黄金对保险投资风险影响的度量——基于VaR模型的实证分析

合集下载

VaR方法在保险中的应用研究

VaR方法在保险中的应用研究胡平;胡佩【摘要】In this paper, the VaR method will apply to the insurance market.It chooses four corporations’' daily data in insurance industry from A shares of Shanghai Stock Exchange between Jun.18 in 2013 to Jun.18 in 2014. And this paper uses the data to calculate and analyze VaR of each corporation. It concludes that the VaR of the simple addition of single risk factor is higher than the VaR of the multiple risk factors Delta-normality,we can see that the dispersion of assets and asset correlation can reduce the risk. By examining the VaR is able to provide the business management ideas for the managers of the insurance company.%本文将VaR风险度量方法应用到保险市场中。

从上证A股中保险业的四家企业(新华保险、中国平安、中国人寿和中国太保)选取2013年6月18日至2014年6月18日一年的日线数据，计算并分析各自的风险价值。

从计算结果中可以看出单风险因子简单加总比多风险因子Delta-正态VaR要高，由此可见分散资产和资产相关性能够降低风险。

基于VaR的金融风险度量与管理

基于VaR的金融风险度量与管理一、本文概述随着全球金融市场的不断发展和创新，金融风险管理逐渐成为金融机构和投资者关注的核心问题。

本文旨在探讨基于VaR（Value at Risk，风险价值）的金融风险度量与管理方法，分析其在现代金融风险管理中的应用及其优势。

我们将首先介绍VaR的基本概念、计算方法和主要特点，然后探讨VaR在金融风险管理中的应用，包括风险测量、风险限额设定、绩效评估等方面。

我们还将讨论VaR方法的局限性，并探讨如何结合其他风险管理工具和方法，提高风险管理的有效性和准确性。

我们将总结VaR在金融风险度量与管理中的重要地位，展望其未来的发展趋势和前景。

通过本文的研究，读者可以更深入地了解VaR在金融风险管理中的应用，为金融机构和投资者提供更加科学、有效的风险管理工具和方法。

二、VaR的基本原理与计算方法VaR，即Value at Risk，中文称为“风险价值”，是一种用于度量和量化金融风险的统计工具。

VaR的基本原理在于，它提供了一个在给定置信水平和持有期内，某一金融资产或投资组合可能遭受的最大损失估计。

这一度量方法的核心在于将风险量化，从而帮助金融机构、投资者和监管机构更准确地理解和管理风险。

计算VaR的方法主要有三种：历史模拟法、方差-协方差法和蒙特卡洛模拟法。

历史模拟法是一种非参数方法，它基于过去一段时间内资产价格的历史数据来估计未来的风险。

这种方法假设历史数据能够代表未来的可能情况，通过计算历史收益率的分布，进而得到VaR值。

这种方法简单易行，但对历史数据的依赖性强，且无法反映市场条件的变化。

方差-协方差法是一种参数方法，它基于资产收益率的统计分布来计算VaR。

这种方法首先估计资产收益率的均值、方差和协方差，然后根据这些参数计算VaR。

这种方法能够反映市场条件的变化，但需要假设资产收益率服从特定的分布，且对极端事件的预测能力有限。

蒙特卡洛模拟法是一种基于随机过程的计算方法，它通过模拟资产价格的随机变动来估计VaR。

中国黄金期货价格是否存在风险—基于GARCH-VaR模型的实证研究

Economic Management JournalJune 2021, Volume 10 Issue 1, PP. 14-23 Is There a Risk in China's Gold Futures Price? —Empirical Study Based on GARCH-V AR ModelYuang Zhang1†, Jianquan Nie21. SILC Business School, Shanghai University, Shanghai 201800, China2. School of Economics, Shanghai University, Shanghai 201800, China†Email:**********************AbstractThis paper selects the daily frequency data of settlement price, closing price and consecutive contract price of gold futures from December 2016 to December 2019.The GARCH model is used to make an empirical analysis of three sets of daily price data series of gold futures, and the GARCH family model with the highest goodness of fit is used to predict the VaR value. Thus, the market risk of gold futures is estimated. The empirical analysis results show that the three price sequences are non-normal distribution, and ARCH effect exists in all of them. This feature can be removed by the best fitting GARCH family model corresponding to each of the three sets of data. The settlement and closing prices of active contracts fluctuate less. However, the closing price of continuous gold futures fluctuates more significantly than the other two groups of data due to its weighted nature. This paper argues that the relevant government departments should reduce the compulsory regulation measures on the financial derivatives market, so that enterprises and individual investors can more accurately calculate the market risks of derivatives through measurement methods. And commercial banks should focus on the transformation of the number and scale of the details of financial derivatives, so that both themselves and the majority of investors can more clearly predict the risk of gold futures. Keywords: Gold Futures; Gold Futures Price Risk; GARCH Model; Var Method中国黄金期货价格是否存在风险？—基于GARCH-VaR模型的实证研究张雨昂1，聂涧泉21.上海大学悉尼工商学院，上海2018002.上海大学经济学院，上海201800摘要：本文通过选取2016.12-2019.12期间黄金期货的结算价、收盘价以及连续合约价的日频率数据，使用GARCH模型对三组黄金期货日价格数据序列进行实证分析，采用拟合优度最高的GARCH族模型，预测VaR值，从而估算黄金期货的市场风险。

