一、VaR方法在国债利率风险管理中的应用（论文文献综述）
吴婷婷[1]（2020）在《中国商业银行利率市场化及利率风险分析》文中研究说明经济全球化推动了金融体制的改革,利率市场化是我国金融体制改革的重要内容。经过二十年的不断改革,2015年10月,央行宣布对商业银行和农村合作金融机构等不再设置存款利率浮动上限,标志着我国利率市场化改革基本完成。本文主要研究在利率市场化的背景下,我国商业银行如何识别、度量和管理利率风险。首先在对现有国内外文献梳理的基础上阐述了利率市场化和利率风险相关概念以及理论体系,并回顾了我国利率市场化改革的进程,介绍了利率风险的分类以及度量模型,主要分为重新定价风险、收益率曲线风险、基差风险和隐含期权风险,主要有利率敏感性缺口模型、久期模型和VaR方法。在此基础上,结合我国商业银行利率风险管理现状,选取VaR方法来衡量我国商业银行的总体利率风险。其次本文实证分析选取利率市场化最高的同业拆借市场以及最具代表性的SHIBOR隔夜拆借利率作为研究样本,构建GARCH模型并对不同的残差分布假设进行回归,通过Kupiec回测验证GED分布的GARCH模型拟合情况更好。最后,从宏观和微观两个方面出发,对我国商业银行利率风险管理提出相关政策建议。
周威皓[2]（2019）在《中国商业银行利率衍生品风险管理研究》文中进行了进一步梳理金融全球化程度的加剧以及中国利率市场化改革的深度开展,加速了中国利率衍生品市场的发展。利率衍生品市场的发展对中国金融体系意义重大。中国商业银行作为我国利率衍生品市场的重要主体,利率衍生品的利用及其风险管理一定会对其是否能有力地参与同业竞争起着至关重要的作用。从国际上看,发达国家的利率衍生品市场基本都是在利率市场化完成后发展相对成熟并形成比较严谨完备的管理体系。在中国,银行业一直享受着因利率管制而带来的红利,创新利率衍生品的动力不足,交易的数量不仅小,而且交易很不活跃。就目前而言,中国商业银行利率衍生品的发展离商业银行强烈的避险需求差距甚远,与利率市场化水平也没有达到完美契合,利率衍生品风险管理的意识与手段还远不能适应金融形势发展的需要,更缺乏对利率衍生品风险管理的完善体系。商业银行在利率衍生品种类的开发、交易的基础制度建设、法律法规健全完善等方面都是非常有限的,其利率衍生品风险的管理,无论是策略,还是技术或方法,都还不及发达国家来得成熟和自如,尤其是对于VaR和CVaR模型的运用凸显着差强人意。所以如何不断创新发展利率衍生品市场并科学有效地管理其风险,建立成熟完备的利率衍生品风险管理体系就成为中国商业银行必须深入研究和迫切需要解决的问题。本篇论文立足于一个宏观和多层次的视角,对比、参考并借鉴国际经验,以利率衍生品及其风险管理的有关理论为基础,结合金融学研究方法,研究利率衍生品的特点与功能优势、商业银行利率衍生品风险的形成机理和一般传导路径,利用金融理论、数学统计、计量分析多种手段和方法对市场上利率衍生品的VaR和CVaR风险,以及CVaR风险对于商业银行股票收益率溢出效应进行实证分析,旨在通过对中国商业银行利率衍生品风险管理的理论和实证研究,强调中国商业银行利率衍生品风险管理的重要性,剖析中国商业银行利率衍生品风险管理存在的主要问题,以此为据提出相应的解决之策。具体研究内容分七个部分进行:第一部分内容是绪论,主要是从理论借鉴的角度出发,对问题提出的背景及研究目的,相关文献的研究现状,论文的研究思路、方法、对象界定、创新与不足等进行阐述和说明。第二部分内容是介绍利率衍生品风险管理的相关模型和方法,如VaR和CVaR风险度量模型及估计方法,矢量自回归模型,利率衍生品定价模型,奠定论文研究的模型、方法与基础。第三部分内容是商业银行利率衍生品发展状况及问题分析:包括利率衍生品概念界定、分类、特点及功能;国外利率衍生品发展及商业银行利率衍生品风险管理经验启示;国内利率衍生品发展历程及商业银行利率衍生品风险管理现状,并剖析存在的问题。第四部分内容是在剖析问题的基础上对中国商业银行利率衍生品的风险管理的相关问题作理论分析,包括商业银行利率衍生品风险的成因及一般传导路径等问题的分析,并针对中国商业银行利率衍生品使用的实际情况提出利率衍生品市场性风险、操作性风险和信用性风险的识别、估测、评价和管理的基本方法。第五部分内容是基于理论分析,进一步对市场上的以利率互换为代表的利率衍生品的市场性风险进行实证分析。主要是基于收集的相关公开数据,利用Matlab软件,通过VaR和CVaR理论模型及采用多种不同的方法,对利率衍生品应用过程中产生的市场性VaR和CVaR风险进行估测,计算出市场上的以利率互换为代表的利率衍生品产生的VaR和CVaR风险数值,并进行返回测试,对比出各种方法的优缺点,旨在研究得出Copula-GARCH-EVT-CVaR方法模型最适于中国商业银行建立利率衍生品市场性风险度量、压力测试和最优资产配置体系,同时给出了商业银行利率衍生品市场性风险管理的最优资产配置的相应计算过程,实现利率衍生品CVaR风险管理和收益最大化。第六部分内容是将第五部分Copula-GARCH-EVT-CVaR方法模型计算出的四种利率互换为代表的利率衍生品的CVaR风险数值导入到Eviews软件中,通过矢量自回归模型实证分析利率衍生品的CVaR风险对中国商业银行股票收益率的溢出效应,并得出利率衍生品的CVaR风险与商业银行股票收益率呈现负相关关系的结论,即降低利率衍生品的CVaR风险可以增加商业银行的股票收益率,旨在从侧面印证中国商业银行对于利率衍生品风险进行管理的实际意义和重要性。第七部分内容是结论、对策建议与研究展望。主要是结合前文理论与实证分析的结果进行总结,得出相应的结论,最后对比参考国际先进的管理经验,根据存在的问题和得出的结论提出相应的风险管理对策和建立风险管理体系,并提出研究展望。
范琳,王桂秀[3]（2019）在《VaR方法在利率风险管理中的应用》文中进行了进一步梳理毋庸置疑,利率市场化是不可阻挡的潮流,因此而造成的是有相应的独特的波动变化的利率风险现象,当然这种现象也是有迹可寻的。VaR技术在风险管理技术中作为一种较为流行的救赎,不仅可以运用在信用风险管理,同时也可以在管理利率风险中加以运用,除此之外,VaR技术还有其他领域的大量应用。本篇文章首先介绍了利率风险的来源;随后阐述了Va R方法的适用领域;最后从三个方面介绍了VaR方法在利率风险管理中的发展情况,以此来供相关人士交流讨论。
