本文選題：系統(tǒng)風險　切入點：CHDL模型　出處：《數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究》2012年11期

【摘要】：從大量的金融資產(chǎn)中提取出的系統(tǒng)風險比基于β系數(shù)的單變量方法更為有效,但資產(chǎn)規(guī)模的增加會導(dǎo)致"緯數(shù)災(zāi)難"等問題,難以獲得準確估計。本文在將金融資產(chǎn)收益分為公共系統(tǒng)因素和個體特質(zhì)因素基礎(chǔ)上,提出用具有條件異方差形式的動態(tài)潛在因子模型(CHDL)估計和預(yù)測動態(tài)系統(tǒng)因素,用非參數(shù)核密度估計系統(tǒng)下跌時的邊際期望損失(MES)。本文利用上海證券市場180只樣本股進行實證分析,通過IC和Onat檢驗發(fā)現(xiàn)個股和各板塊存在顯著的系統(tǒng)因子;利用CHDL模型對個股和各板塊的系統(tǒng)因子和資產(chǎn)未來收益進行估計和預(yù)測,在此基礎(chǔ)上計算邊際期望損失。Mincer-Zarnowitz回歸最優(yōu)檢驗法表明,CHDL模型計算的系統(tǒng)風險比常用的市場指數(shù)模型具有更高的準確性。
[Abstract]:The system risk extracted from a large number of financial assets is more effective than the univariate method based on 尾 coefficient, but the increase of asset size will lead to problems such as "disaster in latitude". On the basis of classifying financial asset returns into public system factors and individual trait factors, a dynamic potential factor model with conditional heteroscedasticity is proposed to estimate and predict dynamic system factors. Using nonparametric kernel density to estimate the marginal expected loss when the system falls, this paper uses 180 sample stocks in Shanghai stock market for empirical analysis, and finds that there are significant systemic factors in individual stocks and each plate by IC and Onat test. CHDL model is used to estimate and forecast the system factors and assets' future income of individual stocks and each plate. On this basis, the calculation of the marginal expected loss. Mincer-Zarnowitz regression optimal test method shows that the system risk calculated by the CHDL model is more accurate than the market index model commonly used.
【作者單位】： 西南財經(jīng)大學統(tǒng)計學院;
【基金】：國家社會科學基金項目“中國股市高頻數(shù)據(jù)的金融風險度量與管理研究”(10XTJ0001)資助
【分類號】：F224;F830.91

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本文編號：1696901