导读:本文包含了证券风险测度论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:系统性风险,证券公司,风险测度,演化特征
证券风险测度论文文献综述
刘超,李元睿,姜超,马玉洁,刘宸琦[1]（2019）在《中国证券公司系统性风险测度及演化特征研究——来自20家上市证券公司的数据》一文中研究指出审慎监管条件下,对系统性风险进行准确测度并识别风险演化特征是对证券公司实施风险管理的首要环节。采用SCCA技术,构建Gumbel Copula模型刻画证券公司间的风险相依结构,并对监测指标J-VaR进行了改进,解决了模拟中不易逼近最小边界的问题。从微观、宏观两个层面分别对单个证券公司及整个证券公司系统的风险进行了测度和演化特征分析。实证结果表明系统性风险在大规模爆发前往往会存在部分公司共同表现出的小型波动前兆;证券公司系统性风险具有"陡增缓降"的特点且在风险传导阶段形成的多次冲击对整个体系具有较大的破坏力。(本文来源于《中国管理科学》期刊2019年05期）
朱博男[2]（2018）在《我国QFII演变对证券市场影响的风险测度研究》一文中研究指出QFII制度已实行有15年,对我国证券市场国际化进程起到重要的推进作用。但QFII资金对我国股市波动性产生的重要影响也会对证券市场的稳定性带来一定的风险,那么QFII制度的演变究竟对我国证券市场会产生怎样的风险?又该如何有效测度?这就是本文试图要探讨的问题。本文研究思路是,在通过比较QFII制度在韩国等不同发展水平的国家(地区)的实施效果和分析我国QFII制度的演变特征的基础上,运用多维的VAR-GARCH模型和VaR风险度量模型相结合的方式,测度我国引入QFII制度后的QFII资金对以A股市场收益率的影响风险,分析QFII资金对股票指数收益率波动的影响作用。最后,提出相应政策建议。研究表明:第一,QFII投资额度对证券市场收益率边际影响效应较小,然而两者之间相互波动集聚效应具有非对称性,QFII波动集聚效应更大一些,表明不能忽略QFII对市场的影响。第二,随着QFII扩容,沪深市场对QFII的投资额度敏感性由弱变强。第叁,QFII投资批准额度要渐进而行,要制定一个合理的区间,否则会造成股市的波动。第四,在QFII影响下,我国证券市场收益率风险值呈现出波动不规则的变化,在某些时期风险值频繁超出VaR风险值的上下限。第五,QFII对证券市场的影响风险内在原因在于外部因素与QFII投资额度的迭加作用。(本文来源于《广西大学》期刊2018-05-01）
孙晓宁,刘喜华[3]（2016）在《基于修正的KMV模型的银行资产证券化信用风险测度》一文中研究指出基于建元2007-1个人住房抵押贷款资产支持证券2008年1月至2014年9月的数据,运用修正的KMV模型对住房抵押贷款资产证券化过程的信用风险进行实证分析。研究结果表明,资产变现收入整体上呈现微弱的递减趋势,资产变现收入的波动率较小,预期违约概率很低,银行资产证券化产品整体的信用风险较低。(本文来源于《青岛大学学报(自然科学版)》期刊2016年01期）
金佳男,杨肖易[4]（2016）在《证券市场环境下风险偏好测度及其影响因素——对18个国家和地区的实证分析》一文中研究指出以18个国家与地区为研究对象,采用Marcowit z模型计算其风险偏好系数,通过对5个影响因素的识别和探究,分析影响风险偏好的影响因素,为我国制定相关政策提供依据,具有较强的理论意义和实践意义。(本文来源于《经营与管理》期刊2016年01期）
