加权复合分位数回归方法在动态VaR风险度量中的应用

发布时间：2017-10-06 02:27

  本文关键词：加权复合分位数回归方法在动态VaR风险度量中的应用

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【摘要】：风险价值(VaR)因为简单直观,成为了当今国际上最主流的风险度量方法之一,而基于时间序列自回归(AR)模型来计算无条件风险度量值在实业界有广泛应用。本文基于分位数回归理论对AR模型提出了一个估计方法——加权复合分位数回归(WCQR)估计,该方法可以充分利用多个分位数信息提高参数估计的效率,并且对于不同的分位数回归赋予不同的权重,使得估计更加有效,文中给出了该估计的渐近正态性质。有限样本的数值模拟表明,当残差服从非正态分布时,WCQR估计的的统计性质接近于极大似然估计,而该估计是不需要知道残差分布的,因此,所提出的WCQR估计更加具有竞争力。此方法在预测资产收益的VaR动态风险时有较好的应用,我们将所提出的理论分析了我国九只封闭式基金,实证分析发现,结合WCQR方法求得的VaR风险与用非参数方法求得的VaR风险非常接近,而结合WCQR方法可以计算动态的VaR风险值和预测资产收益的VaR风险值。
【作者单位】： 上海外国语大学国际金融贸易学院;上海财经大学统计与管理学院;中国科学院数学与系统科学研究院;
【关键词】： AR模型 分位数回归 渐近正态 WCQR估计 动态VaR
【基金】：国家自然科学基金委重点项目(71331006) 自然科学基金委资助项目(71271128) 中国科学院重点实验室 国家数学与交叉科学中心,长江学者和创新团队发展计划(IRT13077) 上海财经大学创新团队支持计划 上海财经大学优秀博士学位论文培育基金项目(2012950214)
【分类号】：F830;F224
【正文快照】： 1引言不确定性是一切风险的源泉。所谓金融风险,是指金融机构、企业或个人在经营金融业务过程中,由于宏观经济政策、国家政策、经济法规的变化,市场波动,汇率变动,国际金融市场不稳定等因素,金融机构经营不善等各种原因,在资金、财产和信誉上存在着遭受损失的可能性[1]。金融

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本文编号：980198