【摘要】：文章針對(duì)VaR方法不是一致性度量,不滿足凸性,尤其是該模型不能體現(xiàn)尾部事件發(fā)生時(shí)其可能損失的程度等一系列缺陷;同時(shí)針對(duì)金融時(shí)間序列具有偏性和尖峰厚尾兩大特性,用修正的VaR方法——基于GARCH模型的CVaR方法來(lái)度量風(fēng)險(xiǎn)。該方法的優(yōu)點(diǎn)在于可以反映出損失超過(guò)VaR時(shí)可能遭受的平均潛在損失的大小,解決了VaR方法無(wú)法進(jìn)一步識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)是可以忍受的還是災(zāi)難性的問題,彌補(bǔ)了VaR不能反映損失尾部信息的缺陷,能夠防范小概率極端金融風(fēng)險(xiǎn),降低了銀行發(fā)生災(zāi)難性風(fēng)險(xiǎn)的可能性。
[Abstract]:In this paper, the VaR method is not a consistency measure and does not satisfy the convexity, especially the model can not reflect the degree of possible loss when the tail event occurs. At the same time, in view of the bias of financial time series and the characteristics of peak and thick tail, the modified VaR method, the CVaR method based on GARCH model, is used to measure the risk. The advantage of this method is that it can reflect the average potential loss if the loss exceeds the VaR, and solves the problem that the VaR method can not further identify whether the risk is tolerable or catastrophic. It makes up for the defect that VaR can not reflect the information of tail loss, and can prevent the extreme financial risk of small probability, and reduce the possibility of catastrophic risk in banks.
【作者單位】： 五邑大學(xué)管理學(xué)院;江西現(xiàn)代職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【基金】：廣東省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(8152902001000010)
【分類號(hào)】：F224.9;F830.5

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2369164