我国货币政策和股市的相互影响研究——基于VAR模型的实证分析

CHINA MANAGEMENT INFORMATIONIZATION/［收稿日期］2020-11-12我国货币政策和股市的相互影响研究———基于VAR 模型的实证分析孙暖(云南师范大学经济与管理学院,昆明650091)［摘要］货币政策是我国央行调控宏观经济的手段,投资者需紧跟国家的政策方向,货币政策的变化会对股市造成一定的影响,同时股票市场的波动会反向影响货币政策的实施渠道和实施效果,文章采用VAR 模型对2006-2020年的上证综指、银行间同业拆借利率、货币供应量M1、M2的月度数据进行实证分析来检验理论结果,并提出合理建议,旨在对投资者和货币政策制定者有一定的参考意义。

［关键词］股票市场;货币政策;VAR 模型doi:10.3969/j.issn.1673-0194.2021.09.072［中图分类号］F822.0［文献标识码］A ［文章编号］1673-0194(2021)09-0169-03引言货币政策实行在实体经济的前面,给实体经济的走势确定一个指向,股市作为经济的晴雨表,俗话说股市无风三尺浪,央行做出的任何政策都会被市场吸收进而影响股市的走势,股票市场价格的波动也会反向影响实体经济,从而影响货币政策的实施效果。

这个选题对于国家政策的实施、个人投资者的投资方向、企业的投资决策有一定的参考意义。

我国货币政策对股市的影响已经有很多的学者进行了研究,本文是站在前人的肩膀上对这个问题进行深入分析。

本文通过实证分析,研究货币政策对股市价格波动的正向影响,同时研究股市价格波动对货币政策的反向影响。

1文献综述关于股票市场与货币政策的研究长期以来备受关注,股票市场的价格波动与货币政策的相互影响是国内外各大金融机构、经济学者、投资者研究的重要问题,并产生了大量的相关文献和研究成果。

张欢构建TVP-SV-VAR 模型研究我国货币政策对股市的影响,研究发现,货币供应量对股市的影响比利率对股市的影响更为显著。

我国保险周期与保险业贡献率的实证分析——基于HP滤波技术与VAR模型

我国保险周期与保险业贡献率的实证分析——基于HP滤波技术与V AR模型误差修正模型脉冲响应函数一、引言纵观经济发展的历史，除了传统工业、农业在经济增长中扮演着重要的角色，越来越多的经济学家注意到金融保险业对经济发展起着重要作用。

众所周知，国民经济的增长不是直线式的上升，而是沿着一种螺旋式的轨迹上升的。

因此，经济总量呈现出一种周期性的波动，然而这种波动的周期不是确定的。

在一个周期的上升阶段各个行业飞速发展，物价攀升，货币流通速度加快。

而在经济周期的下降阶段，各行业产值逐渐下滑，流动性逐渐降低。

在国民经济周期性的波动中，保险业的发展也存在着对应的周期波动关系，但是国外的保险经济学者为专门考察承保业务的特点，其研究和讨论主要集中在财险和责任险领域，而对于保险周期却研究甚少。

保险周期从技术层面讲，至少应该包括承保和投资环节，即应该涵盖保险公司全部业务的运营过程，形成保险业的发展周期。

因此本文拟从我国保险周期入手，继而深入讨论我国保险业与宏观经济内在联系。

目前，国内外关于保险业周期方面的文献主要集中在承保周期的研究上，由于对保险市场的认识不同，在解释周期现象时主要分为两类——第一类基于保险市场是非理性的，呈现出明显的不完善的假设。

第二类则强调保险市场反映了理性预期但充斥着制度性。

其中V enezian(1985)认为，外推预测的定价技术是承保周期产生的根本原因。

用过去的损失经验来外推未来的损失状况，从而确定保险费率。

这是经典非理性流派。

而对于理性预期，制度性干预假设，则强调市场本身的理性。

按照Cummins和Outreville(1987)建立的模型认为在市场理性下，所有参与者都是信息完全，不应该存在周期现象，而现实中存在的承保周期现象只能解释为制度的冲击造成。