金佳男[5]（2015）在《证券市场风险偏好的测度：世界18个国家与地区实证》一文中研究指出风险偏好对决策的制定有着至关重要的影响,准确的认识风险偏好能够帮助我们合理地制定计划,降低风险、提高收益。大部分学者对其的研究主要是基于理性人假设和效用理论值为基础以效用理论值为基础,以期望损益值为评价标准来进行的。目前的测度大多数以个体、集体或单地区为研究对象,缺乏对较大样本多国家与地区的横截面比较,也缺乏风险偏好相应的影响因素的相关研究。本文拟以18个国家与地区为研究对象,立足于股票和债券市场以及不同利率市场的背景下,测度了各国家与地区的风险偏好系数,并进行分类和比较。然后通过对65岁和65岁以上人口(占总人口的百分比)、城镇人口(占总人口的百分比)、人均GDP(现价美元)、高等院校入学率(占总人数的百分比)、总失业人数(占劳动力总数的比例)等影响因素进行识别与实证检验。研究发现,第一,18个国家与地区的风险偏好水平差距较大,欧洲地区的总体风险偏好水平比亚洲地区的风险偏好水平要高,国家与地区间的风险偏好与人均GDP、总失业人数(占劳动力总数的比例)呈正相关,说明当人均GPD、总失业人数比例增高时,这个地区的人更喜欢持有风险资产;风险偏好与城镇人口(占总人口的百分比)呈负相关,说明一个地区越往城镇化发展,此地区的人对风险越厌恶;而与65岁及65岁以上人口(占总人口的百分比)、高等院校入学率(占总人数的百分比)无关。其中,总失业人数(占劳动总数的比例)对风险偏好的影响程度最大。(本文来源于《浙江工业大学》期刊2015-12-01）
许启发,陈士俊,蒋翠侠[6]（2015）在《基于GARCH-EVT模型的证券投资基金动态风险测度》一文中研究指出文章考虑了一类极值风险特征更为明显的金融资产,以股票基金、混合基金和债券基金为研究对象,比较研究了RiskMetrics、GARCH和GARCH-EVT 3类模型在动态极端风险测度上的表现,分别采用似然比检验和Bootstrap方法对3类模型给出的VaR和ES动态风险测度效果进行了返回测试。实证研究表明:基于GARCH-EVT模型给出的各类基金动态VaR和ES风险测度结果更为准确,意味着将GARCH模型与极值理论相结合,能够实现极端风险的准确测度;ES风险测度比VaR风险测度更保守,在测度极端风险时,应采用ES风险测度作为VaR风险测度的补充。(本文来源于《合肥工业大学学报(自然科学版)》期刊2015年07期）
汪浩[7]（2013）在《中国私募证券基金风险价值测度——基于可变均值的VaR计算》一文中研究指出文中首先简述了中国私募基金发展现状,通过其风险管理引出VaR方法,然后介绍了VaR的基本原理,并用可变均值的一般化VaR方法对中国私募证券基金进行实证分析,最后得出结论:可变均值假设与自由度为7～11的t分布假设相结合能够更好地测度中国私募证券基金的风险价值。(本文来源于《科技与企业》期刊2013年09期）
陈佩佩[8]（2013）在《金融风险测度CVaR及其在中国证券市场中应用的研究》一文中研究指出在金融领域风险是备受关注的永恒话题，对金融风险的防范和管理已经成为整个经济安全的核心。风险测度是对风险的定量分析及评估，是风险管理的重要环节。本文以新兴金融风险测度CVaR为主要研究对象，介绍CVaR的基本原理及计算方法，同时结合上证指数和深证成指的日收益序列和五分钟高频收益序列，对我国证券市场的风险进行度量。采用误差服从正态分布、t分布和GED分布的GARCH模型估计低频收益序列的波动率，HAR-RV模型和MIDAS模型对五分钟收益计算得到的已实现波动率进行建模，并基于回归结果将HAR-RV模型扩展为HAR-RV-GARCH模型，取得非常好的预测效果。得到条件方差的预测值之后，利用R软件编程计算不同置信水平下的风险测度值VaR和CVaR序列，通过后验检验评价各类模型下VaR的有效性，同时将CVaR序列与VaR序列和实际损失序列对比分析，探讨CVaR的优越性，筛选出测量我国证券市场风险的最优模型。最后的结论是：无论是低频波动率模型还是高频波动率模型下的CVaR都比VaR有更高的测算精度，说明CVaR是一种比VaR更有效的风险测度工具；高频数据下的CVaR比低频数据下的CVaR更稳健、更有效，其中以HAR-RV-GARCH模型下的CVaR最为有效。(本文来源于《山东财经大学》期刊2013-05-01）
