VaR方法在我国金融风险管理中的应用研究

安徽农业大学硕士学位论文VaR方法在我国金融风险管理中的应用研究姓名：刘宏攀申请学位级别：硕士专业：产业经济学指导教师：周葆生20090601VaR方法在我国金融风险管理中的应用研究作者：刘宏攀学位授予单位：安徽农业大学相似文献(10条)1.学位论文白东方我国开放式基金风险管理研究2008开放式基金是一种收益共享、风险共担的集合投资工具，是基金品种创新的重要内容。开放式基金相对封闭式基金而言有更多的优点，是目前各国基金的主要发展方向。作为一种市场化程度更高的金融产品，开放式基金的引入将有利于增进我国证券市场的广度和深度，但由于我国开放式基金发展时间短而速度极快，开放式基金本身所具有的风险特性可能成为其在我国蓬勃发展的主要阻碍。如何有效控制开放式基金的风险成为监管者、基金管理公司和投资者共同关心的问题。本文从介绍我国基金业面临的风险及风险管理的现状入手，运用定性与定量相结合的方法，对国内发展迅速的开放式基金存在的主要风险进行了研究。根据风险管理的基本方法和程序，首先，对我国开放式基金面临的主要风险种类、产生的原因及内在联系进行了介绍，阐述了风险管理对开放式基金发展的重要意义；其次，结合VaR模型，运用近期数据，着重探讨了有关市场风险、流动性风险、内部人控制风险及操作风险的评估与管理并对市场风险进行了实证分析。通过加入模型风险因素，分析了方差一协方差方法在我国开放式基金市场风险评价中的适用性；最后，在借鉴国外已发展成熟的开放式基金风险管理方法的基础上，结合我国资本市场现状及开放式基金风险的特殊性，对适合我国国情的开放式基金的风险管理构架进行了创建。2.学位论文颜小军波动性厚尾和极值理论在VaR中的应用——基于中国股市的实证研究2007风险管理的核心是对风险的定量计算，即风险度量。VaR方法作为金融风险的计量工具已得到金融界的广泛认可。VaR估算准确的前提是收益率分布统计特性的正确描述。在正常市场情况下，金融资产的交易数据比较准确，VaR模型度量的风险较为可靠。但当市场处于非正常情况下，金融资产交易的不确定性猛增，资产价格的关联性破坏，资产的流动性丧失。也就是说此时可靠的交易数据不可得，在这样的情况下，VaR模型就无法准确有效地衡量风险。因而为了对金融极端事件准确地度量，就要对收益率分布尾部进行建模，其重点在于对市场极端数据进行适当的处理，而不是简单地对整个分布建模，极值理论则提供了一个分析研究尾部分布的合适框架。本文主要研究了极值理论在VaR估算中的应用，选用上证指数作为我们的实证研究对象，系统研究分析了其收益率的统计分布特征，运用极值理论对收益率的尾部进行建模，借助Matlab和Eviews软件估计了参数进而估算了VaR，并与运用GARCH，Var-Cov和历史模拟法等方法估算的VaR进行比较，研究模型的选择和极值理论的稳健性。重点探讨不同方法对计算VaR估算值的影响，并对采用不同的估算方法所得的结果进行后验比较分析。3.期刊论文张晨VaR模型在我国金融风险管理中的运用研究-合肥工业大学学报(自然科学版)2003,26(3)近20多年来金融市场迅猛发展,金融机构所面临的风险日趋复杂,主要风险已从信用风险转向了市场风险,表现为利率风险、股价风险和汇率风险的综合.我国金融市场是一个发展中的新兴市场,建立适应于我国金融市场的风险预测模型对我国金融风险管理十分必要.文章从研究VaR模型的具体操作方法入手,分析VaR法对于我国金融市场风险管理的影响,探讨VaR法在我国风险度量和金融监管中存在的问题并提出改进策略.4.学位论文邹建军VaR模型的比较及其在金融风险管理中的应用研究2001该文通过样本直方图、箱线图发现中国上海股票市场和深圳股票市场日收益率的分布呈明显的高峰厚尾(Leptokurtic&Fat-tail)特征,说明中国股市收益的分布具有非正态性,随后的参数及非参数检验验证了这一点.