林瑞[4]（2019）在《保险资金最优投资组合研究 ——基于中国人保的案例研究》文中指出近年来,我国的保险行业在国家一系列扶持政策的鼓励下取得了飞速发展,保费收入的规模不断扩大,随之带来了巨额的资金可用余额。但由于受到互联网金融冲击,且保险市场的开放化化程度不断提高,保险费率愈加趋于市场化,保险公司的获利在未来将更多地由投资获得的利差主导。在愈加竞争激烈的国内保险行业,为了取得竞争优势,各大保险机构把如何更高效地利用资金进行投资作为竞争中心工作之一。本文以中国人保企业作为案例研究对象,首先对传统经典马科维茨投资组合模型进行改良,将风险最小化条件下的收益率最大化模型,更改为更加适用于保险企业的固定收益率水平下的风险最小化模型,选择风险调整后资本收益RAROC作为度量资产投资组合效率的指标,构建了较适用于本文中案例企业中国人保的模型;然后对各个参数给出合理化的估计,其中对于VaR采用了均值-方差方法进行估计;再利用Python作为模型实现的工具,得出最优资产配置比例;最后对模型得出的理论上最优资产配置比例与中国人保实际的资产配置比例进行了对比分析,并给出合理化的改进建议。通过对结果的比较,并结合对国家长久以来的政策变化和各项投资资产的性质的分析,我们向中国人保提出了以下建议:一、在进行资产配置时应当更加多元化;二、应当加强对保险资金运用的内部管理体系。本文的不足在以下方面体现:一·、数据来源方面,本文的数据主要从wind软件、公司年报等公开渠道获得,较为单一;二、模型框架方面,本文缺少对影响企业资产配置变动的关键性因素的考虑,导致模型得出的数据较为理论化。本文存在如下创新点:一、研究内容方面,本文将研究重心放在保险行业的资金最优投资组合上,选取了国内有代表性的中国人保企业进行研究分析。文中所用的收益率数据全部基于企业公开的真实数据,模型中各资产投资的比例上限来源于我国监管部门最新规定,将得到的最优投资比例结论与人保公司的现实投资情况进行对比,使建议更具实际意义;二、模型构建方面,本文选择风险调整后资本收益RAROC作为度量资产投资组合效率的指标,对传统的Markowitz模型进行改良,将原模型中的风险度量指标方差用VaR代替,使得参数估计更合理。
邵杰[5]（2018）在《偿二代下寿险公司随机资产配置多目标规划研究》文中提出随着我国保险业的快速发展,市场竞争密集度加剧,各险企的经营管理都面临着巨大的挑战。2012年起,保险行业经历了一系列的改革,保险资金的投资渠道逐步放宽,监管要求更加规范并与国际趋同,保险行业又迎来了新的发展机遇。截至2017年底,我国保险业总资产达166409.69亿元,保险资金运用余额达149206.21亿元,保险资金运用总收益达8352.13亿元,同比增长18.12%,资金收益率5.77%,较去年同期上升0.11个百分点,行业整体发展依旧势头强劲。1然而,当前全球经济复苏的步伐依然沉重,我国经济增速近年逐渐放缓,宏观经济市场利率走低,寿险资本市场出现了“资金荒”的情况。因此,如何优化资本配置、提高资金运用效率、同时控制风险成为了寿险公司当前急需解决的问题。2016年起正式实施的保险公司第二代偿付能力监管体系（以下简称“偿二代”）以风险为导向,确立了三支柱的整体框架体系。第一支柱定量资本要求,主要对保险风险、信用风险、市场风险的量化进行规定;第二支柱定性监管要求,估量和防范难以量化的操作风险、战略风险、声誉风险和流动性风险;第三支柱市场约束机制,主要利用保险市场与资本市场之间的监督约束机制,促使保险公司加强偿付能力管理。与第一代偿付能力监管体系（以下简称“偿一代”）相比,偿二代不再与经营规模高度相关,而是与风险高度相关,且资产负债关联性增强,这就对保险公司资产负债匹配、资金运用渠道管理和资产配置提出了更高的要求。特别是寿险公司资金多、期限长、资金稳定性要求高,如何优化资金配置从而管控风险进而提高收益成为当前“新常态”下亟待解决的问题。由于实施时间较短,目前对于这一问题的研究文献仍较少。本文选择采用多目标规划方法对偿二代新规则下寿险公司的资产配置优化问题进行研究,利用情景模拟的方法生成资产负债,进而优化配置使经营更有效率,具有一定的理论和实务意义,也希望能为今后的制度建设提供些许帮助。本文共分六章,各章节内容如下安排:第一章为绪论,主要阐述文章的研究背景以及在偿二代体系下研究寿险公司资产配置的重要性;通过对国内外文献的综述和评述,阐述资产配置和多目标规划现有的研究成果和理论基础,进而说明本文的研究思路和结构安排、研究方法、创新和不足。第二章阐述了资产配置的理论基础。本章首先对资产配置进行定义、分类,并给出了资产配置的主要思路;阐述了资产配置理论的发展,对现有方法做了介绍;之后确定了资产配置的对象和目标,并对我国寿险公司资产配置的现状进行了阐述。第三章对偿二代监管体系做了详细介绍及分析。首先对偿二代监管体系规则内容和框架进行了详细介绍,进而通过与偿一代监管体系的对比分析其特点。以此为基础,进一步阐述了偿二代对寿险公司资产配置的影响。第四章构建了基于多目标规划的寿险公司资产配置模型,首先介绍了多目标规划模型的形式,之后给出求解方法以及解的性质,在此基础上,在偿二代的框架体系下构建了寿险公司资产配置模型的目标函数和约束条件等。第五章在前章的基础上导入国内某一中型寿险公司的实际数据进行实证分析,求解出有效前沿,并对结果进行分析。第六章提出结论、建议及展望。对前五章进行归纳总结,在其基础上提出寿险公司的实践应用建议和监管政策建议,并对未来的研究做出展望。本文的创新点在于:第一,我国的偿二代正式实施不满三年,本文尝试在偿二代的框架体系下探讨寿险公司的资产配置问题,可参考文献甚少,选题及内容具有创新性。第二,本文利用多目标规划方法优化寿险公司的资产配置,相较于传统的Markowitz均值-方差单目标规划,能更好地利用偿二代17项规则中的信息,反映偿二代监管体系对寿险公司资本负债管理的影响,因而更加贴近实际,也有一定的学术价值。第三,本文以偿二代十七项规定为基础构建多目标规划模型,同时参考寿险公司负债端的情况,因而,相较于传统的资产配置方法涵盖了更多的信息,使得模型更加准确和稳健;利用随机方法,同时参考当前市场上资产标的的实际情况,更加稳健准确,从结果上来看也可以从中窥见目前资本市场上存在的一些问题,进而可以对寿险公司实践和政策导向提出建议。由于时间和自身能力的限制,本文亦有不足之处:第一,由于寿险公司的经营具有很高的技术性和难度,在实际经营活动中往往目标和限制条件相当多而且具有可变性,不同时期对于同一目标的重视程度也会因企业的自身情况而发生改变,因此,模型求解的结果与实务难免有一定的差距。第二,限于篇幅及资料的难以获取,本文只以一家国内的中型寿险公司实际情况为例进行说明,因我国寿险公司众多且个体差异极大,一些参数假设可能并不能很好地适用于整体行业。
