本文選題：條件VaR + 條件CVaR�。� 參考：《數(shù)理統(tǒng)計與管理》2016年02期

【摘要】：VaR和CVaR是目前兩種主流風險度量工具。條件VaR和條件CVaR是基于市場風險因子在已知條件(或信息)下的分布來計量和測算VaR和CVaR,能夠及時地根據(jù)變化的條件來重新估計風險進而進行有效的風險管理,是對傳統(tǒng)的基于邊際分布的VaR和CVaR指標的有益補充。另外一方面,近年來非參數(shù)核估計方法因模型設(shè)定靈活、方便處理變量相依結(jié)構(gòu)等優(yōu)點備受關(guān)注。在本文,我們用條件VaR和條件CVaR的非參數(shù)核估計法,對我國A股市場的風險進行測算。結(jié)果得出:條件VaR和條件CVaR能揭示出深證成指和上證綜指之間的不同風險特征;條件VaR和條件CVaR的測算結(jié)果并非總是一致;系統(tǒng)風險估計值對已知條件的敏感性高于深發(fā)展A和萬科A兩只股票的個股風險。以上風險特征在邊際VaR和邊際CVaR下無法得到。
[Abstract]:VaR and CVaR are two main risk measurement tools. Conditional VaR and conditional CVaR are based on the distribution of market risk factors under known conditions (or information) to measure and measure VaR and Cvar. It is a useful supplement to the traditional VaR and CVaR indexes based on marginal distribution. On the other hand, in recent years, the nonparametric kernel estimation method has attracted much attention because of the flexibility of model setting and the convenience of processing the dependent structure of variables. In this paper, we use the nonparametric kernel estimation method of conditional VaR and conditional CVaR to estimate the risk of A share market in China. The results show that conditional VaR and conditional CVaR can reveal the different risk characteristics between Shenzhen Composite Index and Shanghai Composite Index, the results of conditional VaR and conditional CVaR are not always consistent. The sensitivity of system risk estimate to known conditions is higher than that of individual stock risk of Shenzhen Development A and Vanke A. The above risk characteristics can not be obtained under marginal VaR and marginal CVaR.
【作者單位】： 廣東財經(jīng)大學金融學院;中山大學管理學院;廣東外語外貿(mào)大學金融學院;
【基金】：國家自然科學基金重點項目(71231008);國家自然科學基金項目(71371199,71471045) 中國博士后科學基金(2014M562246,2014M560658) 廣東省自然科學基金博士啟動項目(2014A030310305,2014A030310195) 廣東省普通高校特色創(chuàng)新項目(人文社科類) 中國博士后科學基金特別資助項目(2015T80896) 廣州市哲學社會科學規(guī)劃項目(14G42,15Q20)
【分類號】：F224;F832.51

【參考文獻】

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本文編號：1872634