本文關(guān)鍵詞：基于CARE模型的金融市場VaR和ES度量

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【摘要】：次貸危機余波未了,歐債危機又風(fēng)生水起。在此背景下,深入研究金融市場風(fēng)險的度量方法及其預(yù)測防范機制,對推進金融市場改革、維護國家金融安全具有重要的參考價值。本文以期望分位數(shù)(Expectile)模型為基礎(chǔ),結(jié)合CAViaR模型,構(gòu)建出條件自回歸期望分位數(shù)模型(CARE),并以此來計算金融收益序列的VaR和ES,用以度量金融市場風(fēng)險。通過對上證指數(shù)和深圳成指的實證分析發(fā)現(xiàn):CARE模型在對金融收益序列的VaR估計和預(yù)測方面,明顯優(yōu)于風(fēng)險管理實務(wù)界主流的RiskMetrics模型,也優(yōu)于CAViaR模型,而且在ES度量方面也有著非常明顯的優(yōu)勢。
【作者單位】： 重慶大學(xué)經(jīng)濟與工商管理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 條件自回歸期望分位數(shù)模型 非對稱最小二乘法 動態(tài)分位數(shù)檢驗 自舉檢驗
【基金】：教育部博士點基金資助項目(20100191110033)
【分類號】：F830.91;F224
【正文快照】： 1引言次貸危機余波未了,歐債危機又風(fēng)生水起。頻繁發(fā)生金融危機的主要原因在于金融機構(gòu)對其自身風(fēng)險的估計嚴(yán)重不足,缺乏相應(yīng)的風(fēng)險防范措施。目前,金融機構(gòu)的風(fēng)險度量大多采用的是VaR指標(biāo),再輔之以其他的分析指標(biāo)來做補充。然而,計算VaR是在特定假設(shè)條件下進行的,如數(shù)據(jù)分布

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本文編號：837780