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        GARCH-VAR模型在匯率掛鉤型理財產(chǎn)品風險管理中的應用

        2015-04-29 00:00:00黃瓊
        中國經(jīng)貿(mào) 2015年21期

        【摘 要】隨著結(jié)構(gòu)性理財產(chǎn)品迅速占領(lǐng)投資市場,我們看到投資價值的同時也深刻感受到其復雜的設計結(jié)構(gòu)所帶來的風險性。本文引入VaR模型對匯率掛鉤型理財產(chǎn)品進行風險分析,以截止2015年8月5日的15年澳元兌美元的收盤價為樣本數(shù)據(jù),探討匯率型結(jié)構(gòu)性理財產(chǎn)品的收益波動性,評估其市場風險。借鑒前期相關(guān)學術(shù)研究,GARCH-VaR模型能很好的模擬匯率序列的波動性,研究發(fā)現(xiàn):目前匯率結(jié)構(gòu)性理財產(chǎn)品具備一定的市場風險,投資者在產(chǎn)品選擇時需謹慎。

        【關(guān)鍵詞】匯率掛鉤型結(jié)構(gòu)性理財產(chǎn)品;市場風險;GARCH-VaR模型

        一、問題提出

        根據(jù)“普益財富”數(shù)據(jù)顯示,截至2014年底,我國的理財產(chǎn)品余額已超過15億元,其中已到期并公布了到期收益率的產(chǎn)品中約99.19%的產(chǎn)品實現(xiàn)了預期收益率,其余的0.81%約597款的未實現(xiàn)到期收益率的理財產(chǎn)品絕大多數(shù)都是結(jié)構(gòu)性理財產(chǎn)品。銀率網(wǎng)公布數(shù)據(jù)顯示,2015年上半年到期理財產(chǎn)品未實現(xiàn)預期最高收益率的383款產(chǎn)品中有382款是結(jié)構(gòu)性理財產(chǎn)品。然而,2010-2014年,結(jié)構(gòu)性理財產(chǎn)品中掛鉤匯率的產(chǎn)品占比最大,尤其是2011-2013年占比高達40%以上。綜上所述,結(jié)構(gòu)性性理財產(chǎn)品相比其他掛鉤單一資產(chǎn)的產(chǎn)品具有更高的風險,而在其中占比最大的就是市場風險;并且在產(chǎn)品發(fā)行數(shù)量上最突出的是匯率掛鉤型結(jié)構(gòu)性理財產(chǎn)品。

        事實上,自結(jié)構(gòu)性理財產(chǎn)品誕生以來,針對其收益與風險的爭議與質(zhì)疑不絕于耳。然而,由于前期的研究多局限在掛鉤標的資產(chǎn)的正態(tài)分布假設和幾何布朗運動的路徑模擬前提,忽略對金融資產(chǎn)收益率波動的尖峰后尾性和集聚性特征的思考和描述。因此,本文引入GARCH-VaR模型進行實證分析,探討匯率型結(jié)構(gòu)性理財產(chǎn)品的收益波動性和風險價值。

        二、方法介紹

        結(jié)構(gòu)性理財產(chǎn)品風險測量中最關(guān)鍵的環(huán)節(jié)便是VaR的計算,目前主要有歷史模擬法、方差-協(xié)方差法和蒙特卡洛模擬法。匯率掛鉤型結(jié)構(gòu)性理財產(chǎn)品由于其設計結(jié)構(gòu)的復雜和收益確定方式的多種多樣,綜合考慮,本文選擇模擬各種市場情行的蒙特卡洛模擬法計算其Var值。操作基本思路是:通過分析匯率價格的時間序列特征,模擬其波動服從某一隨機分布,然后進行重復的隨機數(shù)模擬,從而得到模擬價格路徑,最后通過對產(chǎn)品估值完成VaR值的計算。本文Var值計算分成三種:分別是VarE相對于期望回報的最大損失、Var0是相對于初始價值的最大損失和VarB相對于基礎(chǔ)資產(chǎn)的最大損失。

