简介:本文基于我国股票市场、债券市场、外汇市场以及货币市场的日数据,选取四变量VAR(6)-GARCH(1,1)-BEKK模型,分析了汇率改革以来股票市场、债券市场、外汇市场与货币政策的互动关系。研究显示,上述三个主要金融市场与货币市场间存在显著的一阶矩和二阶矩关联性,说明中央银行的货币政策可能关注了金融市场条件的变化。基于脉冲响应函数的分析表明,中央银行的货币政策意图能够在金融市场间较为有效传导,同时,金融市场条件的变化对货币政策传导构成一定程度的冲击。为此,中央银行需要提高对金融市场变化的关注程度,增强货币政策的透明度,并强化货币政策与汇率政策的协调搭配,以减小外部冲击对宏观经济稳定的影响。
简介:根据ES风险度量方法,拓展了马克维茨均值一方差资产组合模型,研究均值一ES准则下的资产组合问题。用APD—GARCH模型刻画风险资产收益率序列,以多元Copula函数描述风险资产间的相关结构信息,构造灵活的Copula—APDG—ARCH模型。利用该模型,借助MonteCarlo模拟,分别研究相关结构是多元正态Copula函数、多元t-Copula函数和多元ClaytonCopula函数的风险资产组合的均值-ES有效前沿,并进行比较。实证研究表明,在有效组合范围内,正态Copula函数明显高估了资产的组合风险;当期望收益较小时,t-Copula函数对应的风险值最小,但随着期望收益的增加,多元ClaytonCopula函数对应的有效前沿表现最好。
简介:本文利用收集到的上证指数的日数据,应用TAR-CARCH模型分析股市中信息不对称对收益波动影响的持续程度及风险与日收益的关系,发现利空消息对波动性的影响更为持久,而且政策因素与股市波动关系密切.
简介:随着利率市场化全面实现和SHIBOR全面成为我国基准利率体系,资本市场的利率风险日益增加,如何准确度量SHIBOR的风险已变得非常重要。本文选取SHIBOR的周拆借利率数据作为研究对象,建立基于GARCH族的多个VaR和CVaR模型,在不同的置信水平上分别度量SHIBOR的风险。对比研究结果表明:GED分布假设优于正态分布和t分布,且t分布假设不适合用来刻画SHIBOR周利率的对数收益率的动态特性;在VaR模型不能有效测度SHIBOR风险时,CVaR模型能有效弥补VaR模型的缺陷,有效地度量实际损失风险。本文对于SHIBOR市场利率风险的测度方法,可为监管部门、金融机构和投资者提供决策依据和实践参考。
简介:【摘要】本文以易方达基金公司的市场风险度量和控制为研究主题,学习和查找国内外文献中各种对基金市场风险的测度方法,发现传统VaR方法在衡量市场风险时并没有考虑到金融资产收益率的时间序列问题。所以从这个角度出发,本文初步决定采用合适于易方达基金管理公司的风险测度方法—GARCH-VaR模型。
简介:本文选取2010年至2015年小麦、玉米以及棉花的期货和现货周数据,利用GARCH模型对这三种农产品期货的套期保值绩效进行对比。对比发现:三者中棉花的套期保值绩效最好,玉米次之,小麦最差;与国外相同农产品的套期保值效果相比,三者的套期保值绩效都很差,均低于国际平均水平。为提高我国农产品期货的套期保值绩效,本文提出了相应的对策建议:加大期货知识宣传力度,提高农户和企业的参与积极性,完善整个期货市场的主体结构;增加我国期货品种,建立规范的合理有效的期货交易制度;建立规范化的大宗商品上市交易制度,完善相关的法律法规,加强对期货业的监管力度;政府要积极优化市场运行的外部环境,加强国际交流与合作。
简介:黄金具有很好的抵御通货膨胀及规避投资风险的能力,近些年由于受美国经济持续低迷及全球量化宽松政策的影响,国际黄金价格波动加剧。我国的黄金市场已逐步放开,在提高我国在国际黄金市场地位的进程中,投资者同样面临着黄金价格波动的风险,因此对我国黄金价格波动的研究就十分必要。本文以上海黄金交易所Au99.99的日收盘价作为样本数据,利用MRS-GARCH模型对我国黄金现货收益波动进行分析,采用混合Gibbs抽样与EM算法的MCEM-MCML法估计模型参数,结果表明:我国黄金现货价格波动除了受到国际金价波动的影响外,其自身价格波动存在显著的高、低波动两种状态,处于低波动状态的持续时间更长,且收益波动更容易由高波动状态向低波动状态转换。依据BIC准则,MRS-GARCH模型的拟合效果优于Gray的模型和GARCH模型,最后给出了黄金投资的相关建议。
简介:金融资产收益率不仅具有尖峰厚尾性、异方差性,还具有长记忆性。基于此,本文建立ARFIMA-GARCH-Copula模型来研究沪深股市的相关结构和等权重投资组合风险值VaR,利用上证指数和深成指数收益率的组合来进行实证研究。首先采用经典R/S分析法检验各个资产收益率的长记忆性,经过分数阶差分后选用GARCH模型建模得到边缘分布。然后选择Copula函数来刻画两资产之间的相关结构,建立联合分布模型。进而采用MonteCarlo方法模拟产生各资产的收益率序列,计算出投资组合的风险值VaR。实证研究表明:沪深股市具有长记忆性,且两者具有对称的尾部相关性;Kupiec检验说明ARFIMA-GARCH-Copula模型较之于GARCH-Copula模型能更准确地度量投资组合风险。
简介:随着结构性理财产品迅速占领投资市场,我们看到投资价值的同时也深刻感受到其复杂的设计结构所带来的风险性.本文引入VaR模型对汇率挂钩型理财产品进行风险分析,以截止2015年8月5日的15年澳元兑美元的收盘价为样本数据,探讨汇率型结构性理财产品的收益波动性,评估其市场风险.借鉴前期相关学术研究,GARCH-VaR模型能很好的模拟汇率序列的波动性,研究发现:目前汇率结构性理财产品具备一定的市场风险,投资者在产品选择时需谨慎.