重要的研究对象之一。作为风险度量和管理的新方法,VaR自诞生以来就得到了广泛的应用,目前在国外已成为度量市场风险的主流方法。我国股票市场经过十几年的发展,已取得了不少成功经验,但也存在许多不成熟不规范的地方,使得我国股票市场经常大起大落,市场波动性远高于西方发达国家成熟的股票市场,因此加强风险管理势在必行。并且随着中国金融领域改革的进一步深化,各金融机构根据国际惯例建立以VaR为风险衡量标准的风险管理体系将成为必然,研究和发展VaR计算模型并且比较各自特点就成了风险度量技术的当务之急。本文首先介绍了VaR方法的产生背景,计算VaR的各种模型以及在市场风险度量中的应用。由于用VaR作为市场风险度量的内部模型方法,其假设前提和参数设置可以有多种选择,在进行内部风险管理时,金融机构通常都根据自身的发展战略、风险管理目标和业务复杂程度自行设定,并无统一标准。接着在理论基础上对中国股市的上证指数进行实证研究,旨在通过对实证结果的分析,对比各类VaR模型以及不同分布假设下预测结果的优劣,寻找各模型最适用的场合,从而对VaR在实际市场风险度量中的运用产生一定指导作用。此外,还将VaR技术应用于我国证券投资基金,讨论如何通过VaR技术实现组合最优化时的头寸设置、投资组合的风险度量并对基金监管的实际应用情况予以总结。
梁维全[6]2006年在《VaR模型及其在中国金融风险度量中的应用研究》文中进行了进一步梳理金融是经济的核心,金融安全直接关系到经济安全。本文在系统总结金融风险管理理论及其发展历史的基础上,对照巴塞尔委员会1988年的资本协议及1996年的补充规定,指出中国在金融风险管理上存在的问题。针对加入WTO以后,中国金融改革、金融创新深入、开放扩大的更高要求,以及面对金融国际化浪潮给中国金融发展带来的挑战,从中国金融风险管理现状和发展角度,论述了金融风险管理的关键----度量市场风险及采用国际认同的风险价值即VAR模型的必要性。由此较为全面深入地论述了VAR模型的内容、作用、计算方法及区别、发展等,并结合VAR模型在中国各种金融风险度量中应用的实证研究,提出了以VAR模型为核心构建我国金融风险控制预警体系的基本框架。论文第一章分析了风险及金融风险的来源、分类和VAR模型基本概念。论文第二章阐述VAR计算公式、计算方法及各种方法的区别比较。论文第三章从实证的角度测量了我国金融市场的市场风险、信用风险、流动性风险和操作风险。介绍了VAR模型用于业绩评估的方法。并提出了以VAR模型为核心构建我国金融风险控制预警体系的基本框架。最后一章指明VAR模型在中国金融风险管理中的实际意义及建议。
刘先[7]2016年在《经济周期波动与银行风险控制》文中研究说明进入新世纪以来,金融行业有效的配置了稀缺的资源,促进了社会生产力的发展,金融行业作为现代经济血液的功能越来越重要。而现代金融体系中最基础,却又是最重要的商业银行体系的核心地位越来越重要,商业银行体系理应受到前所未有的重视。商业银行是经营货币的一类特殊的企业,自从其诞生以来就伴随着风险。因此,商业银行自成立后就每时每刻离不开发现风险,经营风险,规避风险,商业银行的监管机构及商业银行本身就在不断的寻求改进商业银行风险管理的方法和手段,以求最大限度地控制风险。本文系统分析和比较了内地商业银行与香港商业银行风险控制系统,其中主要涉及到中国内地的商业银行与香港地区商业银行的风险形成机理的比较与分析；内地与香港商业银行风险控制的体系框架、法制环境、外部监管体制及内部控制体制等方面的比较与分析；内地与香港商业银行风险度量的比较研究等。试图将香港商业银行风险控制的先进理论运用到内地商业银行风险控制领域,重点通过向量自回归和向量误差修正模型研究经济周期波动对两地银行风险控制的影响,以及探索两地所表现出来的对风险的不同应对状况和两地之间风险控制框架异同,找出其中的特殊性和关联性。