如果将所研究的视角放大到整个宏观经济中，保险市场的繁荣昌盛很容易与宏观经济发展紧密相连，由此经济周期也可以作为解释承保周期的原因。

保险需求的主要决定因素是可支配收入，这一经济变量和经济周期有着密切关系。

风险价值(VaR)模型简介

风险价值（VaR ）模型一、VaR 的产生背景公司的基本任务之一是管理风险。

风险被定义为预期收益的不确定性。

自1971年固定汇率体系崩溃以来，汇率、利率等金融变量的波动性不断加剧，对绝大多数公司形成了巨大的金融风险。

由于金融衍生工具为规避乃至利用金融风险提供了一种有效机制，从而在最近30年来获得了爆炸性增长。

然而衍生工具的发展似乎超越了人们对其的认识和控制能力。

衍生工具的膨胀和资产证券化趋势并行促使全球金融市场产生了基础性的变化—市场风险成为金融机构面临的最重要的风险。

在资产结构日益复杂化的条件下，传统的风险管理方法缺陷明显，国际上众多金融机构因市场风险管理不善而导致巨额亏损，巴林银行更是因此而倒闭。

风险测量是金融市场风险管理是基础和关键，即将风险的特征定量化。

因此，准确的测度风险成为首要的问题。

在这种情况下，VaR 方法应运而生。

二、VaR 的定义VaR 的英文全称为Value at Risk ，它是指资产价值中暴露于风险中的部分，可称为风险价值。

VaR 模型用金融理论和数理统计理论把一种资产组合的各种市场风险结合起来用一个单一的指标（VaR 值）来衡量。

VaR 作为一个统计概念，本身是个数字，它是指一家机构面临“正常”的市场波动时，其金融产品在未来价格波动下可能或潜在的最大损失。

一个权威的定义：在正常的市场条件下和给定的度内，某一金融资产或证券组合在未来特定一段持有期内的最大可能损失。

用统计学公式表示为：。

其中x 为风险因素（如利率、汇率等），为置信水平，为持有期，为损益函数，是资产的初始价值，是t 时刻的预测值。

例如：某银行某天的95%置信水平下的VaR 值为1500万美元，则该银行可以以95%的可能性保证其资产组合在未来24小时内，由于市场价格变动带来的损失不会超过1500万美元。

从VaR 的概念中可以发现，VaR 由三个基本要素决定：持有期（t ），置信水平（α），风险因素（x ）。

金融风险度量中的VaR模型解析

金融风险度量中的VaR模型解析引言：金融市场的复杂性和风险性注定了其对于风险度量的需求。

金融风险度量是金融机构和投资者在进行投资和管理资产时必备的工具，能够帮助他们了解和评估风险水平。

Value at Risk（VaR）模型是一种常见的金融风险度量模型，它通过对风险敞口的概率分布进行建模，计算出在给定置信水平下的最大可能损失额。

本文将对VaR模型进行解析，包括其定义、计算方法、模型假设、优缺点以及应用案例等内容。

一、VaR模型的定义VaR是Value at Risk的缩写，它被定义为在给定置信水平下可能发生的最大可能损失额。

VaR模型的核心思想是通过对风险资产或投资组合的概率分布进行建模，计算出在一定置信水平下的最大可能损失。

一般来说，VaR模型可以分为历史模拟法、参数法和蒙特卡洛模拟法等几种主要方法。

二、VaR模型的计算方法1. 历史模拟法：这种方法通过使用过去一段时期的历史数据来计算VaR。

具体而言，历史模拟法将过去的市场价格收益率作为未来市场价格收益率的概率分布，并根据所选的置信水平确定VaR。

这种方法的优点是简单易行，但缺点是没有考虑到市场条件的变化和不确定性。

2. 参数法：参数法使用统计模型对风险资产或投资组合的价格收益率进行建模，并基于这些模型计算VaR。

常见的参数法包括正态分布法、t分布法和GARCH模型等。

这种方法的优点是可以考虑到市场条件的变化和不确定性，但缺点是需要对概率分布的参数进行估计，估计结果的准确性对VaR的计算结果影响较大。

3. 蒙特卡洛模拟法：这种方法通过随机模拟未来市场价格的路径，并根据这些路径计算出未来的投资组合或风险资产的价值，并确定VaR。

蒙特卡洛模拟法的优点是能够模拟复杂的市场条件和不确定性，但缺点是计算复杂度较高，需要大量的计算资源。

三、VaR模型的假设1. 假设市场是有效的：VaR模型的计算基于市场价格收益率的概率分布，要求市场是有效的，即市场价格反映了所有可得到的信息。

VaR模型及其在证券投资管理中的应用

1.2 VaR方法的优点。
首先，VaR方法具备科学性和简便性。VaR计算方法是建立在数理统计和概率论基础之上，其摒弃了主观随意性，对金融机构面临的风险能够给出综合考量的建议，且在操作方法上提供了简便性；其次，VaR方法具有预先性。VaR计算防范可以在事前就对投资组合进行计算风险，通过VaR方法的应用，投资者可以动态的了解资产组合风险，进而进行增持或减持，是一种预先性的风险管理方法，能够提升资产收益和运营效益。
参考文献：
[1]陈之楚，王永霞.金融市场风险之测定工具—— VaR法的原理及应用[J].现代财经，2001，21（7）：16- 20。VaR方法在本质上只能向我们展示特定分布当中和一定置信水平下的分位数，无法提供分为数左侧相应的分位数分布状况，因此无法充分考量“左尾损失”；其次，VaR方法存在模型风险。运用大量模型计算是VaR方法的核心所在，然而被使用的模型的参数、操作或者模型本身一旦出现错误，则会给VaR的计算带来巨大的误差，进而影响其金融风险的度量准确性。
3.3 VaR模型在基金投资业绩评价中的应用。
金融市场发展至今天，证券投资业绩评价的方法有很多种，如：夏普比率法、特雷诺指数法、詹森阿尔法α测度法等，但是VaR技术而得到的绩效评价方法RAROC是当前应用最科学、最有效的绩效评价方法，基于VaR的绩效评价方法RAROC能够克服之前诸多绩效评价方法的弊端，还能够拓展到证券投资管理中的更多方面。RAROC能够反映出优于市场基准组合的投资业绩，也能够反映出地域市场基准组合的投资业绩，这种方法的最大优势在于能够对投资组合的总体风险投资收益进行评价，还能够通过对公式变量的调整来对投资组合中的各个头寸或者各个交易员分别进行业绩评价。
三、VaR方法在证券投资管理中的应用。
3.1运用VaR模型进行风险控制和监测。

