基于GARCH模型的CVaR信贷风险度量方法研究

发布时间：2018-12-09 09:35

【摘要】：文章针对VaR方法不是一致性度量,不满足凸性,尤其是该模型不能体现尾部事件发生时其可能损失的程度等一系列缺陷;同时针对金融时间序列具有偏性和尖峰厚尾两大特性,用修正的VaR方法——基于GARCH模型的CVaR方法来度量风险。该方法的优点在于可以反映出损失超过VaR时可能遭受的平均潜在损失的大小,解决了VaR方法无法进一步识别风险是可以忍受的还是灾难性的问题,弥补了VaR不能反映损失尾部信息的缺陷,能够防范小概率极端金融风险,降低了银行发生灾难性风险的可能性。
[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.
【作者单位】： 五邑大学管理学院;江西现代职业技术学院;
【基金】：广东省自然科学基金资助项目(8152902001000010)
【分类号】：F224.9;F830.5

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2369164