然后,我们分别对上海股市和深圳股市日收益率的波动性进行了分析,观察到上海和深圳两地股市日收益率的波动性表现出在一段时间里波动幅度很大,而在另一段时间里波动幅度较小,存在易变性聚类(Volatilityclustering)现象.拉格朗日检验(LM)检验表明沪、深两市的日收益率服从ARCH过程.通过取不同的滞后阶数,,运用极大似然法(极大似然函数运用BHHH算法求解)估计GARCH模型参数,发现当p=1、q=1时AIC最小,估计的GARCH模型最优.故采用GARCH(1,1)模型预测上海和深圳股市日收益率的波动性,计算两个股市每天的VaR值,返回式检验表明,GARCH模型比RiskMetrics和移动平均法能更准确地反映中国上海和深圳股市的风险.VaR方法目前已经在欧美许多金融机构的内部风险管理、监管信息披露、业绩评估等方面获得重要应用,引进该方法对提高中国金融风险管理水平有重要的现实意义.5.学位论文黄晓峰CreditMetrics信用风险模型与压力测试的一体化2006随着国际金融风险管理水平发展迅速，各国银行和金融机构纷纷开发和提高自身的信用风险管理技术。著名的Creditmetrics模型一经提出就得到了广泛的应用，而且实践证明它也是目前较为有效的信用风险模型，但是它仍有不少缺点，特别是它对极端事件估计不足的缺点一直未能获得很好的解决。本文特别针对Creditmetrics模型的这一缺点进行改进。在改进方法上我们首先考虑到了压力测试方法。但是我们也注意到，与Creditmetrics模型有相同问题的VAR(ValueatRisk)模型为了解决这一问题，简单的把压力测试作为VAR的补充来进行，结果就出现一种现象：风险管理者将会获得两个相互独立的损失数据集合。现实操作中这反而给风险管理者做出决策带来了困难，因为压力测试下的情形是小概率的，由于成本上的考虑，风险管理者往往会忽略它，但是它一旦发生其损失又是巨大的，结果我就面临了统计学者们常说的“统计炼狱”问题：我们获得一些关于损失的数据，但是我们却无法告知人们该如何去对待它。如果也是简单的把压力测试作为Creditmetrics模型的补充也会遇上同样的问题。所以针对这一问题，本文提出一种对Creditmetrics模型改进的新方法：给压力测试分配概率后与Creditmetrics模型结合起来，构造出一个两者统一的新模型。风险管理决策者可以根据自身的特点来分配概率。本文还给出具体的模拟过程，并将新旧模型分别模拟的结果进行对比。6.学位论文庄剑达用VaR防范我国宏观金融风险的一个尝试2002该文的组织结构如下:第一章是金融自由化和宏观金融风险,描述性地介绍了金融自由化的历史进程,金融自由化对经济带来的双重效应以及政府在防范金融自由化过程所带来的宏观金融风险中所起的主要作用,该章同时也回顾了有关金融自由化、金融自由化对经济的效应和如何管理宏观金融风险的一些主要文献;第二章对该文所采用的风险测量和管理方法——VaR作一个全面和深入的介绍,首先从金融市场风险测量入手,该文介绍了风险测量的概念和核心,并指出VaR是风险测量方法的一个发展和综合,是市场的主流方法,然后文章详细介绍了VaR的基本模型以及在基本模型上改进的完全估计方法;第三章该文建立一个了一个宏观金融风险管理的VaR模型,并对模型中各个市场因子和因变量作了详细的解释和改进,使得这个模型更加的适合中国的国情,也更具应用性;第四章是该文的总结,提出了宏观金融风险管理的VaR模型给中国宏观金融风险管理所带来的深远意义以及不足之处,这个不足之处不仅有模型本身的原因,也有VaR所带来的不足,最后例行的,该文提出一些中国宏观金融风险管理方面的相关政策建议.该文的结论是:在中国宏观金融风险管理中引进VaR,可以起到测量中国宏观金融风险的大小,对宏观金融风险加以有效管理并起到防范金融危机的预警作用.该文只是在这个远大的目标上进行一些浅薄的研究,希望起到抛砖引玉的效果,激发在中国宏观金融风险管理上的研究热潮,最终提高中国宏观金融风险管理上的研究水平并能为相应的国家政策制定提供有益的指导和帮助.7.