陈园[6]（2015）在《利率市场化下我国商业银行利率风险度量研究 ——基于上海银行间同业拆借利率数据研究》文中提出二十世纪八十年代以来，随着经济全球化进一步加深，世界经济发展格局发生了前所未有的变化，西方各国为了适应经济环境的变化，大都已经通过解除利率管制，从而走上了利率市场化改革之路，有力的促进了世界经济的发展。从1992年开始，我国也加入了改革利率管制的行列。随着我国市场经济和金融体制改革的不断深入，我国的利率市场化进程不断加快，使得我国金融市场主体——商业银行面临的利率风险逐渐增大，已经成为决定商业银行是否能在激烈竞争中得以持续发展的关键所在。因此我国商业银行必须从思想上重视利率市场化下的利率风险，从行动上对利率风险的度量进行大胆创新和实践。本文以利率市场化为背景，通过定性分析和定量分析相结合，理论分析和实证检验相结合，实证分析和规范分析相结合以及比较分析法等方法，对我国商业银行的利率风险度量进行了分析研究。首先阐述了利率市场化基本内涵、改革模式以及我国利率市场化的现状；其次分析了利率市场化对我国金融环境、商业银行的影响；再次比较分析了几种常用利率风险度量模型，即利率敏感性缺口模型、久期模型、VaR模型。在此基础之上，选取2011-2014年我国上海银行间同业拆借利率Shibor隔夜数据，运用基于学生t分布和基于GED分布的VaR方法，分别对我国利率市场化下商业银行利率风险进行了实证分析。实证结果表明，目前我国可以使用VaR方法对银行间同业拆借市场的利率风险进行分析；最后对VaR方法在我国的适用性进行了分析，得出现阶段我国可以考虑使用以VaR技术为主，传统度量工具为辅的风险度量体系对我国的利率风险进行度量。本文最大的创新点就在于对于我国度量利率风险各种模型的分析比较下，选取了基于GAECH模型的VaR方法，并且分别就基于学生t分布和GED分布的GARCH模型进行实证研究，通过比较最终选择了基于GED分布的GARCH（1，1）模型进行VaR的计算和研究。希望能对我国商业银行的利率风险度量提供一定的参考。
程驰[7]（2014）在《基于改进VaR方法对我国国债期货市场的风险度量》文中研究表明近年来,国际金融市场接连遭受美国次贷危机、欧洲主权债务危机的影响,金融机构对于国际金融市场的波动越发敏感。而国内伴随着人民币国际化以及利率市场化的冲击,金融机构对于利率风险的关注度也在不断提高。2013年9月6日,中国证监会正式批准重启5年期国债期货合约交易。国债期货交易的重启,是我国利率市场化推进的又一里程碑,它为金融机构提供了一种有效的控制利率风险的工具。因此,对我国国债期货市场的研究也变得越发重要。对国债期货市场风险的合理度量有助于机构投资者控制国债期货合约的市场波动风险损失,提早预警与防范。对于市场风险管理而言,VaR方法是常用且有效的一种风险管理工具。但通过对前人VaR方法的研究,发现其存在很多缺陷与不足。针对传统VaR的三种计算方法,本文系统性地总结了改进VaR的三种方法,针对改进的历史模拟法抽样次数以及改进的蒙特卡罗模拟法模拟次数的选取,.本文通过绘制抽样及模拟次数同VaR均值的散点图发现VaR值存在明显的收敛性。因此在使用改进VaR方法时,确定抽样及模拟次数上,本文的这一改进使得基于改进VaR方法的计算结果更趋稳健。传统VaR方法包括历史模拟法,蒙特卡罗模拟法和方差协方差法。因此,针对历史模拟法应用于我国国债期货研究中交易历史较短的缺陷,使用Bootstra p法对其进行改进,进而得出针对历史模拟法的改进VaR方法。同理,针对我国国债期货高频数据存在波动性聚集的现象,使用GARCH模型对其进行改进,计算并使用条件方差来对蒙特卡罗模拟法进行改进,进而得出了针对蒙特卡罗模拟法的改进VaR方法。最后,针对我国国债期货高频收益率数据尖峰厚尾的分布特性,使用极值理论的三种模型来对方差协方差法进行改进,得出针对方差协方差法的改进VaR方法。实证分析部分,将改进VaR方法应用于我国国债期货主力合约的高频数据,来研究对我国国债期货交易市场风险度量最有效方法。结果表明,对于我国国债期货风险的度量,改进VaR方法的效果整体上明显优于传统VaR方法。而三种改进VaR方法中,使用BMM模型和POT模型的基于极值理论的方差协方差法对于我国国债期货高频数据的风险度量效果最好,可以做到即控制了国债期货的市场风险又不存在明显的风险高估。对于金融机构使用其控制市场风险而言是高效的、准确的。结构方面,本文在介绍了国内外对VaR方法应用于市场风险管理的研究现状之后,首先阐述了传统VaR方法及原理,然后适度整理并总结了改进VaR方法,同时系统地阐述了改进VaR方法的基本原理,最后以2013年我国国债期货高频数据为样本数据,将改进VaR方法应用于我国新兴的国债期货市场。采用三种改进VaR方法计算我国国债期货交易的市场风险并同传统VaR方法的结果进行对比,分析了不同VaR方法应用于我国国债期货市场的优劣,找出了对于研究我国国债期货市场风险管理VaR方法的最佳模型。本文的创新点主要包括两方面,首先是实证研究的内容为我国新兴的国债期货市场,对于风险管理的研究大多集中于股指期货市场,对于我国的国债期货市场风险管理的研究还不多。其次,对于风险管理工具的选择,本文对传统VaR方法进行了系统的总结,并对改进VaR方法涉及抽样量的取值方法进行了一定的改进,并首次对不同改进方法的实证结果进行了对比。不仅具有理论意义,更具有一定的现实意义。同样,本文研究也存在一定的不足。主要包括,实证分析部分的数据历史较短,无法覆盖完整的经济周期,基于极值理论改进的方差协方差法三种模型的参数选择主观性较强等。
袁岗[8]（2012）在《我国商业银行交易账户市场风险与测度方法研究》文中进行了进一步梳理随着国内利率、汇率等资产价格市场化进程的加速,我国商业银行的投资业务在近年来得到了迅猛的发展。而资产价格波动的变化无常,使得商业银行的市场风险暴露无遗,同时也加大了银行业整体的风险。为了防范可能出现的金融危机,中国银行业监督管理委员会根据巴塞尔协议提出了《商业银行市场风险管理指引》,要求我国商业银行区分银行账户和交易账户,并进行分类管理。而根据相关规定,商业银行的主要投资行为均应纳入交易账户进行管理。回顾相关文献,还没有学者立足于商业银行交易账户的整体框架,对交易账户的市场风险进行缜密的研究。因此,本文将围绕我国商业银行交易账户中的市场风险,依次针对交易账户的风险识别和风险管理问题展开论述,并希望通过本文的相关研究,能够为商业银行交易账户的市场风险识别和管理提供建设性的建议。所谓市场风险,是指金融机构所持有的交易头寸,由于受市场价格因素的变动,遭受损失的不确定性。受我国《商业银行法》的约束,我国商业银行不得主动持有股票交易头寸,因此,本文在此重新界定了我国商业银行面临的市场风险,即是受利率、汇率和商品价格的波动而造成损失的不确定性。文章第一部分,对交易账户市场风险因子之间的联动性进行了分析,识别了利率、汇率和商品价格之间相互反应的机制；文章第二部分,依据产品特点和所面临的不同类市场风险因子,将交易账户进行了进一步划分为债券、利率衍生品和汇率衍生品,通过比较不同的VaR方法,寻找到适合计量上述产品市场风险的方法。