【摘要】：甄別和確定風險因素的貢獻是資產(chǎn)或資產(chǎn)組合風險管理的重要研究內(nèi)容。近十年,下端風險越來越受到關(guān)注,在險價值(Value at Risk,VaR)和預(yù)期不足(Expected Shortfall,ES)是資產(chǎn)組合風險管理中兩個常用的風險度量工具。Kuan等[1]在一類條件自回歸模型(CARE)下提出了基于expectile的VaR度量-EVaR。本文擴展了Kuan等[2]的CARE模型到帶有異方差的數(shù)據(jù),引入ARCH效應(yīng)提出了一個線性ARCH-Expectile模型,旨在確定資產(chǎn)或資產(chǎn)組合的風險來源以及評估各風險因素的貢獻大小,并應(yīng)用expectile間接評估VaR和ES風險大小。同時給出了參數(shù)的兩步估計算法,并建立了參數(shù)估計的大樣本理論。最后,將本文所提出的方法應(yīng)用于民生銀行股票損益的風險分析,從公司基本面、市場流動性和宏觀層面三個方面選取影響股票損益的風險因素,分析結(jié)果表明,各風險因素隨股票極端損失大小的水平不同,其風險因素的來源及其大小和方向也是隨之變化的。
[Abstract]:Identifying and determining the contribution of risk factors is an important research content of asset or portfolio risk management. In the last decade, the lower end risk has been paid more and more attention. In this paper, value at risk and expected risk at risk are two commonly used risk measurement tools in portfolio risk management. Kuan et al. [1] under a kind of conditional autoregressive model (care), a VaR metric based on expectile is proposed. In this paper, the care model of Kuan et al. [2] is extended to the data with heteroscedasticity, and a linear ARCH-Expectile model is proposed by introducing the arch effect. The purpose of this model is to determine the risk source of the asset or portfolio and to evaluate the contribution of various risk factors. The risk of VaR and es is evaluated indirectly by expectile. At the same time, a two-step parameter estimation algorithm is presented, and a large sample theory of parameter estimation is established. Finally, the method proposed in this paper is applied to the risk analysis of the stock profit and loss of Minsheng Bank. The risk factors affecting the stock profit and loss are selected from three aspects: company fundamentals, market liquidity and macro level. The results show that, The source, magnitude and direction of the risk factors vary with the level of the stock extreme loss.
【作者單位】： 對外經(jīng)濟貿(mào)易大學金融學院應(yīng)用金融研究中心;中國科技大學數(shù)學科學學院;中國科學院數(shù)學與系統(tǒng)科學研究院;上海財經(jīng)大學統(tǒng)計與管理學院;
【基金】：國家自然科學基金重點資助項目(71331006);國家自然科學基金資助項目(71203025,71271128) 教育部創(chuàng)新團隊計劃 上海財經(jīng)大學創(chuàng)新團隊支持計劃資助
【分類號】：F832.33;F832.51;F224

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本文編號：2136633