基于时变Copula模型的 基金收益率相依关系的应用研究

基于时变Copula模型,获得预测方差,确定单个基金收益率序列的边缘分布.利用常见的静态Copula和时变Copula模型对基金收益率序列间两两相依关系进行建模并进行对比分析.应用研究表明,基于MCMC方法的时变Copula模型能更有效地度量基金收益率序列的风险.     

基于半参数多元Copula-GARCH模型的开放式基金投资组合风险分析

利用Copula技术对我国开放式基金市场的投资组合进行了风险分析。为克服传统Copula模型对金融尾部数据刻画能力的不足,建立了半参数的多元Copula-GARCH模型,灵活地对各支基金的边缘分布进行拟合,刻画了开放式基金投资组合的相依结构。并利用基于Copula技术的蒙特卡洛模拟,对投资组合进行了VaR分析,结果证实了所建立模型的可行性和有效性。     

Modelling Operational Risk Losses with Graphical Models and Copula Functions

The management of Operational Risk has been a difficult task due to the lack of data and the high number of variables. In this project, we treat operational risks as multivariate variables. In order to model them, copula functions are employed, which are a widely used tool in finance and engineering for building flexible joint distributions. The purpose of this research is to propose a new methodology for modelling Operational Risks and estimating the required capital. It combines the use of graphical models and the use of copula functions along with hyper-Markov law. Historical loss data of an Italian bank is used, in order to explore the methodology’s behaviour and its potential benefits.      

基于贝叶斯极值估计的商业银行内部欺诈风险度量研究

内部欺诈风险是我国商业银行面临的一个重大风险来源。本文针对内部欺诈具有的低频率高损失的特点,采用不同分布分段刻画其损失统计分布规律,对于低于和高于门限值的样本点,采用Box-Cox变换和全Paretian分布模型进行分析,然后采用贝叶斯估计对全Paretian分布模型的参数进行估计,接着在此基础上对建立了一个内部欺诈风险度量模型,然后使用所构建的风险度量模型对操作风险在险风险值、经济资本和最大可能损失进行了测算,最后提出了防范操作风险的政策建议。     

Heston随机波动率市场中带VaR约束的最优投资策略

本文研究了Heston随机波动率市场下, 基于VaR约束下的动态最优投资组合问题。
假设Heston随机波动率市场由一个无风险资产和一个风险资产构成,投资者的目标为最大化其终端的期望效用。与此同时, 投资者将动态地评估其待选的投资组合的VaR风险,并将其控制在一个可接受的范围之内。本文在合理的假设下,使用动态规划的方法,来求解该问题的最优投资策略。在特定的参数范围内,利用数值方法计算出近似的最优投资策略和相应值函数, 并对结果进行了分析。     

An empirical study on information spillover effects between the Chinese copper futures market and spot market

This study employs a parametric approach based on TGARCH and GARCH models to estimate the VaR of the copper futures market and spot market in China. Considering the short selling mechanism in the futures market, the paper introduces two new notions: upside VaR and extreme upside risk spillover. And downside VaR and upside VaR are examined by using the above approach. Also, we use Kupiec’s [P.H. Kupiec, Techniques for verifying the accuracy of risk measurement models, Journal of Derivatives 3 (1995) 73-84] backtest to test the power of our approaches. In addition, we investigate information spillover effects between the futures market and the spot market by employing a linear Granger causality test, and Granger causality tests in mean, volatility and risk respectively. Moreover, we also investigate the relationship between the futures market and the spot market by using a test based on a kernel function. Empirical results indicate that there exist significant two-way spillovers between the futures market and the spot market, and the spillovers from the futures market to the spot market are much more striking.     

基于均线交易系统的非特定时间动态VaR研究

为使交易产生稳定持续的收益, 使用基于一定交易规则的交易系统进行交易成为越来越多的投资者和投资机构使用的方法。如能把VaR引入交易系统,进行风险管理,将具有重要的意义。本文以5-60日均线交易系统为研究对象,建立了非特定时间动态VaR模型。经过检验,验证了模型的准确性。在基于模型进行交易策略优化后,得出了有意义的结果。本文使VaR在非特定时间度量方面实现了应用,研究结果对交易系统的风险控制,具有较大的应用价值。     

开放式基金投资组合风险实证—基于copula的分析

利用多元阿基米德Copula捕捉多个金融资产间的相关结构,并利用非参数核密度估计描述单个金融资产的边缘分布,建立Copula-Kernel模型。利用该模型和VaR风险测度,结合Mente Carlo模拟技术,对我国股票型开放式基金-华夏成长基金的投资组合进行风险分析。     

CreditRisk+模型下商业银行经济资本配置研究

对金融资产风险的度量与经济资本的分配应该体现分散化效应,传统的V aR方式不能保证分散化效应的次可加性.本文讨论了基于T a ilV aR这一新的风险度量与经济资本分配标准,并在违约率均值不变情况下,对C red itR isk+模型下的商业银行经济资本分配进行了实证分析.     

应用极值理论计算VaR的一种方法

在险价值(value at risk，简称VaR)是度量市场风险的一种普遍使用的工具，也是金融风险管理中的基础工具。计算VaR有许多不同的方法，本考虑了数据间的相关性，通过部分重叠数据分组的方法来计算VaR，发现所得到的VaR更符合实际；另外，我们对分组大小作了研究，发现分组数据大小的幂律存在，并对恒生指数作了具体分析。由此得出计算VaR的合理的数据分组大小。