通过相关研究,本文的结论主要有：（1）利用结构向量自回归模型（SVAR）和脉冲响应函数,对利率、汇率和大宗商品价格的波动之间的联动性进行实证分析,表明风险因子之间的影响是不对称的,银行间利率的变动会引起同期和后期汇率的波动,而其对商品价格的影响只限于同期；银行间利率拥有较独立的运行机制,不受汇率和商品价格因素影响；商品价格波动对当期汇率水平无影响,而在滞后期会产生较大影响。（2）VaR的历史模拟法对传统的债券产品进行市场风险度量时更准确,在1%、5%和10%三种置信水平下,历史模拟法的LR值均小于临界值,而蒙特卡洛模拟法和指数加权平均法在计量的准确性方面则欠佳。（3）在对利率衍生品进行市场风险度量时,本文根据三种产品的定价特点,选取了代表性强的利率互换做实证分析。在分析中,首先分别运用历史模拟法、正态分布和T分布的主成分与蒙特卡洛模拟法计算了假定头寸的VaR,结果发现历史模拟法和主成分与蒙特卡洛模拟法都低估了市场风险,尤其是后者,而T分布主成分与蒙特卡洛模拟法能够克服主成分存在的尖峰厚尾现象,计算的VaR结果更准确。（4）在对汇率衍生品进行市场风险度量时,同样选取了具有较强代表性的远期外汇做量化分析,实证结果表明由于简单VaR法能够充分利用资产组合的价格信息,因而比历史模拟法更优。从目前实务界的发展来看,虽然各商业银行加速了交易账户市场风险管理方面的工作,比如,中国工商银行、中国建设银行等大型国有商业银行纷纷成立市场风险委员会和相应的市场风险管理部门,并率先对交易账户中的头寸采取历史模拟法的VaR计量市场风险,但是大多数商业银行对市场风险管理还只停留在简单的敏感性分析环节,计量方法还很落后。而且即便是历史模拟法,与国外银行普遍运用的方法比仍存在技术上的差距。此外,从本文的实证结果来看,历史模拟法也只是在计量传统的债券资产时具有较好的效果,在计量衍生品时结果则不尽如人意。因此,根据本文的研究结论,建议国内商业银行在计量债券市场风险时采用历史模拟法,而在计量利率衍生品和汇率衍生品时分别采用T分布主成分与蒙特卡洛模拟法和简单VaR法,从而提高计量的准确性。
张杰[9]（2012）在《基于VaR方法的险资债券投资研究》文中认为从1980年全面复业以来,我国保险业高速发展,是国内发展最快的行业之一,取得了令人瞩目的辉煌成就。随着我国保险行业近三十年来的快速发展,保险资金运用余额也在快速增加,截止到2012年底,保险资金运用余额达到6.85万亿。在有效管控风险的前提下,实现保险资金的保值增值从而满足保险公司的经营需要是目前我国保险业面临的一个难题。保险资金运用的基本原则与债券市场的特点,共同决定了债券市场是保险资金运用的重要渠道,并且能够较好地满足保险资金运用的要求。在2012年7月,保监会出台了《保险资金投资债券暂行办法》,该办法是对险资进入债券市场的全面松绑,同时也对保险公司的投资能力和风险管控能力提出了更高的要求。VaR是Value at Risk的简称,也称作风险价值,是指在市场正常波动条件下,在一个确定的时间段,在给定的置信水平下,某项风险资产或整个资产（投资）组合在确定的时间段内的最大可能损失。目前,VaR方法作为一种风险管理工具,已被广泛的应用到企业的风险管理工作中。VaR方法可以度量单项投资的风险,也可以度量投资组合的风险,通过VaR的延伸计算方法还可以对投资组合内部的结构进行进一步分析计算。企业管理者在对投资组合进行风险管理时,可以利用VaR方法提高风险管理的有效性。本文的主要内容有：第一章导论简单阐述研究背景与意义、参考文献和研究思路。随着我国保险行业近三十年来的快速发展,保险资金运用余额也在快速增加。目前,保险资金运用成为了保险公司获取利润的主要来源。但是,我国保险业资金的投资收益率却一直较低。为了解决这一问题,保监会出台了一系列支持政策,包括拓宽险资运用渠道等。其中,险资债券投资可谓全面放开,而随之而来的风险也有所增加。VaR方法作为一种广泛使用的风险管理工具,可以应用到险资债券投资的风险管理中去。第二章介绍保险资金运用与债券投资的基本理论。首先,介绍保险资金的定义,进而引出并重点介绍保险资金的来源。我们可以看出,正是保险资金的来源决定了保险资金的特点以及保险资金运用的三原则,即安全性、流动性、收益性。之后开始介绍债券市场的理论,包括债券的定义、分类以及债券市场,重点介绍债券的特点和风险。最后,结合前文,分析得出保险资金运用的基本原则与债券市场的特点,共同决定了债券市场是保险资金运用的主要渠道,并且债券市场能够较好地满足保险资金运用的要求。第三章介绍我国保险资金运用的历史及现状分析,并对险资运用的主要方式——债券投资现状做了详细分析。本章首先对我国保险资金运用的历史进行梳理。对监管政策的变迁做了回顾,并将这段历史化为三个阶段分别介绍。之后,从保险资金运用规模、收益率、结构、问题等四个方面,对我国保险资金运用现状进行分析。最后,着重对险资债券投资的现状进行分析,得出保险资金债券投资全面松绑对于债券投资收益率的提升有重大利好,同时,也对保险公司的投资能力和风险管控能力提出了更高的要求。第四章介绍风险管理工具—VaR方法的理论和VaR方法如何成为保险资金债券投资的风险管理工具。首先,对现代投资理论及VaR方法的发展历程做了简单介绍。然后分别就VaR方法的模型推导、参数意义、使用方法以及VaR方法的延伸进行介绍。最后,在实际应用中,将VaR方法作为保险资金运用中的风险管理工具和绩效评估工具,引入我国保险业。第五章使用VaR方法,对我国保险资金债券投资进行实证分析。首先,本文选择相对风险价值角度,采用方差-协方差方法来计算VaR。之后,选择债券市场上具有代表性的债券指数,按照2012年底的我国保险业债券投资比例,利用VaR方法,分别计算分项债券的VaR、投资组合VaR、增量VaR、成分VaR、边际VaR等。最后根据计算结果进行分析。第六章主要内容为本文研究结论和政策建议。本文研究结论有：债券作为固定收益产品,与保险资金的匹配性较好,收益虽不高,但相对稳定,能够满足流动性管理需要,成为保险资金重要的基础性资产配置。我国保险资金运用主要存在的问题有：（1）保险资金收益率较低,不足以支持负债。（2）资金运用结构和负债结构的不匹配。（3）权益类投资波动大,主要是指证券和证券基金波动较大。监管部门对险资投资债券市场的松绑,有可能会解决保险资金存在的三大问题。构建债券投资组合、进行风险管理时,保险公司可以通过利用VaR方法,提高对风险的管控水平,不断提升保险资金运用水平。本文的建议有：我国保险资金运用应继续重视债券市场；加强对投资分析工具和风险度量工具的研究与开发；监管部门应该继续拓宽保险资金运用渠道；保险公司应建立有效的风险管理体系。
