本文關(guān)鍵詞：基于尾部指數(shù)回歸方法的CVaR估計以及實證研究　出處：《統(tǒng)計研究》2012年11期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 尾部指數(shù)回歸 條件分布 條件在險價值(CVaR)

【摘要】：在險價值VaR是一種非常重要的金融風(fēng)險度量方法,近期也有很多關(guān)于動態(tài)VaR以及條件VaR(CVaR)等方面的研究。根據(jù)金融資產(chǎn)的收益率具有重尾特征這一事實,本文假定金融資產(chǎn)收益率服從重尾分布,并假定重尾分布的尾部指數(shù)隨著收益率發(fā)生變化。本文基于尾部指數(shù)回歸模型對重尾分布的尾部指數(shù)進(jìn)行估計,進(jìn)而得到收益率尾部數(shù)據(jù)所服從的條件分布,并首次運用該方法對條件VaR進(jìn)行估計。本文對滬深300指數(shù)進(jìn)行了實證研究,得到CVaR的估計,對估計得到的CVaR的預(yù)測效果作出檢驗,并與傳統(tǒng)VaR估計方法進(jìn)行了對比,實證結(jié)果發(fā)現(xiàn)本文方法的預(yù)測效果更好。
[Abstract]:VaR is a very important measure of financial risk. Recently, there have been a lot of researches on dynamic VaR and conditional VaR Cvar. According to the fact that the return rate of financial assets has the characteristic of heavy tail. This paper assumes that the financial assets return rate is distributed by heavy-tailed distribution, and assumes that the tail index of heavy-tailed distribution changes with the yield. This paper estimates the tail index of heavy-tailed distribution based on the tail index regression model. Then the conditional distribution of the tail data of yield is obtained, and the conditional VaR is estimated by this method for the first time. This paper makes an empirical study on the CSI 300 index and obtains the estimate of CVaR. The prediction effect of the estimated CVaR is tested and compared with the traditional VaR estimation method. The empirical results show that the prediction effect of this method is better than that of the traditional VaR estimation method.
【作者單位】： 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)管理學(xué)院統(tǒng)計與金融系;中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);中國科技大學(xué)統(tǒng)計與金融系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項目(7100****) 高等學(xué)校博士學(xué)科點專項科研基金(2010340212****)
【分類號】：F224;F830
【正文快照】： 一、引言在險價值,簡稱VaR(Value at Risk),是目前最為重要的風(fēng)險度量方法之一。VaR的傳統(tǒng)估計方法通常有3種,具體包括:方差-協(xié)方差方法,歷史模擬法和蒙特卡洛模擬法等,Jorion(1996)[1]和Duffie and Pan(1997)[2]等對此做過詳細(xì)討論。其中,方差-協(xié)方差方法假定金融資產(chǎn)回報率

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1413570