本文就中国内地商业银行及香港地区商业银行风险控制体系的改良,从内部预防与操作体系及外部环境两方面提出若干设想。对于商业银行发达国家（地区）的风险管理经验进行批判的吸收,结合我国内地经济发展的实际情况,建立起有我国特色的、适合我国国情的商业银行风险度量和管理模型；建立起良好的商业银行内部信用评级模型,完善我国内地商业银行目前的信用评级制度,为风险管理提供客观公正的企业信用资料；建立起良好的信用外部环境,完善企业和个人的信用数据库,建立起我国内地商业银行风险管理模型,以数据库为基础检验风险管理模型的有效性；加快我国内地内地金融业的市场化的进程,加速金融法律相关研究；重视社会及商业银行内部的信用文化建立,重视内地商业银行的内部信用制度创新。
谢军军[8]2005年在《VaR风险度量方法在股票市场的应用研究》文中提出金融风险是每个投资者和消费者所面临的重大问题,也是各国经济实体(尤其是金融机构)生存和发展的关键问题。它直接影响着经济生活中的各种活动,也影响着一个国家的宏观决策和经济发展。如何有效得控制住金融风险,已成为各个金融机构和机构投资者越来越关注的话题。目前国际上,比较流行的金融风险管理方法为风险度(VaR)。VaR风险价值方法是90年代以后发展起来的一种新型风险管理工具,作为一种风险管理测定和控制的模型,它简单容易操作,相比于传统的金融风险管理模型,更具有实用性和投资参考意义。目前已成为国际上度量市场风险和监管信息批露等方面的一种主流的方法。然而从我国金融机构现行的金融风险管理技术上看,主要采用传统的资产负债管理(ALM)和资产定价模型(CAPM)等,对VaR的运用还处在探索和应用的初级阶段。虽然迹象表明有一些金融机构和机构投资者,已经开始运用风险价值方法进行内部风险管理和控制,但还没有一家对外公布VaR值1。证券市场作为整个金融市场中一个重要组成部分,剧烈的波动性和巨大的信息量使其成为金融市场风险管理的主角。中国的股票市场相对于发达国家较为成熟的股票市场,尚处于市场发展的初级阶段。所以,对于我国股票市场的风险管理和控制显得尤其重要,引入先进的风险管理系统也势在必行。本文首先介绍了中国金融市场面临的主要金融风险,然后重点介绍了风险度(VaR)的定义,原理以及它的计算方法,并且对各种计算方法进行了比较。然后介绍了GARCH模型,以及它的估算方法。采用青岛海尔的具体实例,运用GARCH-VaR模型进行计算,得出实际的风险度,并且指出了我国股票市场应用VaR模型的可行性。最后,计算了组合VaR,为了有效剔除各个金融资产回报率之间可能存在的相关性,使用了正交GARCH模型,其核心思想是利用主成分分析构造新的互不相关的系统变量,简化了计算方法,并且最后进行了实证研究,得到了理想的结果。
朱有富[9]2008年在《VaR模型及其在金融市场风险管理中的实证分析》文中研究指明风险管理技术日益成为金融工程、金融管理领域最重要的研究对象之一,而风险度量技术则是风险管理的核心与基础,只有在准确测量风险暴露头寸的基础上才能更好地进行风险管理。风险管理包括市场风险、信用风险、操作风险管理等等。本文主要关注金融市场风险度量,在VaR模型的基本框架下,讨论运用VaR方法管理金融市场风险理论和实证技术问题。基于市场价值测量法的VaR方法成为金融市场风险测量的主流方法。本文首先介绍VaR模型的基本原理和计算方法。然后对我国沪、深股市收益率的实际历史数据进行统计分析和检验。针对金融市场因子时间序列的厚尾性和波动聚类性,用t分布与广义误差分布和ARCH类模型相结合的解决办法,对VaR值进行全面而准确的预测度量。通过将各种风险度量方法应用到我国证券市场,并将实证分析与事后检验相结合,深入评估了各风险度量模型的准确性。最后,进一步探讨了VaR方法在金融风险管理中的应用以及在我国的发展前景。