李丽[10]（2011）在《基于VaR的我国商业银行利率风险度量研究》文中指出利率风险管理已经成为国际银行业一个富有挑战性和生命力的课题,在国内亦是如此。我国加入WTO后,面对着竞争日益激烈的国际国内环境,随着我国利率市场化的推进,利率风险已经成为我国商业银行面临的主要风险之一,市场风险的度量无疑成为各金融机构的现实问题,由于我国利率风险管理意识较低、利率风险管理体制不完善和风险度量技术薄弱等因素的存在,使研究我国商业银行利率风险管理变得十分有意义。如何采用科学的方法对我国商业银行利率风险进行度量,并建立其适合我国银行的利率风险防范机制,是我国商业银行利率风险管理的核心问题。本文主要讨论VaR这种风险度量方法在利率风险管理中的应用。本文以2009年1月5日至2010年12月31日的上海银行间同业拆借利率中的隔夜拆借利率数据作为样本数据,来探讨如何运用VaR方法来度量我国商业银行拆借市场中多头和空头头寸面临的利率风险。文章的重点分为三个部分:第一部分介绍现在我国商业银行面临的利率风险种类,各种风险度量方法及其优缺点;第二部分系统介绍了VaR方法的主要原理、计算方法、在应用中的局限性和GARCH模型,并选取上海银行同业间隔夜拆借利率共498个数据进行实证分析,并对结果进行回测检验。在数据分析的基础上,将基于GARCH模型的VaR方法引入我国商业银行利率风险度量方法中;第三部分对完善我国商业银行利率风险管理提出建议。研究结果表明,我国银行间同业拆借市场波动十分剧烈,拆借多头和空头头寸因为非对称性有着不同的风险值。GARCH模型能更好地捕捉隔夜拆借利率的尖峰厚尾性。GARCH（1,1）能较好地描述我国商业银行间同业拆借利率的波动,基于GARCH模型的VaR方法在度量利率风险时有很好的适用性。并且我国商业银行面临的利率风险较高,而风险管理水平相对较低。将VaR方法应用于利率风险度量中对于我国商业银行利率风险管理体制的完善具有十分重要的现实意义。同时也是与国际银行风险管理相接轨的重要环节。在VaR方法的推广过程中,必然会收到风险管理体制不健全、专业技术人才的缺乏及商业银行数据库不完善等因素的制约。
二、VaR方法在国债利率风险管理中的应用（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、VaR方法在国债利率风险管理中的应用（论文提纲范文）
（1）中国商业银行利率市场化及利率风险分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 国内文献综述 |
| 1.2.2 国外文献综述 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 创新与不足 |
| 2 利率市场化及其对我国商业银行的影响 |
| 2.1 利率市场化相关理论 |
| 2.1.1 利率市场化的内涵 |
| 2.1.2 市场化利率决定理论 |
| 2.1.3 我国利率市场化改革进程 |
| 2.2 利率市场化对我国商业银行的影响 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 我国商业银行的利率风险分析 |
| 3.1 商业银行利率风险概述 |
| 3.2 商业银行利率风险分类 |
| 3.2.1 重新定价风险 |
| 3.2.2 收益率曲线风险 |
| 3.2.3 基差风险 |
| 3.2.4 隐含期权风险 |
| 3.3 商业银行利率风险度量方法 |
| 3.3.1 利率敏感性缺口模型 |
| 3.3.2 久期模型 |
| 3.3.3 VaR法 |
| 3.3.4 度量方法的对比分析 |
| 3.4 我国商业银行利率风险管理现状 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 我国商业银行利率风险的实证分析 |
| 4.1 样本的选择与处理 |
| 4.2 数据的描述性统计与检验分析 |
| 4.2.1 平稳性检验 |
| 4.2.2 正态性检验 |
| 4.2.3 自相关性检验 |
| 4.2.4 异方差检验 |
| 4.3 基于GARCH模型的VaR估计 |
| 4.3.1 构建模型 |
| 4.3.2 VaR值计算 |
| 4.3.3 回测检验 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 主要结论和政策建议 |
| 5.1 主要结论 |
| 5.2 政策建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）中国商业银行利率衍生品风险管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 文献综评 |
| 1.3 研究的基本思路与方法 |
| 1.3.1 研究的基本思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究对象的界定 |
| 1.5 创新与不足 |
| 1.5.1 创新之处 |
| 1.5.2 不足之处 |
| 第2章 商业银行利率衍生品风险管理模型及方法 |
| 2.1 VaR和CVaR风险度量模型及估计方法 |
| 2.1.1 VaR和CVaR风险度量模型 |
| 2.1.2 VaR和CVaR模型的估计方法 |
| 2.2 矢量自回归模型 |
| 2.3 利率衍生品定价模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 商业银行利率衍生品的发展与管理问题分析 |
| 3.1 利率衍生品的概念、分类、特点及功能 |
| 3.1.1 利率衍生品概念 |
| 3.1.2 利率衍生品分类及特点 |
| 3.1.3 利率衍生品的功能 |
| 3.2 国外利率衍生品的发展与管理经验启示 |
| 3.2.1 国外利率衍生品的发展 |
| 3.2.2 管理经验启示 |
| 3.3 国内利率衍生品的发展与问题分析 |
| 3.3.1 利率衍生品的发展 |
| 3.3.2 商业银行利率衍生品风险管理现状 |
| 3.3.3 问题分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 商业银行利率衍生品风险管理的理论分析 |
| 4.1 商业银行利率衍生品风险及其成因分析 |
| 4.1.1 利率衍生品风险种类及特点 |
| 4.1.2 利率衍生品风险成因分析 |
| 4.2 商业银行利率衍生品风险的一般传导路径 |
| 4.3 商业银行利率衍生品风险的识别与防范 |
| 4.3.1 风险识别 |
| 4.3.2 风险估测 |
| 4.3.3 风险评价和管理 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 利率衍生品市场性VaR和CVaR风险实证分析 |
| 5.1 模型及风险估计方法选取 |
| 5.2 样本选取与数据处理 |
| 5.3 VaR和CVaR风险计量模型构建 |
