稳健非参数VaR建模及风险量化研究

发布时间：2017-12-07 12:03

  本文关键词：稳健非参数VaR建模及风险量化研究

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【摘要】：参数VaR模型被广泛应用于风险测量中,然而需要给出具体的结构形式,这就容易发生模型错误设定的灾难,使风险计量的精确性易于产生较大偏差。针对参数VaR模型的设定误差问题,本文构建了SQ-ARCH和Nop-Quantile两个非参数VaR模型,诣在提高传统风险计量模型的灵活性、稳定性和准确性。采用稳健的分位数回归方法,得到了计算这两个VaR模型的具体表达式并给出了模型估计的算法和步骤。Monte Carlo模拟发现无论模型正确还是错误设定非参数VaR模型比参数ARCH类VaR模型更稳健。此外,把这两个稳健非参数VaR模型应用于我国股票市场风险量化的实证分析中。研究结果表明稳健非参数VaR模型比参数ARCH类VaR模型度量风险更准确。
【作者单位】： 山东工商学院经济学院;
【基金】：国家社会科学基金资助项目(14BJY180) 山东省自然科学基金青年项目(ZR2014GQ009)
【分类号】：F830.9;F224
【正文快照】： 1引言金融风险管理可靠性和有效性的前提是风险度量的准确性。在金融市场不断发展的过程中,涌现出了各种风险度量技术,其中风险价值(Value-at-Risk,缩写VaR)是最被广泛接受的风险量化方法之一。VaR解决了传统风险计量方法所不能处理的各种问题,它一经提出就受到了国际金融界的

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本文编号：1262300