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1.
VaR在我国商业银行外汇风险管理中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
万建伟 《河南师范大学学报(哲学社会科学版)》2009,36(1):159-162
本文利用VaR及其分解边际VaR、成分VaR与增量VaR方法对商业银行的某一假定外汇投资组合的风险情况进行测量,借以说明外汇管理者如何调整组合中外币的构成,从而来达到降低风险的目的。 相似文献
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VaR：全面风险的度量与管理工具 总被引：1，自引：0，他引：1
金融风险管理实际上就是进行风险和收益之间的平衡。VaR方法可以用于积极的风险管理:业绩评估、资本的分配和经营战略决策。首先可以使用VaR测度经济资本,其次运用VaR可以实现从利润中扣除风险因素后进行业绩评价,即RAPM方法,最后,VaR可以用于股东价值分析,从而据以进行战略决策。 相似文献
3.
VaR方法是目前国际上风险管理的主流方法之一。本文在VaR方法约束的基础上,对马柯维茨均值——方差模型进行深入研究,分析了该组合模型的特性,并给出了一种几何求解方法,研究了在引入VaR的约束条件下的最优投资组合的确定问题。 相似文献
4.
刘红玉 《河北能源职业技术学院学报》2012,12(4):38-41
目前,VaR已经成为现代国际金融界风险测量、监控和管理的主流方法。通过对国内外关于金融市场风险管理文献的学习、研究,在以有的文献基础上,系统全面地介绍了VaR值的计算方法,指出了几种方法的优缺点,并进行了比较研究,为进一步探讨VaR方法在金融风险管理中的应用、并对我国金融机构和投资者管理市场风险,具有一定的参考价值。 相似文献
5.
段霞 《洛阳师范学院学报》2011,30(5):13-14,21
风险价值理论(Value at Risk,简称VaR)是一种预测市场风险最常用的方法.对于由不同市场因子、不同金融工具所构成的投资组合和不同业务部门的投资组合,VaR都可以相对可靠地衡量其市场风险.本文主要介绍了VaR的定义.计算方法及其应用. 相似文献
6.
为了避免对收益率序列的分布作任何假设,在ARMA-EGARCH模型的基础上,本文通过历史模拟非参数法估计分位数与参数法估计标准差相结合的方法,对上证指数的风险价值VaR进行了分析,并对估计出的VaR进行了后验检验.结果表明,利用此方法估计上证指数的VaR既简单又合理. 相似文献
7.
在对创业板市场波动机理分析后,运用VaR模型对其风险进行定量测度。研究结果表明:参数法能较好地估计创业板市场股价波动的风险VaR值,三种分布下的VaR值相差不大;由于考虑了创业板股价指数日收益率波动的非对称性,EGARCH模型的估计效果要好;历史模拟法估计VaR值具有很多优点,但在大样本情况下,该方法在低显著性水平下是无效的。 相似文献
8.
苗刚 《和田师范专科学校学报》2005,25(4):188-189
风险价值理论(VaR)是一种预测市场风险最常用的工具，它是测算在给定置信水平下的期望最大损失．这篇文章解释了VaR的定义并分析了VaR计算的参数方法，同时说明这种技术的应用性和局限性。 相似文献
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提出了三种流动性指标,基于BDSS模型,建立了同时度量市场风险和流动性风险的三种VaR模型,考虑金融时间序列的尖峰性,构建了峰度调整的VaR模型,最后选取我国证券市场的样本,通过传统VaR、峰度调整VaR及基于三种流动指标的VaR共五种模型,进行了实证分析,探讨了基金投资组合市场风险和流动性风险的合成管理. 相似文献
10.