林加强[10]2005年在《VaR方法在我国股票市场中的应用研究》文中研究指明受经济全球化和金融一体化、竞争与放松管制以及金融创新与技术进步等因素的影响,全球金融环境和金融市场发生了重大的变化。与此同时,金融市场的波动性和系统风险也大大加剧,风险管理成为工商企业和金融机构的核心竞争力之一。风险管理的基础就是度量风险,作为一种风险度量和管理的新工具,VaR方法自诞生以来就得到广泛应用,目前在国外已成为度量市场风险的主流方法。我国股票市场经过10余年发展,取得了不少成功经验,但也存在许多不成熟不规范的地方,使得我国股票市场经常大起大落,市场波动性远高于西方发达国家成熟的股票市场。对于目前我国股票市场所处的特定发展阶段,加强风险管理势在必行。因此,VaR 模型对我国股票市场风险管理具有重大意义。本文主要讨论了VaR 方法在我国股票市场三个方面的应用:第一,将VaR 方法应用于股票市场指数以及个股市场风险度量。以上证综合指数VaR 的计算为例,应用了四种GARCH 模型(GARCH,TARCH,EGARCH和PARCH)分别在正态分布、t 分布和广义误差分布下计算上证综合指数VaR。结果表明:t 分布下大大高估了风险,不适用于我国股票市场;广义误差分布比正态分布更准确度量了市场风险;广义误差分布下的PARCH 模型在99%置信度下计算上证综合指数VaR 值效果最好。第二,将VaR 技术应用于我国证券投资基金。在这部分讨论了如何将VaR 应用于基金风险头寸限额设置、基金投资组合的风险度量及分析、基金业绩评价以及基金监管。第三,将VaR 方法用于配股定价。通过对我国上市公司配股价格制定的机制及实践中的配股定价过程的分析,本文认为配股价格制定的相对合理的上市公司,其二级市场股票价格在配股获准公告日至股权登记日这一期间扣除大势影响后变动应当较小,反之亦然。实证结果也支持这一结论。以此为标准,遴选了33 家配股价格制定的相对合理的上市公司。通过多元回归的方法,我们发现合理的配股价格与制定配股价格时的二级市场股价呈正相关关系,与制定配股价格至股权登记日这一期间的二级市场风险VaR 值呈U 型的二次函数关系。
参考文献：
[1]. Var风险模型在金融市场风险管理中的应用研究[D]. 林舒. 厦门大学. 2007
[2]. 基于GARCH模型的CVaR金融风险测度研究[D]. 周小敏. 湖南大学. 2007
[3]. 分位数回归方法及其在金融市场风险价值预测中的应用[D]. 解其昌. 西南财经大学. 2012
[4]. 基于VaR模型的我国金融市场风险计量研究[D]. 王峰. 北京物资学院. 2005
[5]. VaR模型在金融市场风险管理中的应用研究[D]. 林舒. 厦门大学. 2007
[6]. VaR模型及其在中国金融风险度量中的应用研究[D]. 梁维全. 上海社会科学院. 2006
[7]. 经济周期波动与银行风险控制[D]. 刘先. 辽宁大学. 2016
[8]. VaR风险度量方法在股票市场的应用研究[D]. 谢军军. 华中科技大学. 2005
[9]. VaR模型及其在金融市场风险管理中的实证分析[D]. 朱有富. 中南大学. 2008
[10]. VaR方法在我国股票市场中的应用研究[D]. 林加强. 重庆大学. 2005
标签：金融论文; 证券论文; 投资论文; 风险管理论文; var论文; 分位数论文; 金融论文; 商业银行风险管理论文; 参数估计论文; 风险模型论文; 金融风险论文; var方法论文; 股票市场论文;