本文關(guān)鍵詞：基于非線性分位數(shù)回歸模型的多期VaR風(fēng)險(xiǎn)測度

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【摘要】：多期VaR主要受到持有期及波動率兩個(gè)變量的影響,并且其影響模式(線性或非線性)的確定對于準(zhǔn)確地進(jìn)行VaR風(fēng)險(xiǎn)測度至關(guān)重要。非線性分位數(shù)回歸模型,能夠克服線性分位數(shù)回歸模型只能揭示多期VaR及其影響因素之間線性依賴關(guān)系的局限,從而提高多期VaR風(fēng)險(xiǎn)測度的準(zhǔn)確性。結(jié)合波動模型與兩個(gè)非線性分位數(shù)回歸方法:QRNN和SVQR,給出了多期VaR風(fēng)險(xiǎn)測度的三類方案:波動模型法、QRNN+波動模型法、SVQR+波動模型法。選取3個(gè)股票價(jià)格指數(shù)作為研究對象,考慮了6種不同形式的波動模型,得到了18個(gè)多期VaR風(fēng)險(xiǎn)測度方法進(jìn)行實(shí)證比較,結(jié)果表明:波動模型選擇影響到多期VaR風(fēng)險(xiǎn)測度效果;SVQR+波動模型法略優(yōu)于QRNN+波動模型法,并且兩者顯著優(yōu)于波動模型法。
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院;過程優(yōu)化與智能決策教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 分位數(shù)回歸 多期VaR 非線性 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 支持向量機(jī)
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71071087,70901048) 高等學(xué)校全國優(yōu)秀博士學(xué)位論文作者專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(200982) 教育部人文社會科學(xué)研究規(guī)劃基金項(xiàng)目(14YJA790015)
【分類號】：F830;F224
【正文快照】： 1引言VaR自從其提出之日起,就受到學(xué)術(shù)界與業(yè)界的普遍關(guān)注,迅速成為標(biāo)準(zhǔn)的金融風(fēng)險(xiǎn)管理工具。Jorion[1]指出:VaR是指投資組合或者金融資產(chǎn)在一定持有時(shí)期內(nèi)、一定置信水平下,所面臨的最大損失。Basel委員會規(guī)定金融機(jī)構(gòu),一方面,需要提供單期及多期的VaR風(fēng)險(xiǎn)測度結(jié)果;另一方面,

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本文編號：1036309