张公达 《世界华商经济年鉴·科学教育家》2010,(8):50-51
随着银行业的不断发展,银行风险管理问题对于银行机构来说已经变得非常重要,VaR模型在风险管理中的应用也越来越广泛。本文首先介绍了VaR模型的基本内容,然后对VaR模型在银行风险管理中的应用做了详细分析。 相似文献
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史瑛 《洛阳师范学院学报》2009,28(2):33-36
用股指期货对金融资产进行套期保值是防范市场系统风险的有效手段之一.本文引入风险价值(VaR)作为套期保值组合的风险度量,给出交易费用下最优VaR套期保值比.并且通过建立双变量GARCH误差修正模型模拟股指期货和被套期保值投资组合收益率的分布情况,估算时变的最优VaR套期保值比.以沪深300股指期货套期保值沪深300指数为例进行了实证分析,分别计算出无交易费用和考虑交易费用下的最优VaR套期保值比,并将VaR套期保值比与MV套期保值比进行了比较分析. 相似文献
12.
利用ρ-混合样本的两个不等式,研究了ρ-混合序列情况下,风险度量VaR非参数估计的性质,给出了VaR样本分位数估计的Bahadur表示,即本文的定理1,并且根据定理1的结论,证明了VaR样本分位数估计的渐进正态性。 相似文献
13.
The Hong Kong Hang Seng index futures is taken as a study object and a method of empirical analysis is adopted in order to verify the validity of the application of the value-at-risk (VaR) method in the risk measurement of the stock index futures market. The results suggest that under normal market conditions it is feasible to apply the VaR method in the measurement of the market risks of stock index futures. The daily VaR value of the stock index futures provides a foreseeable profit and loss of the stock index futures. Financial supervisors can adjust their supervising strategies according to the daily VaR value. The speculators can adjust risk capital reserve rates in the same way. The application of this method in China's stock index futures market requires the solutions to specific problems: the absence of historical data, the difficult confirmation of non-risk interest rates etc. 相似文献
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基于POT模型的风险价值估计 总被引：1，自引：0，他引：1
绝大多数风险价值的计算方法都将正态分布作为最基本的假设前提，然而大量的实证研究表明，金融回报序列往往呈现出明显的尖峰厚尾特性，这使得在正态分布假设下所计算出的风险价值常常会低估实际风险。其原因在于正态分布假设不能很好的体现回报分布的尾部特征。文章尝试引入POT(Peak Over Threshold)模型来克服正态分布的这一缺陷，以提高风险价值的估算精度。 相似文献
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极值理论在VaR和CVaR中的应用及对沪市的实证研究 总被引：1，自引：0，他引：1
刘昆仑 《山东教育学院学报》2008,23(3):84-87
本文基于极值理论利用POT模型,以上证综指为例对股市收益分布的尾部进行拟舍,算出了相应的VaR和CVaR的估计值。 相似文献
16.
Guu Sy-Ming Lai Kin Keung 《东南大学学报》2008,(Z1)
Value at risk (VaR) is adopted to measure the risk level in the electricity market. To estimate VaR at higher accuracy and reliability, the wavelet variance decomposed approach for value at risk estimates (WVDVaR) is proposed. Empirical studies conduct in five Australian electricity markets, which evaluate the performances of both the proposed approach and the traditional ARMA-GARCH approach using the Kupiec backtesting procedure. Experimental results suggest that the proposed approach measures electricity market risks at higher accuracy and reliability than the bench mark ARMA-GARCH approach, as indicated by the higher p values during the Kupiec backtesting procedure. In addition, the new approach also provides more insight into the risk evolution process over time and helps in adjusting VaR estimates to the time horizons that best suit investor interests. The distribution of risk according to investor preferences is shown by decomposing VaR across different time horizons. This also provides important information for the appropriate aggregation of risk measures based on investor investment preferences. 相似文献
17.
综合考虑金融资产收益数据分布的波动集群性和厚尾的特征,尤其是波动的条件异方差对动态VaR估计的影响,运用极值理论建立EGARCH-M-GEV动态风险度量模型,并通过上证指数对其进行实证分析,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,为风险防范提供了参考. 相似文献