债务市场论文题目选题参考

债务市场论文题目一、最新债务市场论文选题参考1、推进中国债务资本市场持续健康发展2、债务结构、政府干预与市场环境3、会计信息有用性与市场监管--债务重组准则修订的经验证据4、行业周期、市场化进程与债务期限选择5、债务来源与产品市场竞争——基于国有控股上市公司和非国有控股上市公司的比较6、流量操纵、债权保护与债务违约率——来自中国证券市场的证据7、盈余管理、债权保护与债务违约率——来自中国证券市场的证据8、厘清债务关系支持地方长期债券市场发展——兼析地方政府性债务的政策选择9、厘清债务系支持地方长期债券市场发展——兼析地方政府性债务的政策选择10、债务结构对企业市场竞争力的影响——基于国有控股和民营上市公司的实证分析11、公司债务水平与产品市场竞争强度关系的实证研究12、新债务重组准则:“中国式”重组的催化剂——基于沪深上市公司新债务重组准则实施首年的市场影响分析13、市场条件、竞争行为与公司债务期限决策14、从债务期限影响因素看中小企业债券市场发展15、欧元区主权债务危机对国际金融市场的影响及启示16、新债务重组准则:“中国式”重组之催化剂?——基于沪深上市公司新债务重组准则实施首年的市场影响分析17、防范债务风险要靠市场监督18、英国债务管理与债券市场发展战略19、发展债务资本市场有利于控制通胀20、欧盟债务危机下中国债券市场与国际债券市场联动效应的研究——基于VAR模型的实证分析二、债务市场论文题目大全1、美国市政债务管理与市场之考察、体会及启示2、产权特征、稳健会计政策与公司债务融资成本——来自中国证券市场的经验证据3、市场化程度与企业债务税盾效应——来自中国上市公司的经验证据4、企业债务与产品市场竞争变量作用关系的一个模型5、培育和发展公司债务性融资市场6、政治关联、市场化进程与债务契约实证研究——基于民营上市公司的经验证据7、市场产权视野下地方债务风险和银行风险同步放大机理及化解研究8、治理环境、金融发展与企业债务期限──来自中国A股市场的经验证据9、香港债务工具市场的近期发展10、市场化程度与企业债务税盾效应——来自中国上市公司的经验证据11、希腊债务危机市场买金避险——黄金市场回顾与展望12、浅谈主权债务危机与互换市场13、固定收益市场投资剑走偏锋:问题债务投资14、多期动态背景下的债务共谋与产品市场竞争关系模型研究15、政府债务管理与债券市场发展16、中国债务资本市场的发展机遇与挑战17、国企债务、银行利益集团和中国的金融市场化进程18、结合市场时机管理债务风险——灵活管理利率风险的工具:后置型利率掉期19、试论《关于加强地方政府性债务管理的意见》对城投债券市场的影响20、产品市场竞争、资产专用性与债务治理三、热门债务市场专业论文题目推荐1、我国政府债务的局部风险可能推升市场利率2、化债的市场连锁反应--“债务拆弹”之市场篇3、债务幽灵笼罩市场4、论市场地位与债务融资方式的选择5、创新建立交易平台助推多层次债务资本市场建设6、全球市场渡过希腊债务危机7、发展中国家的债务转换市场8、从国企债务负担看发展证券市场的必要性9、债务链趋紧挤压市场流动性10、债务资本市场融资工具手册11、中国企业到欧洲发债将成趋势——访法兴银行亚太区债务资本市场主管叶正加12、市场化改革:解决铁路巨额债务的可行选择13、主权债务危机下的船舶融资市场14、美国主权债务评级下调对我国债券市场建设的启示15、1999—2000年国际债务证券市场回顾16、市场化进程、债务治理与企业价值17、发展债务资本市场推进利率市场化进程18、简论以市场需求为导向化解银企债务危机19、债务人债务重组的市场反应研究20、中国债务资本市场将迅速崛起四、关于债务市场毕业论文题目1、发展中国家地方债务市场监管经验借鉴及启示2、新加坡发展中的债务市场:理论基础、挑战和前景3、欧元区主权债务市场的特征分析及启示4、试论我国企业债务市场存在的问题及对策5、工业化国家政府的债务市场6、发展我国地方债务市场的可行性研究——基于地方政府债务困境的分析7、国际债务市场运行特点与债务问题的解决8、债务市场发展与商业银行转型9、复杂性视角下欧洲主权债务市场极端风险溢出效应实证研究10、主权信用评级对政府债务市场影响的非对称效应11、我国企业债务市场存在的问题及措施12、香港的债务市场及其最新发展13、债务市场生机勃发14、中国企业通往国际债务市场之路——访美林国际有限公司北京代表处首席代表何宁先生15、蹒跚而行的发展中国家债务市场16、香港债务市场的深化与发展17、地方债务市场化的现实困境与路径选择18、发展中的第三世界债务市场19、跨国企业如何锁住债务市场风险和汇率风险20、企业债务与产品市场战略:基于中国上市公司的实证研究五、比较好写的债务市场论文题目1、国际资本市场一季度回顾,二季度展望全球市场渡过希腊债务危机2、公共债务管理与债券市场发展战略探讨3、债务风险管理系列之十二市场分析与常用交易策略4、运用资产证券化技术创造银企债务二级市场5、商业银行积极拓展债务资本市场问题研究6、搭建货币市场和债务资本市场的桥梁——评Shibor基准政策性金融债的发行7、减轻历史债务轻装进入市场8、债务重组准则的变迁——基于A股市场的经验证据9、试论会计契约与债务资本市场的运作10、不完全竞争产品市场中债务的战略效应研究11、中国债券市场成长几何——访瑞银UBS亚太区债务资本市场及风险管理联席主管曹为实先生12、市场经济条件下银企债务与银企关系研究13、中国地方债务置换对市场的影响14、会计应明确有效市场假设——解析债务重组准则、非货币易准则15、债务抵押契约模型市场重构与违约损失率分布16、次级债务危机对美国金融市场冲击及启示17、市场机制视野下的地方政府债务问题分析18、市场化程度、债务期限结构与经营效率19、对人民币投机的结束预示弱势美元终结——美元见底将使新兴市场的债务和股票等过高估值得到纠正20、产品市场结构与资本结构——基于债务战略效应的分析。

