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【函授论文】简谈居民家庭金融资产组合集成风险的测量与波动分析(论文资料)

星级: ★★★★★ 期刊: 《当代经济管理》作者:徐梅浏览量:2693 论文级别:优质本章主题:风险和金融资产原创论文: 5156论文网更新时间:12-26审核稿件编辑:Kevin本文版权归属:www.5156chinese.cn 分享次数:3053 评论次数: 6517

导读:如何写好一篇风险和金融资产方面的论文。希望本篇居民家庭金融资产组合集成风险的测量与波动分析的论文范文会对你的写作构思有所启发以助大学生们轻松完成写作任务。

徐梅1,2

(1。 陕西师范大学政治经济学院, 陕西西安710062;2。 西北政法大学经济管理学院, 陕西西安710063)

[摘要]居民家庭金融资产在不同时期风险的聚集可能会引发宏观金融风险, 甚至导致金融危机.因此, 文章试图测算家庭金融资产组合风险并描述其变动特点.首先构建家庭金融资产组合的Copula 函数, 然后计算其VaR 值, 并比较分析VaR 值与各金融资产收益的变动关系, 发现当金融资产中高风险资产的收益低于VaR 值下限时, 家庭金融资产风险不断积聚并达到高点, 而这个过程与金融危机发生的时间相契合.家庭金融资产组合风险和资产中的风险资产收益会影响未来的利率和CPI 的变化.

[关键词]居民家庭金融资产组合风险; Copula 函数; 在险价值VaR; 风险积聚

[中图分类号]F832。332 [文献标识码]A [文章编号]1673-0461(2014)07-0071-05

收稿日期: 2014-01-19

网络出版 : http://www。cnki。net/kcms/doi/10。13253/j。cnki。ddjjgl。2014。07。013。html 网络出版时间: 2014-6-4 13:29:02

基金项目: 国家社会科学基金项目《中国居民家庭金融资产结构风险与经济周期波动的协动性关系研究》(11XJY025) 阶段性成果, 并受西北政法大学青年学术创新团队计划资助.

一、引言

居民家庭金融资产指居民拥有的能够带来一定收益的以价值形态存在的资产.根据《中国人民银行年报》统计口径, 我国居民的金融资产主要由手持 、储蓄存款、有价证券、保险准备金四大类组成.其中, 主要满足居民家庭日常交易需求, 这部分资产不但没有收益, 相反还存在机会成本; 储蓄存款作为居民对银行储蓄这种金融资产的投资额来考虑; 有价证券可以分为债券和股票, 这两者的风险差别很大, 债券具有储蓄功能, 风险小, 而股票市场投机性强, 风险较大; 在居民家庭金融资产总量中保险准备金所占比重较小, 而且由于保险存在的概率赔付问题使得整个保险市场的收益率不好确定.一般而言,在居民家庭金融资产中, 储蓄存款和国债属于无风险金融资产, 股票属于高风险金融资产.各类金融产品在居民家庭金融资产中的配置情况, 称为居民家庭金融资产组合.在不同时期, 居民的家庭金融资产组合中的资产类型持有比例是不同的, 以应对外部经济环境变化的影响.本文试图测算居民家庭金融资产组合的风险, 观察其在不同时期风险的变化情况, 同时分析各自不同类型的金融资产对宏观经济变动的敏感程度, 为政府制定宏观经济政策以引导居民进行合理的消费和投资提供研究依据.

金融资产风险测算一直是过去半个世纪来国内外学者关注的焦点和前沿研究领域之一.1997年, J。 P。 Morgen 集团公布了其内部使用的全面估计金融风险的方法、数据和模型, 其核心技术就是风险价值(Value at Risk, 简称VaR) 计算方法.VaR 值就是在一定的持有期及一定的置信度内, 某金融投资工具或投资组合所面临的潜在的最大损失金额(Jorion, 1997).它已被巴塞尔委员会推荐为一种允许金融机构使用、作为内部风险管理模型来决定资产监管要求的新方法, 并明确建议其作为风险度量的标准.但是, 度量单种风险因子的度量法, 例如: 市场风险因子度量法、信用风险度量法等, 一般都不适用于集成风险的度量.因为单个资产所面临的这些风险形态多样且相互关联、交叉、渗透, 并共同作用于资产组合, 对资产组合所面临的集成风险具有叠加、放大的效应, 一些学者开始探讨如何将各种不同风险、收益的资产组合起来, 度量其集成风险.

Sklar (1959) 首先以“Copula” 命名一类函数,此类函数能够把一维边缘分布函数连接在一起,形成联合分布函数.Embrechts et al。 ( 1999,2002) 率先把Copula 函数引入到资产组合的金融风险管理中.张明恒(2004) 研究了多金融资产风险价值的Copula 计量模型和计算方法, 吴振翔等(2006) 使用了Copula-Garch 模型来分析投资组合风险.

