基于参数模型的EVaR风险度量计算方法及实证研究

• 作者: 张超 钱夕元
• 来源期刊: 经济数学
• 学科: 经济
• 关键词: EVaR CARE模型 GARCH类模型 SV模型
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 页码范围: 47-55
• 页数: 9页
• 分类号: F224.7
• 语种: 中文

摘要

针对EVaR(Expectile-based Value at Risk)风险度量提出了基于GARCH类和SV波动率模型的EVaR风险度量计算方法,即EVaR计算的参数模型方法.并基于模拟学生t分布时间序列数据,给出EVaR样本外预测的失败率检验方法:Kupiec失败率检验和动态分位数(DQ)检验法.与采用CARE(Conditional Autoregressive Expectile)模型的EVaR计算方法进行了对比研究,结果表明基于GARCH类模型和SV模型相对于基于CARE模型有更优的EVaR预测效果.选取2004年1月5日到2009年12月30日的国内外五个股票市场指数数据,针对日对数收益率进行了EVaR风险度量的实证研究,得出在金融危机期间,基于参数模型的EVaR预测要比基于CARE模型的EVaR预测更接近市场实际风险.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱夕元	华东理工大学理学院	31	264	7.0	16.0
2	张超	华东理工大学理学院	9	55	4.0	7.0