基于VaR模型的保险资金投资风险度量与优化

基于VaR模型的保险资金投资风险度量与优化作者：徐骁容来源：《金融经济·学术版》2013年第10期摘要：保险投资收益是我国保险业提高偿付能力、增加经营利润的重要支柱。

随着险资运用渠道的不断拓宽，一方面有利于整个保险投资组合收益率的提高，另一方面增加了资金运用的市场风险。

本文以484个交易日的上证指数、上证国债指数、上证基金指数和一年期SHIBOR为样本数据，运用VaR模型对我国保险资金运用的风险进行了实证度量，结果显示：股票和证券投资基金是保险资金运用的主要风险来源；银行存款带来的投资风险正逐渐加大；国债依然是投资组合中风险最小的资产。

对此，必须进一步优化保险投资结构，从而实现保险资金运用风险收益的有效匹配。

关键词：VaR模型保险资金风险度量一、导言（一）研究背景与意义随着金融市场的发展，保险业的投资功能日渐突出，已成为与承保业务并重的一项重要业务，法律法规中关于险资运用渠道和比例限制的各种约束也逐渐放开。

根据2009年新《保险法》第壹佰零六条的规定，保险公司的资金运用限于下列形式：1.银行存款；2.买卖证券、股票、证券投资基金份额等有价证券；3.投资不动产；4.国务院规定的其他资金运用形式。

可见，国家对险资运用予以积极鼓励和政策支持。

对保险公司来说，保险资金运用的收益也日渐成为其提高偿付能力、增加经营利润的重要支柱。

另一方面，保险资金直接或间接地参与资本市场，资金运用的经营手段与管理要求也随之不断提高，这就对保险公司与监管机构的能力水平提出了更高的要求。

如何在利用险资投资取得巨额利润的同时处理好相伴而来的巨大风险，险资运用能否稳健发展，已成为保险公司能否持续健康发展的关键因素之一。

（二）我国保险资金的投资现状近些年来，随着我国保险业的迅速发展，险资运用余额不断增加，保险行业总体上进入了一个快速发展的时期。

2011年，全国共实现原保险保费收入14339.25亿元。

保险业总资产6.013万亿元，资金运用余额为5.547万亿元。

基于分位数回归VaR模型的股票风险实证分析

基于分位数回归VaR模型的股票风险实证分析杜嘉;张金平【摘要】在险价值VaR (Value at Risk)是最近发展起来并被广泛应用的一种衡量股票风险的方法。

本文收集了约两年(2016年1月~2017年12月)来自主板市场,中小板市场,创业板市场的9只股票的收益率数据,运用t-GARCH(1,1)模型和Quantile-ARCH(1)模型两种方法计算了9只股票的VaR值。

并根据似然比检验和失败率检验方法得出:基于Quantile-ARCH(1)模型计算出的VaR更加精确。

【期刊名称】《统计学与应用》【年(卷),期】2018(007)004【总页数】14页(P407-420)【关键词】在险价值;分位数回归;GARCH族模型【作者】杜嘉;张金平【作者单位】[1]华北电力大学,北京;[1]华北电力大学,北京;【正文语种】中文【中图分类】F21.引言随着金融市场的风险持续增加，金融风险管理已成为了预防风险，化解风险和维护市场稳定快速发展的重要内容，而风险度量也随之而生。

度量股票风险的方法很多，在险价值VaR (Value at Risk)是最近发展起来并被广泛应用的一种度量股票风险的方法。

VaR基于概率统计理论的基本知识，采用适当、科学合理的数学模型，借助先进的计算机技术，对市场的数据进行分析和计算，能更加精确地对市场金融风险进行度量，而且易于操作，还能综合反映市场各方面的风险状况，因此得到了相关金融机构和监管部门的广泛的应用。

计算VaR的方法分为参数方法、非参数方法和半参数方法三种。

参数方法需要假设收益率的分布形式，一般假设为正态分布或者t分布，相应的模型为方差–协方差模型、GARCH 族模型等。

非参数方法无需提前假定收益率的分布。

由于金融市场的复杂性和不完善，经过统计检验，中国大陆股市的对数收益率大多不符合正态分布，而具有尖峰厚尾特征。

本文对所研究的数据的分布形式进行检验，发现9只股票的对数收益率均不服从正态分布，但都服从t分布，因此本文对所考虑的9只股票分别用参数方法和非参数方法计算在险价值VaR。

