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【学院学士论文】探讨信托行业的风险价值研究(论文范文题目)

星级: ★★★★ 期刊: 《金融教学与研究》作者:谢心庆,许英浏览量:5905 论文级别:热门本章主题:风险和收益率原创论文: 5156论文网更新时间:01-06审核稿件编辑:Brady本文版权归属:www.5156chinese.cn 分享次数:4193 评论次数: 6812

导读:现在请大家鉴赏的文章是风险和收益率方面的论文范文选题。本篇文章有利于同专业方向的大学硕士研究生和本科生在写作毕业论文范文前写作和查找资料有清晰思路。

(新疆财经大学 应用数学学院,乌鲁木齐 830012)

收稿日期:2014-12-30

信托是指委托人基于对受托人(信托投资公司)的信任,将其合法拥有的财产委托给受托人,由受托人按委托人的意愿以自己的名义,为受益人的利益或者特定的目的,进行管理或者处分的行为.对于信托行业来说,风险是不可避免的,而如何规避风险、套期保值是信托行业一直关注的主题,风险管理能力也成了经营管理的核心能力之一.信托行业的风险管理发展受全球金融风险管理方法的影响,而VaR(Value at Risk)是风险度量的一种工具,学会如何正确运用VaR对金融资产组合进行风险度量和管理是十分重要的.

一、风险价值(VaR)及研究意义

风险价值(VaR)是20世纪90年代以来在国外兴起的一种重要风险度量方法,这种方法最初主要是用于市场风险的度量,之后得到广泛的应用,成为风险管理的国际标准.VaR的主要思想

信托行业的风险价值研究
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是利用概率统计方法来对金融风险进行度量.通常情况下,可理解为经过特定时间间隔后,在给定的置信度下可能出现的最大损失.计算VaR的核心在于怎样来确定资产组合收益的概率密度函数或者概率分布,围绕这一问题的解决, 众多的国内外学者逐步提出了各种计算模型,用来在一定程度上提高计算效率,并且通过改进模型提高结果的精确性.

风险价值VaR的含义具体解释是指在金融市场的正常波动下, 指定的信托资产或者是资产

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投资组合最大可能出现的损失.用统计语言描述,指在一个特定的置信水平下, 给定的信托资产或者是资产投资组合在未来特定的一段时间内的最大可能损失.一般表示为:

自上个世纪90年代以来,全球各个国家先后爆发了多次金融危机, 特别是2008年的全球金融风暴,几乎对各个国家都造成了巨大影响.我国在加入国际世贸组织(WTO)以后,金融市场与国际接轨, 多次的金融风暴虽然对我国没有造成十分重大的伤害, 但在一定程度上也影响到经济的快速发展,所以对于风险价值VaR这一度量信托风险的重要管理工具, 研究其计算方法在目前又具有特别重要的现实意义 [1] .

计算风险价值(VaR)的方法主要有历史模拟法、极值理论计算法以及G-H分布随机模拟法,本文将运用这几种方法对信托业的风险价值进行实证分析.

二、对信托业风险价值的实证研究

选取现有的xx上市信托公司的股票收益率为例,其收益率具有尖峰厚尾的特征,适合用于实证分析.选取2004年1月2日~2013年12月31日的上证指数的收盘价,共2331个数据(数据来源于某证券公司)用于建模,并以2014年1月2日~10月16日的数据用于检验.下文介绍几种实证研究结果.

(一)历史模拟法的实证分析

将上述2331个数据交易日的收盘价为历史数据, 现计算的VaR是下一个交易日的、 置信度为95%下的值, 将历史数据运用历史模拟法进行计算,结果如表1所示.

表1中第一列为日期,第二列为每个交易日所对应的开盘价,第三列为每个交易日所对应的收盘价,第四列为计算所得的每个交易日的损益(即第三列数据与对应的第四列数据相减),第五列为按升序

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重新排列后的损益值, 最后一列是顺序的编号.因为置信水平选取的是95%,因此,只用在第六列中找编号为2314(第2331*0。95≈2214个数据)所对应的第四列的损益,即-0。28,取绝对值可得该股票下一个交易日的VaR为0。28元.若置信水平取98%、99%、99。5%,其VaR值分别是0。46、0。58、0。7.

(二)基于极值理论(EVT)法计算VaR的实证分析 [9]

用yt表示在第t天的价格,rt表示其对数回报,那么有:

对由样本数据计算回报分布的下侧分位数,进行取负变换,则xt=-rt.从而VaR值可由xt计算得到的上侧分位数取

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负计算得到,即VaRP=-xp.由于此方法假定样本数据必须为独立同分布, 所以可以直接应用EVT方法计算分布尾部的分位数,并用其估计VaR的值.

(三)G-H分布随机模拟的实证分析

在不存在系统偏差的情况下,以代表收益率,y为收盘价,t为时间.而原模型中的Yg,h(z)也对应着这里的对数收益率分布.

对实际数据做对数变换,计算收益率的2331个数值.利用SPSS软件做时间与对数收益率(即历史收益率)之间散点图(见图2)及历史收益率的频率直方图与正态分布曲线的比较图(见图3),并由历史收益率数据的统计描述(见表2)得到历史收益率的均值m=0。00289567,标准差v=0。033816657,偏度s=-0。077,峰度k=1。452.

下面使用R软件生成3000个标准正态分布随机数,根据前文描述得到G-H分布中四个参数的初步拟合值如下:

g0=0。0437,h0=0。0967,a0=0。00419288,

b0=0。01467421;

取其精度为万分之一、经过迭代得到最后结果:

a=0。00016809,b=0。00962419,g=-3。097832e-

06,h=0。1259061.

(四)VaR计算结果对比分析

由上述方法拟合结果以及各方法的风险价值计算模型,可以得出置信度为95%、98%、99%和99。5%时的VaR值,运用历史模拟、正态分布、极值理论以及G-H分布随机模拟等方法分别计算VaR值并进行对比,见表3.

将2014年1月2日至2014年11月3日的连续193个收盘数据取对数, 计算对数收益率的损益分布作为实际分布的标准来检验不同方法的拟合度, 从表3中可以看出,G-H随机模拟法与实际分布中的VaR值比较接近,从而说明该方法置信度较高,优于历史模拟、正态分布以及极值理论的拟合效果.

三、结论

自从我国加入WTO之后, 国内金融市场不断受到国际金融市场的冲击影响, 为了推进国际化战略, 各金融行业加强了与其他金融机构的竞争与合作,信托行业也不例外,其相应的风险也随之增加.因此,如何规避风险,是当今信托行业风险管理者关注的问题.

文中给信托行业风险管理者提供了几种风险价值VaR的估值方法, 其中G-H随机模拟法与实际分布中的VaR值比较接近,对于股票市场的“厚尾”现象有很好的描述,估值效果最好.

[ 参考文献 ]

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