| 5.4 实证结果呈现及分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 CVaR风险对商业银行股票收益率溢出效应的实证分析 |
| 6.1 模型及拟合方法选取 |
| 6.2 样本选取与数据处理 |
| 6.3 矢量自回归模型构建 |
| 6.4 实证结果呈现及分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结论、对策与研究展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 对策 |
| 7.3 研究展望 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间取得的科研成果 |
（3）VaR方法在利率风险管理中的应用（论文提纲范文）
| 一、利率风险来源 |
| (一)阶段性的利率风险 |
| (二)持久性的利率风险 |
| 二、VaR方法的适用领域 |
| (一)风险控制 |
| (二)业绩评估 |
| (三)金融监管 |
| 三、VaR方法在利率风险管理中的发展情况 |
| (一)VaR方法的优点 |
| (二)VaR方法的缺陷 |
| 1. 方法论的缺陷 |
| 2. 缺乏实证性的研究 |
| (三)VaR方法的应用前景 |
| 四、结语 |
（4）保险资金最优投资组合研究 ——基于中国人保的案例研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 保险投资组合管理研究现状 |
| 1.2.2 VaR研究现状 |
| 1.2.3 总结 |
| 1.3 研究方法与研究思路 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 研究思路 |
| 1.4 研究创新点和存在的不足 |
| 1.4.1 研究创新点 |
| 1.4.2 存在的不足 |
| 2 理论基础 |
| 2.1 保险投资基本概念 |
| 2.1.1 保险投资的概念 |
| 2.1.2 保险公司资产配置原则 |
| 2.1.3 保险投资资金的来源 |
| 2.1.4 保险投资的形式 |
| 2.2 投资组合理论 |
| 2.2.1 均值与方差 |
| 2.2.2 经典投资组合模型——均值-方差模型 |
| 2.3 VaR模型 |
| 2.3.1 VaR模型简述 |
| 2.3.2 VaR的优点 |
| 2.3.3 VaR的缺点 |
| 2.4 VaR计算方法 |
| 2.4.1 方差-协方差法 |
| 2.4.2 历史模拟法 |
| 2.4.3 蒙特卡罗模拟法 |
| 2.5 VaR在保险投资中的应用 |
| 2.5.1 投资风险管理中的应用 |
| 2.5.2 投资绩效评价中的应用 |
| 3 我国保险企业资金投资资产配置分析 |
| 3.1 我国保险资金投资监管政策的演变 |
| 3.2 我国保险资金投资现状 |
| 3.3 我国保险资金投资中存在的主要问题 |
| 4 中国人保资金投资案例分析 |
| 4.1 中国人保简介 |
| 4.2 中国人保目前资金运用情况 |
| 4.3 最优投资资产组合配置模型构建 |
| 4.3.1 最优投资资产组合配置模型的基础 |
| 4.3.2 最优投资资产组合配置模型参数估计 |
| 5 实证结果对比分析 |
| 5.1 实证结果 |
| 5.2 实证结果对比 |
| 5.3 实证结果地分析和建议 |
| 5.3.1 保险资金投资无风险资产的比例分析 |
| 5.3.2 保险资金投资固定收益类资产的比例分析 |
| 5.3.3 保险资金投资权益资产的比例分析 |
| 5.3.4 保险资金投资于不动产的比例分析 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）偿二代下寿险公司随机资产配置多目标规划研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1. 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 现实意义 |
| 1.3 文献综述 |
| 1.3.1 资产配置文献 |
| 1.3.2 多目标规划文献 |
| 1.3.3 文献述评 |
| 1.4 研究思路、内容和方法 |
| 1.4.1 研究思路及内容框架 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 创新点与不足 |
| 2. 寿险公司资产配置理论及现状概述 |
| 2.1 寿险公司资产配置的内涵 |
| 2.1.1 寿险公司资产配置的含义及步骤 |
| 2.1.2 寿险公司资产配置的特征 |
| 2.1.3 寿险公司资产配置的对象 |
| 2.2 现代资产配置的理论发展 |
| 2.3 寿险公司资产配置模型选择: 多目标规划模型 |
| 2.4 我国寿险业资产配置的现状 |
| 3. 偿二代规则及对寿险公司资产配置的影响 |
| 3.1 偿二代规则及其特征 |
| 3.1.1 偿二代内容及框架 |
| 3.1.2 偿二代与偿一代的区别 |
| 3.2 偿二代规则对寿险公司资产配置的影响 |
| 4. 寿险公司随机资产配置多目标规划模型构建与求解方法 |
| 4.1 多目标规划模型及其基本形式 |
| 4.2 寿险公司资产配置多目标模型构建 |
| 4.2.1 价值最大化目标及模型 |
| 4.2.2 利润最大化目标及模型 |
| 4.2.3 安全性目标及模型 |
| 4.2.4 寿险公司资产配置约束函数及模型构建 |
| 4.3 寿险公司随机资产配置多目标规划模型求解方法 |
| 5. 偿二代下寿险公司随机资产多目标规划实证分析:以Z公司为例 |
| 5.1 配置资产选择及模型参数设定 |
| 5.2 资产负债随机情景生成及可折现利润计算 |
| 5.3 寿险公司最低资本的计算 |
| 5.4 实际数据模型求解及结果分析 |
| 5.4.1 实际模型求解 |
| 5.4.2 结果分析 |
| 6. 研究结论、建议与进一步研究方向 |
| 6.1 主要研究结论 |
| 6.2 实践应用及建议 |
| 6.3 进一步研究方向 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 后记 |
| 致谢 |
| 在读期间科研成果目录 |
（6）利率市场化下我国商业银行利率风险度量研究 ——基于上海银行间同业拆借利率数据研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 主要工作和创新 |
| 1.5 论文的基本结构 |
| 第2章 利率市场化的一般分析 |
| 2.1 利率市场化的基本内涵 |