综上所述, 国内外有关金融风险的研究方法,从单个金融资产到金融资产组合风险的测算, 已经比较成熟.但是这些方法大多只是用于宏观的金融风险的测量, 尤其是股市风险的测量.对于家庭金融资产结构风险的测量方面尚缺乏相关的研究.本文试图通过构建Copula 函数, 将家庭金融资产中的风险资产和无风险资产结合起来, 形成联合分布函数, 并通过计算VaR 来度量居民家庭金融资产在不同时期的结构风险.Copula 函数运用于资产组合的集成风险度量有两个优势: ①可以刻画单个资产收益率分布的非正态性质, 即“尖峰厚尾” 特征; ②可以描述不同资产收益率之间复杂的相互关系.这样, Copula 函数能够把具有非正态性质、相互关联的多个风险因子“连接”起来, 构建由多个风险因子驱动的资产组合收益率的联合分布, 并利用VaR 方法度量资产组合的集成风险.

二、构建Copula 函数测算金融资产组合风险VaR

在Sklar 定理的基础上, 测算金融资产组合风险的步骤如下: ①首先计算资产组合中单个风险因子的分布; ②找到风险因子之间的Copula 函数; ③运用单个风险因子分布和Copula 函数刻画资产组合的集成风险因子分布; ④使用VaR 方法度量资产组合的集成风险.

(一) Copula 函数的概念

Copula 函数可看成一个多维分布函数C:[0, 1]n→ [0, 1], 其边缘分布F1, …, Fn 为区间(0, 1) 上的均匀分布.Sklar (1956) 提出了Sklar定理: 令F 为具有边缘分布F1(·),…,FN(·)的联合分布函数, 那么, 存在一个Copula 函数C,满足:

Archimedean Copula 函数中的Clayton-Copula函数和Gumbel-Copula 函数适合刻画不对称相依性的多维风险因子, 其中Clayton-Copula 函数一般用来刻画具有较强下厚尾

居民家庭金融资产组合集成风险的测量与波动分析
风险和金融资产优秀毕业论文范文

的特征, Gumbel-Copula函数则常用来刻画较强上厚尾的特征.而Frank-Copula 函数适合刻画对称相依性、在中心和上下尾部分布均匀的多维风险因子.

(三) 计算金融资产组合的VaR 值

以包含两种金融资产的金融资产组合为例,

具体计算过程如下: ①使用各类Copula 函数, 产生相依的二维随机样本; ②通过各边缘分布函数经过逆概率变换为对数收益率X 和Y; ③把两者代入资产组合收益率公式中, 得到资产组合收益率R 的样本; ④计算资产组合收益率样本的分位数, 即为一定置信度下的VaR 值.

三、测算中国居民家庭金融资产组合的集成风险

(一) 数据的选取和说明

通过对中国居民家庭金融资产中手持 、储蓄存款、债券、股票和保险准备金这五种金融资产在资产组合中所占比重进行计算发现, 中国居民家庭的储蓄存款所占的比重一直比较高, 在家庭金融总资产中占了一半以上, 并且有缓慢上升的趋势.居民的手持 比例在持续快速下降,从1978 年的40%多, 下降到2008 年的10%, 期间有一些波动, 从图1 上看, 周期性并不明显.居民持有的债券比例在20 世纪90 年代期间比较高, 到2000 年以后逐年下降.居民持有的股票比例虽然比较低, 但是变动却比较明显, 反映出明显的周期性.我国居民的保险准备金比例虽然有上升的趋势, 但是比重仍然比较低(见图1).

由于居民家庭金融资产组合中 并不能产生收益, 保险准备金持有比例比较低, 所以本文只测算家庭金融资产中储蓄存款、债券和股票.将储蓄存款和债券通过居民持有的比例合并为家庭无风险金融资产, 股票代表家庭的风险资产.以1990 年到2010 年中国居民家庭的无风险资产和风险资产作为原始数据, 按照测算金融资产组合风险的步骤, 首先计算家庭无风险资产和风险资产的对数收益率; 然后, 通过构建Copula 函数计算家庭金融资产组合的联合分布函数; 最后,计算家庭金融资产组合的VaR 值.

(二) 构建Copula 函数计算家庭金融资产组合的VaR 值

计算居民家庭无风险金融资产和风险资产的对数收益率, 并对其对数收益率数列进行正态Jarque-Bera 检验, 它们都服从服从正态分布, 其中无风险金融资产对数收益率是右偏的, 而风险资产对数收益率是左偏的(见表1 所示).

为了便于分析, 我们选择多元正态Copula 函数构建联合分布函数.然后根据VaR 计算公式,在险价值VaR 的上下限区间为: VaR=R+σZα, 其中R 在这里为正态Copula 分布函数值, 为正态Copula 函数的标准差, 如果取显著性水平为, 查表得正态分布的分位数.得到正态Copula 函数和VaR 值如表2 和图2 所示.

