【摘要】：隨著風(fēng)險度量一致性原則的提出,研究發(fā)現(xiàn)金融機(jī)構(gòu)廣泛采用的VaR模型存在嚴(yán)重不足,尤其針對分布具有厚尾特征的極端金融風(fēng)險無法有效度量。本文采用極值理論(EVT)解決VaR方法的尾部度量不足問題,利用CVaR-EVT和BMM模型分析美國、香港股票市場和我國滬深兩市指數(shù)18年的日收益數(shù)據(jù),研究發(fā)現(xiàn):(1)在95%置信區(qū)間及點(diǎn)估計中,分位數(shù)為99%的CVaR-EVT所揭示的極端風(fēng)險優(yōu)于VaR的估計值,且BMM方法為實(shí)施長期極端風(fēng)險管理提供了有力的決策依據(jù),其回報率受分段時區(qū)的影響,期間越長,風(fēng)險估計值越高;(2)模型采用ML和BS方法統(tǒng)計估值顯示,我國股票市場極端風(fēng)險尾部估計值高于香港和美國市場,但是,國內(nèi)市場逐步穩(wěn)定,并呈現(xiàn)出跟進(jìn)國際市場且差距縮小的發(fā)展趨勢。
[Abstract]:With the development of the consistency principle of risk measurement, it is found that the VaR model widely used by financial institutions has serious shortcomings, especially for the extreme financial risk with thick tail distribution can not be effectively measured. In this paper, extreme value theory (EVT) is used to solve the problem of insufficient tail metric of VaR method. Using CVaR-EVT and BMM models to analyze the daily income data of the stock markets in the United States, Hong Kong and Shanghai and Shenzhen stock markets for 18 years. The results show that: (1) in 95% confidence interval and point estimation, The CVaR-EVT with 99% of the quantiles reveals more extreme risks than the VaR estimates, and the BMM method provides a strong basis for decision making for the implementation of long-term extreme risk management, and the longer the period is, the longer the return rate is affected by the segmented time zone. The higher the risk estimate is, the higher the risk estimate is. (2) the ML and BS methods are used to estimate the tail value of extreme risk in Chinese stock market, but the domestic market is gradually stable. And showing a follow-up to the international market and narrowing the gap in the development trend.
【作者單位】： 復(fù)旦大學(xué)金融研究院;復(fù)旦大學(xué)計算機(jī)學(xué)院;復(fù)旦大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目課題“基于消費(fèi)者行為分析的網(wǎng)上支付風(fēng)險管理與監(jiān)管研究”(項目批準(zhǔn)號:70702028,主持人楊青) “上海浦江人才計劃”(主持人楊青)資助
【分類號】：F830

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本文編號：2202623