| 2.1.1 利率市场化的定义 |
| 2.1.2 利率市场化的特点 |
| 2.2 国外利率市场化改革的模式分析 |
| 2.2.1 发达国家利率市场化模式 |
| 2.2.2 发展中国家利率市场化模式 |
| 2.3 我国利率市场化改革的现状 |
| 第3章 利率市场化对商业银行利率风险影响分析 |
| 3.1 利率市场化对金融环境的影响分析 |
| 3.2 利率市场化对商业银行利率风险的影响分析 |
| 3.3 利率市场化下商业银行利率风险的类别 |
| 3.3.1 阶段性风险 |
| 3.3.2 恒久性风险 |
| 第4章 利率风险度量模型比较分析 |
| 4.1 敏感型缺口分析 |
| 4.2 久期与凸性分析 |
| 4.2.1 久期分析 |
| 4.2.2 凸性分析 |
| 4.3 VaR 模型分析 |
| 4.3.1 VaR 模型原理 |
| 4.3.2 一般分布中的 VaR——非参数 VaR |
| 4.3.3 参数分布中的 VaR |
| 4.4 利率风险度量工具的比较 |
| 第5章 我国商业银行利率风险度量的实证研究 |
| 5.1 模型的选择 |
| 5.2 数据的选取 |
| 5.3 基于 GARCH 模型的 VaR 计算 |
| 5.3.1 数据特征性检验 |
| 5.3.2 GARCH 模型建立 |
| 5.3.3 VaR 值的计算 |
| 5.3.4 模型有效性检验 |
| 5.4 实证结果分析 |
| 第6章 VaR 方法在我国商业银行中的适用性分析 |
| 6.1 VaR 方法使用条件 |
| 6.2 VaR 方法在我国商业银行中的适用性分析 |
| 6.3 完善我国商业银行利率风险管理体系 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 不足与展望 |
| 存在的不足 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和其它科研情况 |
（7）基于改进VaR方法对我国国债期货市场的风险度量（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1. 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.1.1 理论背景 |
| 1.1.2 现实背景 |
| 1.1.3 研究目的和意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 金融资产市场风险度量方法的研究 |
| 1.2.2 VaR方法应用于市场风险管理的研究 |
| 1.3 本文的结构与创新 |
| 1.3.1 本文研究内容的界定 |
| 1.3.2 本文研究要求达到的深度 |
| 2. 传统VaR方法的基本原理 |
| 2.1 VaR方法的概念及定义 |
| 2.2 影响VaR的几个因素 |
| 2.2.1 置信水平 |
| 2.2.2 持有期 |
| 2.2.3 数据采样频率 |
| 2.2.4 分布特征(F函数分布特征) |
| 2.2.5 单一金融资产或组合的市场价值 |
| 2.3 传统VaR方法的种类及计算 |
| 2.3.1 历史模拟法 |
| 2.3.2 蒙特卡罗模拟法 |
| 2.3.3 方差协方差法 |
| 3. 改进VaR方法的基本原理 |
| 3.1 基于Bootstrap改进的历史模拟法 |
| 3.1.1 Bootstrap方法介绍 |
| 3.1.2 基于Bootstrap改进的历史模拟法求解VaR |
| 3.2 基于收益率序列GARCH模型改进的蒙特卡罗模拟法 |
| 3.2.1 几何布朗运动模拟金融资产价格的变动过程 |
| 3.2.2 应用GARCH模型求解收益率序列的条件异方差 |
| 3.2.3 基于收益率序列GARCH模型改进的蒙特卡罗模拟法求解VaR |
| 3.3 基于极值理论改进的方差协方差法 |
| 3.3.1 BMM模型 |
| 3.3.2 POT模型 |
| 3.3.3 非参数Hill模型 |
| 4. 国债期货高频收益率数据的统计特征 |
| 4.1 国债期货主力合约 |
| 4.2 国债期货高频收益率数据的统计特征 |
| 4.2.1 国债期货高频收益率数据的分布特性 |
| 4.2.2 国债期货高频收益率数据的平稳性及无自相关检验 |
| 4.2.3 ARCH效应检验 |
| 5. 基于改进VaR方法应用于国债期货市场的实证研究 |
| 5.1 基于Bootstrap改进的历史模拟法实证分析 |
| 5.2 基于收益率序列GARCH模型改进的蒙特卡罗模拟法实证分析 |
| 5.3 基于极值理论改进的方差协方差法实证分析 |
| 5.3.1 BMM模型 |
| 5.3.2 POT模型 |
| 5.3.3 非参数Hill模型 |
| 5.4 实证分析结果 |
| 5.5 各改进VaR方法实证分析的后验检验 |
| 5.6 改进VaR方法同传统VaR方法实证分析结果比较 |
| 5.7 总结 |
| 6. 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）我国商业银行交易账户市场风险与测度方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1. 导论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状和述评 |
| 1.3 研究思路和结构安排 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 结构安排 |
| 1.4 研究方法、创新之处及不足 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 创新之处 |
| 1.4.3 存在的不足 |
| 2. 商业银行交易账户市场风险的研究基础 |
| 2.1 交易账户的概述 |
| 2.1.1 交易账户的定义 |
| 2.1.2 交易账户与银行账户的联系与区别 |
| 2.1.3 交易账户与会计准则在金融资产划分上的联系与区别 |
| 2.2 市场风险的定义和种类 |
| 2.2.1 市场风险的定义 |
| 2.2.2 市场风险的种类 |
| 3 市场风险的计量模型选择 |
| 3.1 标准法 |
| 3.2 内部模型法 |
| 3.2.1 VaR的概念 |
| 3.2.2 VaR的计算方法 |
| 3.2.3 事后检验 |
| 3.3 计量方法之比较 |
| 3.3.1 标准法与内部模型法比较 |
| 3.3.2 VaR计算方法比较 |
| 3.4 本章小结 |
| 4. 我国商业银行交易账户的现状 |