期刊论文肖志勇.宿永铮VaR模型在金融风险管理中的应用-生产力研究2008,(24)VaR模型是JP.Morgan公司用来计量市场风险的产物,它是一种能测量不同交易、不同业务部门市场风险,并将这些风险体现为一个数值的VaR方法.一般情况下有三种方法计算VaR的值:方差一协方差法、历史模拟法、蒙特卡罗模拟法.VaR模型最早是用来度量市场风险的,目前VaR的分析方法正在逐步被引入金融风险管理的各个领域.VaR模型在金融风险管理中的应用越来越广泛,特别是随着VaR模型的不断改进,不但应用于金融机构的市场风险、信用风险的管理,而且在流动性风险管理及金融监管等方面有着广泛的应用.8.学位论文邓菲基于蒙特卡罗模拟法和极值理论的VaR模型在我国股票市场中的应用研究2009随着整个金融市场不断发展，金融环境瞬息万变，金融理论不断创新，信息技术日新月异，金融市场上的组合交易资产数量成倍增长，金融市场的系统风险以及波动性也随着不断放大。作为新兴市场，中国股票市场不可能十分健全完美，市场风险很可能在市场发展过程中不断增加，市场波动性会比较大，最近由美国引发波及全球的金融危机也有强力地解释了这点。在金融全球化的情况下使我国的金融市场风险得到有效控制，在风险评估方面如何探索实际有效的方法，也就有重要的理论意义和实际意义。从我国金融行业发展的现状来看，不管是源自金融企业内部自身风险控制的需要，还是源自国家对金融市场的监管的需求，都需要进行统一的风险监管和总体的风险评估，从而也要求产生一种集成的风险度量方法和模型。VaR(ValueatRisk在险价值)正是在当前需求下产生的，并逐渐成为目前金融行业度量市场风险的主要方法。VAR是指通过采用统计学思想进行估量金融风险方法，这一方法是J.P.摩根首先提出的，在风险衡量上十分科学、准确实用，因此受到国际金融界的欢迎，迅速成为一种金融风险管理的标准，金融业界公认其是风险管理的VaR革命。本文采取了结合国内外金融市场风险管理的环境，介绍了作为主流风险管理VaR方法对中国的股票市场的风险管理具有重大意义。基于国内国外的研究现状，研究VaR风险管理模型的搭建，比且比较了两种VaR风险管理模型：一是基于蒙特卡罗模拟法的VaR模型，二是基于极值理论的VaR模型。在研究基于蒙特卡洛模拟法的VaR模型中，分别在TGARCH模型、标准差、t分布下的TGARCH模型基础上进行蒙特卡罗模拟，利用蒙特卡罗模拟法不同的改进形式来进行估计VAR，并且比较了不同的改进形式，进行比较各个模型的绩效。在基于极值理论的VaR模型中，选用了普遍采用的POT模型下的VaR。最后，比较了两大类VaR风险管理模型理论和实证研究的优缺点，结论显示上述方法算出的VaR值都有着较低的失败率并且取得的效果均较好，但是蒙特卡罗模拟法比基于极值理论的风险值计算的失败率稍高，且基于极值理论的风险值计算方法不必考虑总体的分布仅研究极端值的分布就可以了。全文可以分为5个部分，各部分的内容按照下面环节安排：第一部分，引言，大体上介绍了研究的背景及意义，描述了VAR的国内国外研究现状，系统介绍了相关文献，指出了本文的主要研究内容和创新点。第二部分，阐述了VaR的基本概念和原理，并介绍了几种VAR模型的主要计算方法，包括蒙特卡罗模拟法、极值方法、历史模拟法、分析法，比较了它们的优缺点，并指出了其适用条件。第三部分，详细阐述了通过蒙特卡罗模拟法进行计算VAR的大体步骤。第四部分，详细介绍了极值理论原理以及极值理论模型的两大类型(分块样本极大值模型(BMM模型)和POT模型)和基于极值理论的VAR的计算方法。第五部分，实证分析了我国股票市场风险，首先，采用各种统计学的方法验证了中国上证指数收益率序列的统计学特征，结论显示上证指数收益率序列表现出尖峰厚尾性，不能严格满足于正态分布的假设；并且上证指数收益率序列有着显著的ARCH效应。在这些数据特征的基础上，把TGARCH模型、t分布等引入蒙特卡罗模拟法，对蒙特卡罗模型进行