基于广义谱和MCS检验的VaR模型预测绩效评估

发布时间：2017-06-27 00:08

  本文关键词：基于广义谱和MCS检验的VaR模型预测绩效评估，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：条件VaR模型的正确设定检验等价于检验均值化的"撞击序列"是否服从鞅差分序列,然而通常的反馈检验方法只检验了该序列的部分性质。采用对该鞅差分性质进行直接检验的广义谱检验方法,全面考察中国股票市场(香港恒生指数、上证综合指数和台湾加权指数)上各参数、非参数和半参数共22个VaR模型在采用滚动窗口预测机制时的样本外预测绩效。鉴于条件VaR模型正确设定检验无法反映超过某VaR水平的尾部风险信息,为避免极端损失的发生以及增加结果的稳健性,同时采用模型置信集检验方法。研究结果表明,采用通常的反馈检验方法常会得出错误的结论;在1%和5%置信水平,与历史模拟法、极值理论模型、CAViaR模型和CARE模型相比,误差项为t分布的GARCH模型族在金融危机期间具有较好的样本外预测绩效;涨跌停板制度对于选取预测绩效最优的VaR模型具有重要影响。
【作者单位】： 华东师范大学金融与统计学院;厦门大学王亚南经济研究院;
【关键词】： VaR模型 预测绩效 涨跌停板制度 广义谱检验 MCS检验
【基金】：国家自然科学基金(71301053) 教育部人文社会科学研究青年基金项目(13YJC790211)~~
【分类号】：F830.91;F224
【正文快照】： 1引言始于2007年的国际金融危机再次引发人们对于金融风险管理问题的关注,其中一个关键问题是政府监管部门和金融机构能否准确有效地测度金融风险。风险价值(value-at-risk,VaR)模型自被引入风险管理领域以来,因其直观、易计算的特点,已成为金融市场风险测量的主流方法。根据

【参考文献】

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本文编号：487992