(三) 家庭金融资产风险分析

家庭金融资产风险的特点是: 第一, 居民家庭金融资产VaR 值在各年间呈现波状变动, 其中1991~1993 年、1998 年、2002 年、2007 年均达到高点, 尤其以2007 年VaR 值最大.我们知道,1997 年爆发过东南亚金融危机, 而2008 年全球金融危机并最终导致了持续几年的经济危机.家庭金融资产组合风险在1997 年东南亚金融危机后才达到高点, 而在2008 年全球金融危机之前则达到了最高点.由此的解释应该是, 1997 年的东南亚金融危机只是区域性的危机, 而2008 年之前全球经济与金融风险积聚, 经济泡沫随时都会破灭.

反映到微观的居民家庭金融资产投资上, 风险已累积到了高点.第二,

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居民家庭金融资产组合的风险值VaR 与无风险金融资产的波动幅度、波动时间是一致的.主要是因为无风险金融资产在居民家庭金融资产中占有比较大的比重.居民家庭金融资产中风险资产的波动与资产组合的风险值VaR 的波动幅度、波动时间完全不一致.而且,风险资产的收益波动与资产组合的风险值呈反向关系.其中, 1997 年、2002 年和2007 年的风险资产收益均低于VaR 的下限值, 也就是说, 居民在这些年份中的总投资是亏损的.有意思的是,1997 年风险资产的收益达到低点, 随后1998 年家庭金融资产组合风险值达到了高点; 2002 年和2007 年的风险资产收益达到低点, 同年家庭金融资产组合风险风险值达到了高点.

四、家庭金融资产风险与宏观经济波动的协动性关系

本文将正态Copula 分布函数作为居民家庭金融资产风险的测度指标, 与宏观经济指标GDP 增长率、利率和居民消费价格指数CPI 的波动性相比较, 分析居民家庭金融资产组合的风险变动与宏观经济指标之间的协动性关系.将Copula 分布函数、GDP 增长率、CPI 和利率做标准化处理, 然后作图观察它们的变动情况(如图3 所示).在图中, 居民家庭金融资产组合风险的波动要比宏观经济指标更频繁, 90 年代初和2010 年左右, 家庭金融资产组合风险与宏观经济指标的波动基本是吻合的; 而在1994 年至2007 年期间宏观经济经历了一次从峰顶到谷底再到峰顶的变化, 即宏观经济经历了衰退、萧条、复苏的一个经济周期, 并且萧条期持续了持续了5、6 年之久, 而在这一时期, 家庭金融资产组合风险则经历了两次高位和低位(见图3).

为了更好地说明家庭金融资产组合风险与宏观经济指标之间的协动性关系, 本文试图对Copula 分布函数、风险资产收益对数经验分布函数、无风险资产收益对数经验分布函数与gdp 增长率、利率、CPI 之间做格兰杰因果关系检验.在做格兰杰因果关系检验之前, 先通过单位根检验考察各变量的平稳性(如表3 所示).单位根检验的结果表明, 除了利率和CPI 是一阶平稳的, 其余变量都是0 阶平稳的.

由于格兰杰因果关系检验是以变量平稳为前提条件的, 所以分别在Copula 分布函数、风险资产收益对数经验分布函数和无风险资产收益对数经验分布函数与GDP 增长率、利率变化量、CPI变化量之间进行格兰杰因果关系检验.检验结果整理如表4 所示, 居民家庭金融资产组合风险的变化会影响未来5 年的利率变化量和CPI 变化量;居民家庭的风险资产收益变动会影响未来2 至3年的宏观利率的变化量.居民家庭金融资产的收益和风险与GDP增长率的变化都没有关系(见表4).

五、结论

通过建立居民家庭金融资产组合的Copula函数, 并计算资产组合的VaR 值, 我们得到如下结论:

●居民家庭金融资产组合VaR 值的变动正契合了过去区域性或全球的金融危机的发生.因此,VaR 风险值处于高点时, 尤其是资产组合中高风险资产的收益低于VaR 值的下限时, 极易引发金融危机.

●居民家庭金融资产组合风险比宏观经济周期的波动更为频繁.金融资产中风险资产的收益会影响到未来2 到3 年利率的变化, 金融资产组合风险的变动则会影响到未来5年的利率和CPI 的变化.

●居民家庭金融资产的风险与外部经济环境的波动密切相关, 一般而言, 经济扩张时, 家庭会倾向于选择风险较大的资产组合, 家庭金融资产

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风险的提高会集聚宏观金融风险, 严重时引发经济危机; 经济紧缩时, 家庭金融资产投资信心不足, 也将会延长经济走出低谷的时间.

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风险专业函授论文如何撰写
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(责任编辑: 张丹郁)

[ 参考文献 ]

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2、互联网金融的制约、风险与挑战 文 李耀东 金融作为一个行业,特殊之处在于其高风险,而这一行业又是现代经济的核心,若不对金融行业的风险进行严格控制,整个经济随时都有崩溃的危险。近代以来,所有严重经济危机都由金融危机引发

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