        三、模型構(gòu)建

        1.描述性統(tǒng)計

        本文選取2000年8月7日至2015年8月5日15年的澳元兌美元的收盤價作為樣本觀測區(qū)間,共3633個觀測值。

        結(jié)果顯示,澳元兌美元的匯率序列在區(qū)間內(nèi)波動較大,均值為0.8,最高時1.102,最低值為0.478,標準差是0.164,峰度為2.066,低于正態(tài)分布的峰度標準值3,偏度為-0.193,低于正態(tài)分布的標準值0,并且向左偏斜。JB統(tǒng)計值為154,由此可見澳元兌美元匯率分布拒絕正態(tài)分布的原假設。

        2.模型假設

        對匯率的對數(shù)ln(eut)序列進行一階滯后回歸,考慮用如下的回歸方程模型:

        3.對模型的殘差序列進行分析

        模型殘差resid的值圍繞著均值0上下波動,均值為-0.0000918,最高值達到0.080,最低值為-0.157,標準差是0.009。峰值為-1.649,偏度為36.421,遠高于正態(tài)分布標準值0,JB統(tǒng)計量高達170680.8。由上述基本統(tǒng)計值的分析可知,殘差序列拒絕正態(tài)分布假設。

        從殘差序列走勢圖可以看出,resid序列表現(xiàn)出了時變性、突發(fā)性和集簇性。

        如果序列服從正態(tài)分布,則其QQ圖應該是一條直線,但結(jié)果表明殘差序列和金融產(chǎn)品的收益率一樣,存在著尖峰厚尾、波動的集聚性等特點。

        4.殘差序列的ARCH效應的LM檢驗

        四、實證分析

        1.產(chǎn)品信息

        本文選擇中國銀行2015年6月28日發(fā)行的一款澳元兌美元3個月的98%保本的匯率型結(jié)構(gòu)性理財產(chǎn)品進行實證分析。產(chǎn)品預期年化收益率是1%~10.5%,觸發(fā)匯率為期初(即2015年6月26日)議定匯率+0.035,收益條件為若觀察日(即2015年9月25日)的澳元兌美元匯率高于或等于觸發(fā)匯率,即獲得10.50%收益率;否則只在98%保本率基礎(chǔ)上獲得1%收益率。

        2.計算思想和參數(shù)的選擇

        3.計算步驟和結(jié)果分析

        利用Matlab軟件對澳元兌美元匯率在未來66個工作日內(nèi)進行GARCH(1,1)-t分布的運動路徑進行10000次模擬,從而得到澳元兌美元匯率價格路徑模擬圖。根據(jù)模擬出的第64工作日的匯率數(shù)據(jù)可知,達到觸發(fā)條件的數(shù)據(jù)有2925個,即只有29.25%的概率到期能獲得10.50%的收益率。假設投資者投入100000澳元,以2015年6月26日3個月期澳大利亞零息債券的利率1.97%作為貼現(xiàn)率。計算所得:期望收益率:3.78%;期望收益E(p):100962.06;理財產(chǎn)品期初價值p0:100,466.04。

        因此,購買此款理財產(chǎn)品的期望收益率為3.78%,顯著高于同期中國銀行澳元3個月期的存款利率1.3125%。此外,產(chǎn)品的期初價值為100466.04澳元,高于投資者的期初本金,由此可初步判斷該款產(chǎn)品具有一定的投資價值。

        經(jīng)計算所得,三種VaR值中最大的達到了711.62澳元,說明期望收益與最大收益水平相差不大,該款產(chǎn)品的投資風險較小。以90%的置信水平為例,VaRE=711.62即相對于投資者期望回報的最大損失超過711.62澳元的概率為10%;VaR0=215.60即相對于投資者所持有的理財產(chǎn)品價值最大損失超過215.60澳元的可能性為10%;VaRB=242.08即相對于基礎(chǔ)資產(chǎn)投資者可能面臨的最大損失超過242.08的概率為10%。因此,該款產(chǎn)品的資產(chǎn)波動較小,投資者可以進行選擇性投資。

        參考文獻:

        [1] 何文新.結(jié)構(gòu)性理財產(chǎn)品定價分析[D].北京大學,2012.

        [2] 古巖.與人民幣匯率掛鉤的結(jié)構(gòu)性存款定價分析[J].科學技術(shù)與工程,2011.12.

        [3] 覃小舒.VaR模型在銀行結(jié)構(gòu)性理財產(chǎn)品風險管理中的應用[D].暨南大學,2013.

        [4]鄭志勇.金融數(shù)量分析:基于MATLAB編程[M].北京航天航空大學出版社,2013.

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