基于CARE模型的金融市场VaR和ES度量

发布时间：2017-09-12 14:27

  本文关键词：基于CARE模型的金融市场VaR和ES度量

  更多相关文章： 条件自回归期望分位数模型 非对称最小二乘法 动态分位数检验 自举检验

【摘要】：次贷危机余波未了,欧债危机又风生水起。在此背景下,深入研究金融市场风险的度量方法及其预测防范机制,对推进金融市场改革、维护国家金融安全具有重要的参考价值。本文以期望分位数(Expectile)模型为基础,结合CAViaR模型,构建出条件自回归期望分位数模型(CARE),并以此来计算金融收益序列的VaR和ES,用以度量金融市场风险。通过对上证指数和深圳成指的实证分析发现:CARE模型在对金融收益序列的VaR估计和预测方面,明显优于风险管理实务界主流的RiskMetrics模型,也优于CAViaR模型,而且在ES度量方面也有着非常明显的优势。
【作者单位】： 重庆大学经济与工商管理学院;
【关键词】： 条件自回归期望分位数模型 非对称最小二乘法 动态分位数检验 自举检验
【基金】：教育部博士点基金资助项目(20100191110033)
【分类号】：F830.91;F224
【正文快照】： 1引言次贷危机余波未了,欧债危机又风生水起。频繁发生金融危机的主要原因在于金融机构对其自身风险的估计严重不足,缺乏相应的风险防范措施。目前,金融机构的风险度量大多采用的是VaR指标,再辅之以其他的分析指标来做补充。然而,计算VaR是在特定假设条件下进行的,如数据分布

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本文编号：837780