广州大学数量经济学研究所
- 作品数：13 被引量：289H指数：8
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- RAROC方法及证券投资基金绩效评估被引量：15
- 2002年
- 证券投资基金绩效评价 ,对投资者与基金公司都有重要意义。评估投资基金的投资绩效 ,不仅要考察基金的平均收益率 ,而且要看它承受的风险。投资基金绩效评估方法有 :夏普指数法、特雷诺指数法以及詹森指数法 ,而基于VaR的证券投资基金绩效评估方法———RAROC ,这种经风险调整后的绩效评估方法能更加客观、准确地反映证券投资基金的绩效。
- 陈学华杨辉耀
- 关键词：VARRAROC证券投资基金绩效评估
- 股市风险VaR与ES的动态度量与分析被引量：53
- 2004年
- 首先描述金融时间序列的一般特性,从收益率的波动性与分布两方面进行考虑,建立起计算时变风险值VaR和ES的模型,并在多种分布情形下动态测算上证综合指数的风险,结果表明基于GED分布的VaR模型能够较好地刻画高频时间序列的尖峰肥尾性及杠杆效应等特性,而ES模型则有效地弥补了VaR模型的不足之处。
- 陈学华杨辉耀
- 关键词：收益率波动性GED分布VAR自回归条件异方差模型
- RAROC方法在证券投资基金绩效评估中的应用被引量：11
- 2003年
- 介绍了基于VaR的证券投资基金绩效评估方法———RAROC方法,通过该方法对基金投资绩效的分析来揭示投资风险,并对基于RAROC的绩效评估方法与传统的指数评估方法(夏普指数法、特雷诺指数法及詹森指数法)进行比较分析.结果表明:引进VaR风险度量模型,把经风险调整后的绩效评估方法RAROC应用到投资基金绩效评估中,能更客观、准确地反映证券投资基金的绩效.
- 陈学华杨辉耀黄向阳
- 关键词：VALUE-AT-RISKRAROC证券投资基金绩效评估
- VaR——一种风险度量的方法被引量：22
- 2002年
- 在险价值是目前市场风险估值的主流理论 ,被用来估计市场风险暴露在给定置信度下的最坏的预期损失 .本文介绍了VaR的概念和计算方法 .考虑到时变风险 ,讨论了GARCH模型 ,最后给出了评价模型的后验测试方法 .
- 陈学华杨辉耀
- 关键词：VAR在险价值GARCH模型后验测试金融风险
- VaR-APARCH模型与证券投资风险量化分析被引量：46
- 2003年
- 基本统计分析发现,上证综合指数回报率分布存在尖峰肥尾性,不服从正态分布,并且还具有杠杆效应。本文应用APARCH模型在三种分布假设下对上证综合指数通过事后模拟和条件单步预测来计算上证综合指数的VaR风险值,然后把它与应用GARCH模型的估计结果进行比较分析。通过返回检验,我们发现,APARCH应用于VaR估计是统计有效的,并且明显优于GARHC模型。
- 陈学华杨辉耀
- 关键词：证券投资在险价值
- 构建商业银行信贷风险分类预警模型被引量：5
- 2004年
- 针对我国各类银行全面实行贷款风险五级分类管理,文章提出了一种信贷风险分类预警的方法。该方法首先应用聚类方法对指标进行筛选,然后以熵权法构建贷款风险综合指数,最后采用模糊神经网络实现对信贷风险的分类预警。该方法在综合考虑财务与非财务因素对信贷风险产生影响的同时,还可以通过对风险指标的敏感性分析来把握主要风险来源,为风险的防范工作提供重要的依据。
- 杨辉耀陈学华
- 关键词：信贷风险预警模糊神经网络
- 对广东的科技创新及其投入的分析和建议被引量：2
- 2002年
- 本文主要研究广东省R&D投入规模的总体水平和企业科技创新的能力 ,以及一些相应的对策。
- 李广析
- 关键词：R&D边际收益率
- 基于Expected Shortfall的投资组合优化模型被引量：7
- 2003年
- Expected Shortfall(ES)是目前市场风险估值的新型工具 ,被用来估计VaR(Value-at-Risk)的尾部风险。介绍了ES的概念 ,给出了MEAN-ES模型 ,并对基于ES的组合优化模型的特性进行了分析。结果表明 ,与均值 -方差模型相比 ,MEAN
- 陈学华杨辉耀
- 关键词：VARKS投资组合优化
- VaR RAROC与投资组合问题探讨被引量：11
- 2004年
- 以VaR为风险度量工具、以RAROC作为目标函数的投资决策模型。利用资产回报分布的偏度和峰度 ,对VaR进行调整 ,使它可以应用于非正态分布时的资产组合风险价值估计 ,而不增加计算的复杂性 ;同时又对RARAOC作了修正 ,使之克服了RAROC的缺点。应用此模型 ,使投资组合经理在受到内外部施加VaR限额约束时 ,在上级以RAROC作为投资业绩评估工具的情形下 ,可以有效地实现资产组合的优化配置。
- 陈学华杨辉耀唐珂
- 关键词：VARRAROC投资组合目标函数投资决策模型业绩评估
- APARCH模型在证券投资风险分析中的应用被引量：14
- 2003年
- 本文首先描述金融时间序列的一般特性,从收益率的波动性与分布两方面进行考虑,建立起计算时变风险值的VaR APARCH模型,并应用VaR APARCH模型在多种分布情形下测算了上证综合指数的风险,结果表明基于GED分布的VaR APARCH模型能够较好地刻画高频时间序列的尖峰肥尾性及杠杆效应等特性。
- 陈学华杨辉耀
- 关键词：金融理论证券投资风险金融时间序列GED分布