邓琪[9]（2012）在《我国证券市场风险测度研究——基于GARCH模型及VaR方法》一文中研究指出在经济全球化和金融一体化的影响下,全球的金融环境发生了重大的变化,金融市场的波动性和系统风险也随之加剧。VaR作为一种新的风险度量和管理的工具,自诞生以来就得到广泛应用,它相比于传统的金融风险管理模型,更具有实用性和投资参考意义。我国股票市场发展时间较短,存在许多不成熟不规范的地方,使得我国证券市场指数经常大起大落,加强风险管理势在必行。(本文来源于《现代商贸工业》期刊2012年19期）
韩鑫韬,陈徐,黄党波[10]（2012）在《我国股票市场与债券市场的溢出风险测度——来自上海证券市场的证据》一文中研究指出笔者基于VAR-DCC-MGARCH模型研究了沪市股票指数与国债指数的波动相关性和溢出效应,估计了两个市场的VaR,并通过失败检验法进行了验证。结果表明,股票市场与国债市场的动态条件相关系数具有很强的时变特征,股票市场对国债市场存在显着的波动溢出效应。(本文来源于《经济经纬》期刊2012年05期）
证券风险测度论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
QFII制度已实行有15年,对我国证券市场国际化进程起到重要的推进作用。但QFII资金对我国股市波动性产生的重要影响也会对证券市场的稳定性带来一定的风险,那么QFII制度的演变究竟对我国证券市场会产生怎样的风险?又该如何有效测度?这就是本文试图要探讨的问题。本文研究思路是,在通过比较QFII制度在韩国等不同发展水平的国家(地区)的实施效果和分析我国QFII制度的演变特征的基础上,运用多维的VAR-GARCH模型和VaR风险度量模型相结合的方式,测度我国引入QFII制度后的QFII资金对以A股市场收益率的影响风险,分析QFII资金对股票指数收益率波动的影响作用。最后,提出相应政策建议。研究表明:第一,QFII投资额度对证券市场收益率边际影响效应较小,然而两者之间相互波动集聚效应具有非对称性,QFII波动集聚效应更大一些,表明不能忽略QFII对市场的影响。第二,随着QFII扩容,沪深市场对QFII的投资额度敏感性由弱变强。第叁,QFII投资批准额度要渐进而行,要制定一个合理的区间,否则会造成股市的波动。第四,在QFII影响下,我国证券市场收益率风险值呈现出波动不规则的变化,在某些时期风险值频繁超出VaR风险值的上下限。第五,QFII对证券市场的影响风险内在原因在于外部因素与QFII投资额度的迭加作用。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
证券风险测度论文参考文献
[1].刘超,李元睿,姜超,马玉洁,刘宸琦.中国证券公司系统性风险测度及演化特征研究——来自20家上市证券公司的数据[J].中国管理科学.2019
[2].朱博男.我国QFII演变对证券市场影响的风险测度研究[D].广西大学.2018
[3].孙晓宁,刘喜华.基于修正的KMV模型的银行资产证券化信用风险测度[J].青岛大学学报(自然科学版).2016
[4].金佳男,杨肖易.证券市场环境下风险偏好测度及其影响因素——对18个国家和地区的实证分析[J].经营与管理.2016
[5].金佳男.证券市场风险偏好的测度：世界18个国家与地区实证[D].浙江工业大学.2015
[6].许启发,陈士俊,蒋翠侠.基于GARCH-EVT模型的证券投资基金动态风险测度[J].合肥工业大学学报(自然科学版).2015
[7].汪浩.中国私募证券基金风险价值测度——基于可变均值的VaR计算[J].科技与企业.2013
[8].陈佩佩.金融风险测度CVaR及其在中国证券市场中应用的研究[D].山东财经大学.2013
[9].邓琪.我国证券市场风险测度研究——基于GARCH模型及VaR方法[J].现代商贸工业.2012
[10].韩鑫韬,陈徐,黄党波.我国股票市场与债券市场的溢出风险测度——来自上海证券市场的证据[J].经济经纬.2012