保险资金运用中的风险度量——VaR模型分析

当风险因子的数目增加时，转而使用矩阵符号，具体形式
【收稿日期】０７９２２Ｏ —０ — ３【作者简介】莉莉（９２，，傅１８一）女南京财经大学金融学院硕士研究生。
维普资讯
口 — ００５２，债指数０００１０、证指数０ — １．０３６国＂２— ．０５９上＂３
来越被广泛运用的
二、ＶａＲ
在保险业竞争比较激烈的地区，比如欧、、美日等发达国家或地区，保险公司承保业务利润空间很小，几乎年年亏损，而主要靠投资业务的收益来抵补承保亏损，从而实现了整个行业的盈利。这一趋势在我国保险业竞争不断加强的过程中
方法。
也将日益显现：一方面，险产品本身经营过程中的部分利润保已经越来越薄，至可能亏损；一方面，甚另规模化的保险资金
通过充分运用后，抵补费用及亏损，成保险公司的最终收形
益。
（ｖＲ的概念一）ａ
ＶａＲ是指在正常的市场环境下，合在一定的置信度组
表１１７ —１９三国保险公司综合盈利率９５９２年构成状况
项目美国
场波动而导致整个资产组合在未来可能出现的最大价值损失
的估计。这种方法建立在可靠的科学基础上，为人们提供一
种关于市场的综合性度量。例如，某资产的日ＶＡＲ在９的５置信水平下为３０万，说明在正常的市场环境下，５则我们有

投资组合的VaR风险价值分析

投资组合的VaR风险价值分析投资组合的VaR风险价值分析引言：在金融市场中，风险是不可避免的。

投资者和资金经理在决策过程中，必须对投资组合的风险有一个清晰的认识。

Value at Risk（VaR）是一种衡量投资组合风险的方法，它通过使用统计和数学技术，量化投资组合在一定时间内可能遭受的最大损失。

本文将介绍VaR的概念和计算方法，并通过实例分析投资组合的VaR风险价值。

一、VaR的概念：VaR是一个度量投资组合风险的数值。

它表示在某一时间段内，以一定置信水平（通常为95%或99%）投资组合可能面临的最大损失额。

VaR的概念可以用以下公式表示：VaR = 投资组合价值× 标准差× 分位数其中，投资组合价值表示投资组合的总价值，标准差表示投资组合收益的波动性，分位数表示置信水平对应的数值。

二、VaR的计算方法：1. 历史模拟法历史模拟法是最简单直观的计算VaR的方法。

它通过使用历史数据来估计投资组合未来收益的概率分布。

具体计算步骤如下：（1）收集并整理投资组合涉及的历史数据，包括资产收益率或投资组合价值。

（2）计算投资组合的日收益率。

（3）根据日收益率计算投资组合的日VaR。

（4）通过将日VaR乘以置信水平对应的标准正态分位数得到所需的VaR。

2. 方差-协方差法方差-协方差法是另一种常用的计算VaR的方法。

它基于均值-方差模型，将投资组合的收益率视为一个多元正态分布。

具体计算步骤如下：（1）计算投资组合的均值和协方差矩阵。

（2）根据均值和协方差矩阵，计算投资组合的标准差。

（3）根据标准差和置信水平对应的标准正态分位数计算VaR。

三、投资组合的VaR风险价值分析实例：为了更好地理解VaR的应用，我们以一个投资组合为例进行分析。

假设投资组合价值为1,000,000美元，标准差为50,000美元，置信水平为95%。

根据方差-协方差法计算，该投资组合的VaR为：VaR = 1,000,000 × 50,000 × 1.645 ≈ 82,250美元换句话说，95%的概率下，该投资组合在一定时间内的最大损失不会超过82,250美元。

2011年全国大学生统计建模大赛获奖论文

上海与伦敦黄金市场价格相互波动传导演变的实证研究——基于SVAR模型的分阶段比较中南大学高涛、戴超逸、彭锦摘要：摘要：黄金是一种重要的投资与保值的金融工具，金融危机爆发后其价格的波动特征往往成为各国央行和投资者迫切需要掌握的信息。

伦敦黄金市场作为全球最大的黄金市场，从诞生以来一直引导着其他黄金市场的价格走势，而近年来随着中国经济实力增强和对黄金消费与投资比重不断攀升，研究上海黄金价格与伦敦黄金价格之间的相互影响力如何变化对于促进我国黄金市场的健康发展以及维护我国金融系统抵御风险的能力具有很强的现实意义。

本文吸取了Hasbrouck基于VEC模型提出的信息份额模型中用方差分解表现各个市场不同的价格反映能力的思想，用SV AR模型中的预测方差分解与脉冲响应函数来描述市场间的价格波动传导，并且克服了Hasbrouck模型中使用Cholesky分解而无法反映市场间双向同期相关性的缺点。

由于各价格间存在正负交替的冲击力，利用累计脉冲响应和预测方差分解虽然在一些情况下出现不同结果，但恰好站在不同角度度量了各市场对共同价格波动的绝对和相对贡献程度。

本文以2005年上海黄金夜市开放和2007年金融危机作为分界点。

研究结果表明上海黄金夜市开放之后，上海黄金价格对伦敦黄金价格的波动解释能力显著提升；在金融危机之后，上海黄金市场开盘价对伦敦黄金市场价格波动的引导能力下降，伦敦黄金市场的下午价对上海黄金市场价格波动的引导能力上升。

