搜索结果: 1-15 共查到“营销管理 VAR”相关记录20条 . 查询时间(0.062 秒)
典型事实约束下的上海燃油期货市场动态VaR测度研究
燃油期货 动态风险测度 典型事实 后验分析
2013/10/20
期货交易的高杠杆率意味着期货市场的高风险特征,而能源市场因其特殊的战略意义一直以来备受关注,因而对能源期货市场的风险测度对投资者和监管者都极其重要。本文对上海燃油期货构建了四个反映不同交割期限的连续价格序列,基于不同的金融市场典型事实分别运用GARCH、GJR、FIGARCH三个模型对波动率建模,并假设条件收益分别服从正态、学生t、有偏学生t(skst)分布进行动态风险价值(VaR)测度,然后运用...
基于SKT-ARFIMA-HYGARCH-VaR模型的股票型基金投资风格漂移风险测度研究
基金投资风格 投资风格漂移 风格漂移风险 SKT-ARFIMA-HYGARCH-VaR模型 模型回测检验
2013/10/29
投资风格漂移是把双刃剑,基金在获取短期超额收益的同时,其背后也折射出巨大的漂移风险。本文以2004年成立的8只开放式股票型基金为研究样本,在量化基金投资风格漂移收益及分析其序列呈尖峰、厚尾与有偏特征的基础上,通过引入skt分布来刻画新生变量的分布,构建ARFIMA-HYGARCH-VaR模型来测度基金投资风格漂移风险值,并与skt分布下的RiskMetrics及GARCH族等5种VaR模型的风险测...
不完备市场中再保险-投资的M-V及M-VaR最优策略
再保险-投资 均值-方差模型 均值-在险价值模型 常数再调整策略
2013/10/28
本文研究不完备市场中的保险公司再保险-投资问题.在保险公司盈余过程服从扩散过程的假设及不完备市场条件下,通过求解带约束的二次优化问题和二次优化对偶问题,分别得到均值-方差(M-V)模型和均值-在险价值(M-VaR)模型下保险公司再保险-投资问题的最优常数再调整策略及其有效前沿,对两种模型下的结论进行比较发现:两种模型下的最优常数再投资策略都表现为特定"共同基金"的倍数,但对最优倍数的选择不一定相同...
本文针对金融市场的典型事实特征,运用自回归分数移动平均(Fractional Integrated Autoregressive Moving Average,ARFIMA)模型与双曲线记忆广义自回归条件异方差模型(Hyperbolic Memory Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity,HYGARCH)模型、分数协整非...
基于虚拟变量分位点回归模型的条件VaR估计以及杠杆效应分析
虚拟变量分位点回归模型 “已实现”波动率 条件VaR 杠杆效应
2013/10/23
已有成果在研究杠杆效应时大多数都是基于ARCH类模型,从波动率的角度进行分析的。本文应用分位点回归模型以及含有虚拟变量的分位点回归模型分析了"已实现"波动率条件下的CVaR,并尝试从市场风险的角度对杠杆效应进行分析。最后,对中国股票市场进行了实证研究,得到了"已实现"波动率条件下的CVaR估计,并从风险的角度证实了中国股市的市场风险存在杠杆效应。
本文运用VAR模型,构建了原油价格与经济增长、物价水平、货币政策、失业率之间的动态关系系统,着重探讨油价波动对我国一些重要经济变量,特别是经济增长的影响规律。Granger因果关系分析表明,油价波动是引起经济增长率、物价水平、货币政策等经济指标变化的Granger原因。通过VAR(2)模型及脉冲响应分析,油价上升对我国经济的主要影响有:不会使国内生产总值减少,但会使经济增长速度变缓;通过对总需求的...
本文引入FIAPARCH模型刻画金融价格条件波动率特征,引入有偏学生t分布捕获收益率有偏特征,并以此来测度金融市场动态风险VaR;进而运用返回测试和动态分位数回归方法对风险测度模型准确性进行实证检验.结果表明,RiskMetrics和GARCH-N测度金融市场的风险的可靠性差;有偏学生t分布比正态分布、学生t分布更能准确反应金融收益分布实际特征,具有更高的风险测度能力;FIAPARCH-SKST展...
基于非线性VAR模型对我国货币政策非对称作用效应的实证检验
货币政策 非对称效应 LSTVAR模型 脉冲响应函数
2013/11/1
本文基于1990年1月至2008年12月间的月度数据,利用Logistic平滑迁移向量自回归(LSTVAR)模型来描述和检验我国货币政策作用机制中是否存在非对称效应。LSTVAR模型的估计和脉冲响应函数结果表明,我国实际产出序列和通货膨胀率过程对货币冲击的动态反应随着冲击方向、规模以及经济周期阶段的变化而改变,货币政策对实际产出和价格水平的作用具有非对称性,这说明总供给和总需求之间存在着非线性关系...
文章研究了不允许卖空情况的均值-方差和均值-VaR两种投资组合模型,并运用不等式组的旋转算法并结合序列二次规划法进行求解。最后,通过实证研究验证了上述算法的有效性。计算结果还表明,在不允许卖空情况下,均值-VaR投资组合的有效前沿为均值-方差投资组合有效前沿的子集;置信度越低,投资者越倾向于选择收益率大而风险也大的投资组合。
本文在均值-方差模型和机会约束模型的基础上,提出了在允许卖空时的一类机会约束下含有资本结构因子和交易成本的均值-VaR证券投资组合模型,以期望收益率与置信水平为导向,在假设收益率服从正态分布的条件下,建立了其数学模型,并讨论了最优解的存在性和唯一性,以及最优解的解析表达式。
对金融资产回报,用FIGARCH模型捕捉波动的异方差性和长期记忆性的同时,将回报序列转化为标准残差序列、通过用EVT-BM方法拟合标准残差的尾部分布来处理回报序列的厚尾性,建立了金融风险度量模型——基于EVT-BM-FIGARCH的动态VaR模型。并用该模型对上证综合指数进行实证分析,结果表明模型能够更精确、合理地度量上证综合指数回报的VaR风险。
本文首次将一分钟内的交易差价(分内价差)的分布和日收益率的分布结合了起来进行分析,应用复合极值理论给出了动态流动性调整的VaR一种估计,同时得到动态流动性调整VaR的预测方法,最后对上海汽车股票(600104)和中国石化(600028)两只股票进行了实证分析。
本文在跟踪误差投资组合优化模型基础上,考虑投资组合的风险价值VaR和收益的不确定性,建立了具有VaR约束的跟踪误差投资合鲁棒优化模型。以国内证券市场为背景,运用线性矩阵不等式(LMI)方法进行了实证计算,并与基准组合、跟踪误差投资组合模型和无VaR约束的跟踪误差投资组合鲁棒模型的投资结果进行了比较。实证结果表明,在给定证券集的条件下,具有VaR约束的跟踪误差投资组合鲁棒优化模型优于其它模型。
本文根据Markowitz均值-方差模型的研究发展过程,结合机会约束模型,引入无风险证券,建立了用VaR代替方差作为风险度量指标的机会约束下均值———VaR投资组合模型,讨论了模型最优解的存在性和唯一性,并得到了模型最优解的解析表达式。