| 4.1 交易账户投资组合的现状 |
| 4.2 我国商业银行交易账户市场风险管理存在的问题 |
| 5. 商业银行交易账户中市场风险因子的联动效应分析 |
| 5.1 市场风险因子的联动效应的形成机理 |
| 5.1.1 联动效应的理论模型 |
| 5.1.2 联动效应的形成机制 |
| 5.2 联动效应的实证分析 |
| 5.2.1 结构化向量自回归模型 |
| 5.2.2 实证检验及分析结果 |
| 5.3 本章小结 |
| 6. 我国商业银行交易账户市场风险的计量 |
| 6.1 债券投资组合的市场风险计量 |
| 6.1.1 研究方法及数据选取 |
| 6.1.2 实证分析 |
| 6.1.3 模型优劣比较 |
| 6.2 利率衍生品市场风险的计量 |
| 6.2.1 研究方法及数据选取 |
| 6.2.2 实证分析 |
| 6.3 汇率衍生品市场风险的计量 |
| 6.3.1 研究方法及数据选取 |
| 6.3.2 实证分析 |
| 6.3.3 模型优劣比较 |
| 6.4 本章小结 |
| 7. 结论与建议 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 建议 |
| 7.2.1 构建我国商业银行市场风险管理系统 |
| 7.2.2 构建我国商业银行交易账户市场风险相关的管理体系 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）基于VaR方法的险资债券投资研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1. 导论 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文的基本思路与创新 |
| 2. 保险资金运用与债券投资概述 |
| 2.1 保险资金及保险资金运用的相关理论 |
| 2.1.1 保险资金的概念及来源 |
| 2.1.2 保险资金的特点及保险资金运用原则 |
| 2.1.3 保险资金运用概况 |
| 2.2 债券投资概述 |
| 2.2.1 债券的定义及分类 |
| 2.2.2 债券市场 |
| 2.2.3 债券的特点 |
| 2.2.4 债券投资风险 |
| 2.3 保险资金运用与债券投资的适应性 |
| 3. 我国保险资金运用的历史及现状分析 |
| 3.1 我国保险资金运用的历史沿革及现状分析 |
| 3.1.1 我国保险资金运用的历史沿革 |
| 3.1.2 我国保险资金运用的现状分析 |
| 3.2 我国保险资金债券投资的现状分析 |
| 4. 风险度量VaR方法理论及其在保险资金债券投资中的应用 |
| 4.1 VaR的产生背景 |
| 4.1.1 债券久期 |
| 4.1.2 马科维茨投资组合理论 |
| 4.1.3 资本资产定价模型 |
| 4.1.4 期权定价模型 |
| 4.2 VaR方法的理论 |
| 4.2.1 VaR的定义 |
| 4.2.2 VaR方法的三要素 |
| 4.2.3 投资组合的VaR计算 |
| 4.2.4 VaR计算的延伸 |
| 4.3 VaR方法在保险资金运用中的应用 |
| 4.3.1 VaR方法作为保险资金运用的风险管理工具 |
| 4.3.2 VaR方法作为保险资金运用的绩效评估工具 |
| 5. 运用VaR方法对我国保险资金债券投资的实证分析 |
| 5.1 基本VaR的计算 |
| 5.1.1 各债券品种的VaR计算 |
| 5.1.2 债券投资组合的VaR计算 |
| 5.2 险资债券投资VaR计算的延伸 |
| 5.2.1 险资债券投资边际VaR的计算 |
| 5.2.2 险资债券投资成分VaR的计算 |
| 5.2.3 险资债券投资增量VaR的计算 |
| 5.2.4 小结 |
| 5.3 VaR方法的局限 |
| 6. 研究结论及建议 |
| 6.1 研究结论及建议 |
| 6.2 本文的局限性与后续工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）基于VaR的我国商业银行利率风险度量研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究概况 |
| 1.3 本文研究内容及创新点 |
| 第二章 我国商业银行在利率化改革中面临的利率风险 |
| 2.1 利率市场化改革及利率风险概述 |
| 2.2 利率市场化改革中我国商业银行面临的利率风险及成因分析 |
| 2.3 我国商业银行利率风险的度量方法 |
| 第三章 VaR 方法在我国商业银行利率风险管理中的实证分析 |
| 3.1 VaR 模型及理论框架 |
| 3.2 实证数据的选取和分析 |
| 3.3 基于GARCH 模型的VaR 的计算 |
| 3.4 回测检验与小结 |
| 第四章 构建以VaR 为核心的利率风险管理体系的建议 |
| 4.1 我国商业银行利率风险管理中存在的问题 |
| 4.2 建立适合我国商业银行利率风险管理的VaR 模型 |
| 4.3 利用VaR 完善我国商业银行利率风险管理流程 |
| 4.4 利用VaR 完善我国商业银行风险控制体系 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 本文结论 |
| 5.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附件 |
四、VaR方法在国债利率风险管理中的应用（论文参考文献）
- [1]中国商业银行利率市场化及利率风险分析[D]. 吴婷婷. 苏州大学, 2020(03)
- [2]中国商业银行利率衍生品风险管理研究[D]. 周威皓. 辽宁大学, 2019(12)
- [3]VaR方法在利率风险管理中的应用[J]. 范琳,王桂秀. 现代经济信息, 2019(17)
- [4]保险资金最优投资组合研究 ——基于中国人保的案例研究[D]. 林瑞. 苏州大学, 2019(04)
- [5]偿二代下寿险公司随机资产配置多目标规划研究[D]. 邵杰. 西南财经大学, 2018(01)
- [6]利率市场化下我国商业银行利率风险度量研究 ——基于上海银行间同业拆借利率数据研究[D]. 陈园. 山西财经大学, 2015(09)
- [7]基于改进VaR方法对我国国债期货市场的风险度量[D]. 程驰. 西南财经大学, 2014(02)
- [8]我国商业银行交易账户市场风险与测度方法研究[D]. 袁岗. 江西财经大学, 2012(05)
- [9]基于VaR方法的险资债券投资研究[D]. 张杰. 西南财经大学, 2012(04)
- [10]基于VaR的我国商业银行利率风险度量研究[D]. 李丽. 上海师范大学, 2011(11)