本文还发现存在一个市场上的任意一个价格对另外一个市场上的两个价格存在影响力相似的现象。

关键词：上海与伦敦黄金市场波动传导SV AR模型脉冲响应函数方差分解目录一引言 (3)二文献回顾 (3)三研究角度 (4)四研究方法 (5)4.1变量选择 (5)4.2模型设定 (6)4.3数据处理与统计检验 (7)五实证分析 (10)六结论与分析 (15)参考文献 (16)附表 (18)一引言黄金一直以来作为贵重金属占有重要的国际地位，在金本位时期（1880到1971年）它作为货币本位而存在，发挥着价值标尺的功能。

基于VaR模型与ES模型风险度量分析

基于VaR模型与ES模型风险度量分析作者：贾振方来源：《合作经济与科技》2018年第17期[提要] 随着我国金融市场的飞速发展，资本市场的不断完善，金融风险的科学化监测与管理显得尤为重要。

本文简要介绍VaR模型与ES模型的概念、定义及计算方法，分别选取正常情况下与非正常情况下的上证指数进行实证分析，并从准确性与精确度两个维度对统计结果进行回测检验。

最后得出结论：ES作为一种风险度量工具，在准确度与精确性方面与VaR相比具有无可替代的优势，它是一种更为精确而实用的风险度量工具，对我国金融市场风险管理具有重要的意义。

关键词：风险度量；VaR模型；ES模型；风险管理中图分类号：F830 文献标识码：A金融风险指的是将一定量的金融资产进行投资，在未来时间内预期收入遭到损失的不确定性。

为了有效地避免损失，越来越多的人意识到了风险管理的重要性。

然而，进行风险管理的首要任务就是对风险进行准确的度量，因此国内外学者在此方面进行了大量的研究。

Markowitz（1952）首先提出运用均值—方差研究投资组合中的风险问题。

因为方差能够很好地刻画资产的价格波动情况，所以很快就得到了推广和使用。

随着人们对风险的进一步研究发现，用方差的大小表示风险并不十分恰当。

于是Bawa（1977）提出了下偏距理论，认为风险的度量范围应该是向下偏离的波动，而不是整个收益的波动。

风险的下偏距是一种很好的风险衡量指标，它不仅解决了方差度量双边风险的问题，而且还放松了对二次效用函数的限制要求。

无论是均值-方差理论还是下偏距理论，他们都是传统的金融风险度量工具，都是建立在椭圆分布的假设前提下度量风险的。

然而，经验数据表明，资产收益密度曲线一般是非对称、非正态的，不符合椭圆分布的假设前提。

在此背景下，G30集团在1993年研究金融衍生品种基础上首次提出VaR风险度量方法，1994年J P.Morgan公布了VaR的经典计算方法——RiskMetrics方法。

金融专业毕业论文选题题目

第一部分1银行盈余管理问题研究2财政分权与上市公司避税行为的分析3基于MM模型的税收效应分析4上市公司股权激励效应的实证究＿基于资本税收效应的分析5税收对资本结构的影响6我国上市银行的市场结构与绩效的研究7从上市公司分配方案看我国股利政策的特点8股利政策与我国上市公司收益的实证研究9技术指标在我国证券市场运用的实证研究10累积投票制度与分类表决制度的比较11论我国证券民事赔偿中的投资者利益保护12市盈率、成长性与公司股票价格/现金流量与股票价格13形式审查与实质审查——中美两国发行制度的比较研究14中国上市公司成长性分析15对我国寿险公司竞争能力的实证研究16社会养老保险的国际模式比较及其对我国的启示17我国财产保险公司偿付能力影响因素的实证分析18我国人身保险市场集中度的实证研究及预测19我国寿险公司资本结构影响因素的实证分析20股指的变化对人身保险需求的影响分析第二部分1上市商业银行治理结构与经营绩效关系研究2上市银行高管薪酬影响因素研究3小微企业融资问题研究4小微企业融资问题研究5银行信贷与地区经济发展的关系研究：浙江案例6股指期货成交量和持仓量对中国股市波动的影响7利率波动对股价的影响研究8农产品期货的周期性研究9金融消费者权益保护研究10上市保险公司社会责任研究11上市证券公司税收负担研究12社会保障资金运作绩效研究13基于copula技术的金融相依性分析研究14基于分位点回归的VaR度量方法15基于神经网络的个人信用评分研究16融资性担保公司与银行合作问题研究17我国存款保险制度建立的问题分析18人民币实际汇率预测：基于STAR模型1银行理财产品的收益率影响因素2中国跨境资本流动周期及影响因素分析3中国银行业理财产品结构的分析4实际汇率对产业结构升级的影响5实际有效汇率波动对产业结构的影响：基于东亚各国数据6实际有效汇率波动对就业结构和产业结构的影响7相对劳动生产率对实际汇率影响分析: 基于东亚各国数据8人民币利率市场化对国际资本流入的研究9危机以来人民币国际化的新进展研究10危机以来中国货币政策对“保增长、促就业”的效果研究11我国2001-2006年通货膨胀产生的原因研究12我国影子银行存在的问题及对策研究13中国国际资本输出对国内经济的影响14中国利率市场化的经济效应分析15我国P2P网贷平台借款人行为分析：以拍拍贷网贷为例16我国财政政策与货币政策的组合优化问题研究——基于XX政策目标17我国居民家庭金融资产选择行为研究18企业资本结构动态调整机制研究19商业银行公司治理问题研究20上市公司现金持有问题研究第三部分1互联网背景下的保险业发展研究2互联网背景下的保险业发展研究3互联网金融背景下的保险业发展研究4基于老龄化的中国社会医疗保险研究5基于老龄化的中国社会医疗保险研究6人民币升值具有J曲线效应？7劳动收入占比与通货膨胀的互动机制研究8马歇尔-勒纳条件在中国成立吗9全球供应竞争下人民币汇率对出口价格的传递效应10“金融脱媒”背景下中国商业银行面临的挑战及其应对11对外直接投资区位选择的中韩比较12国际收支失衡及其调节的中德比较13韩国对外直接投资产业选择研究14私人银行现状的中外对比15我国对外直接投资的区位选择因素分析16浙江对外直接投资结构演变及影响因素分析17浙江省对外直接投资与产业结构调整之间关系的实证分析18中韩对外直接投资结构的比较研究19房价的变动对人身险需求的影响20房地产价格波动对银行资产质量的冲击第四部分1腐败行为对城市商业银行业绩的影响：来自省会城市面板数据的实证分析2股权结构、高管薪酬与公司绩效：基于上市银行的实证分析3经济增长、货币政策与商业银行不良资产4银行治理、高管薪酬与风险承担5 VaR风险度量及其在股市中应用6 VaR在汇率风险度量中的应用7股票市场高频数据风险分析8均值-方差准则下最优投资组合选择9宁波市洪涝灾害的防灾防损措施研究10网络购物退运费险现状及对策网络购物退运费险现状及对策11浙江省小微企业巨灾保险模式探讨12浙江省新型农村合作医疗保险现状及对策13金融脱媒下商业银行经营绩效研究14商业银行风险承担问题研究15上市公司公司治理问题研究16上市公司资本结构研究17人口年龄结构与中国房价18人民币升值对中国FDI的影响19升值预期与通货膨胀20亚洲国家实际汇率联动效应研究第五部分1政府消费与人民币实际汇率2股票股利、现金股利市场反应比较3股指期货GARCH效应检验4股指期货价格随机游走检验5日度上海市场流动性波动性相关性检验6日度深圳市场流动性波动率相关性检验7深圳市场股价惯性翻转效应检验8股市乱象背后的行为金融学本质9大宗商品期货价格变化和CPI等宏观经济变量的联动性分析10黄金等贵金属在资本市场的避险能力研究11上市公司财务指标对于其经营状况的预测能力分析12套期保值在中国资本市场上可能的应用13统计套利在市场上的应用14中小投资者偏向“非理性”投资股票市场的原因分析15银行风险度量的理论与实证16中国股票市场的长期投资价值与投资策略17基于巴塞尔新资本协议的银行风险行为研究18我国商业银行市场风险管理实证研究19中国商业银行非利息收入对银行绩效和风险水平影响实证研究20中国商业银行效率、资本与风险的关系研究第六部分1人口老龄化对人身保险市场发展的影响2深圳A股市场交易量溢价检验3投资者情绪、资产估值与股票市场波动4投资者情绪测量研究5我国财产保险公司资本与风险关系研究6我国股指期货与现货的信息传到机制7并购重组是否创造价值——以高科技行业为例8我国上市公司增发的市场反应及其影响因素分析——以创业板为例9中国上市公司红利政策行为及其影响因素分析——以金融（银行保险券商信托）业为例10中国证券市场IPO现象分析——以中小板为例11国际金融危机后人民币汇率与股价联动关系研究12国际资本流动会影响汇率波动吗：基于跨国面板数据的检验13国际资本流动与股票价格指数关系的实证检验14国际资本流入对国内物价水平的影响研究：基于跨国面板数据的分析15互联网与银行理财产品比较分析16黄金价格波动的影响因素分析17美国宏观经济对国际资本流动影响的实证研究18全球大宗商品价格波动的中国因素——基于协整约束的VAR模型的分析19人民币成为储备货币的条件分析20基于B2B的供应链金融模式及发展策略研究21创业板投资收益风险分析22行为金融之处置效应检验23可转换债券套利机会分析。

VaR模型的理论及应用

V aR (平均值 ) = E W - W* = - W0 R* V aR ( 绝对值 ) = W0 - W* = - W0R*
可见, 计算 V aR 的关键在于计算最小价值 W* 或最小回报率 R* , 一般而言, R* 是负的 (价格负向波动 ) , 可用 - R* 表示. 若 R ~ N , 2 , 即收益率服从期望为方差为 2 的正态分布, 则收益率的
0. 519
则该资产组合 1天价值分布的均值和标准差为
v = w 1 1 + w 2 2 0. 092%
2 v
=
w
2 1
2 1
+
w
2 2
2 2
+Байду номын сангаас
2w 1w 2
12
0. 00024
在 99% 的置信水平下, 微软股票、爱立信股票
和资产组合 1天的 V aR值分别为
VaR1 1 = 2. 33 1m 1 t1 620( 美元 ) VaR2 1 = 2. 33 2m 2 t2 464( 美元 ) VaRv 1 = 2. 33 vW 825( 美元 ) 即从 2000年 11月 27日起的 100个交易日内
V aR是一种利用概率论与数理统计来估计风险的方法. 写成概率形式为
Prob p > VaR = 1- c 其中, p 是指在特定的持有期限内的损失, V aR为在置信水平 c下处于风险中的价值.
实际上, 在 VaR中提出和所要回答的问题是我们有 X% 的信心, 在以后的 T 个交易期内, 损失程度不会超过某一值 P . P 即为投资组合的 VaR.
社, 2000. [ 10] 汪晓银, 邹庭荣. 数学软件与数学实验 [M ]. 北京: 科学