本文關(guān)鍵詞： AR()-GARCH( )-GED 長(zhǎng)期風(fēng)險(xiǎn)VaR預(yù)測(cè) 動(dòng)態(tài)質(zhì)押率 模型評(píng)價(jià)　出處：《管理科學(xué)》2012年03期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：異于收益率弱相關(guān)的有效金融市場(chǎng)假說(shuō),以現(xiàn)貨交易為主的質(zhì)物市場(chǎng)收益率往往存在顯著的自相關(guān)。從金融時(shí)間序列一般規(guī)律出發(fā),分析質(zhì)物市場(chǎng)收益率序列統(tǒng)計(jì)特征,以場(chǎng)外現(xiàn)貨交易為主的螺紋鋼日數(shù)據(jù)為例,模型化收益率序列自相關(guān)性和異方差性特性,建立尖峰厚尾分布下的AR(1)-GARCH(1,1)-GED模型;提出置于多風(fēng)險(xiǎn)窗口下度量未來(lái)質(zhì)押期內(nèi)鋼材價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)水平,給出同時(shí)考慮收益率自相關(guān)性和波動(dòng)率時(shí)變性的長(zhǎng)期風(fēng)險(xiǎn)VaR計(jì)算解析式,得出與銀行風(fēng)險(xiǎn)承受能力相一致的質(zhì)押率;基于失效率法則建立長(zhǎng)期風(fēng)險(xiǎn)的碰撞序列函數(shù),回測(cè)多風(fēng)險(xiǎn)窗口下長(zhǎng)期VaR值。實(shí)證分析和回測(cè)顯示,與現(xiàn)有其他模型相比,引進(jìn)系數(shù)K值后的模型能顯著提高銀行風(fēng)險(xiǎn)覆蓋率,且能顯著降低銀行效率損失,為銀行提供一種動(dòng)態(tài)質(zhì)押率風(fēng)險(xiǎn)管理框架,模型確定的多風(fēng)險(xiǎn)窗口質(zhì)押率與未來(lái)螺紋鋼最低價(jià)值呈顯著正相關(guān)。
[Abstract]:Different from the efficient financial market hypothesis of weak correlation of return rate, there is a significant autocorrelation in the return rate of qualitative goods market, which is dominated by spot trading. Based on the general rules of financial time series, the statistical characteristics of returns series in qualitative goods market are analyzed. Taking the daily data of rebar for over-the-counter spot transaction as an example, the autocorrelation and heteroscedasticity characteristics of yield series are modeled, and the ARP1GARCHN 1D model is established under the distribution of peak and thick tail. A multi-risk window is proposed to measure the risk level of steel price in the future pledge period, and a long-term risk VaR calculation formula considering both the autocorrelation of yield and volatility variability is given. The paper obtains the pledge rate consistent with the risk bearing ability of the bank, establishes the collision sequence function of the long-term risk based on the failure rate rule, and measures back the long-term VaR value under the multi-risk window. The empirical analysis and the re-test show that, compared with other existing models, The model after the introduction of K value can significantly improve the risk coverage of banks and reduce the loss of bank efficiency. It provides a dynamic risk management framework for banks. The multi-risk window pledge rate determined by the model has a significant positive correlation with the future minimum value of rebar.
【作者單位】： 西南交通大學(xué)交通運(yùn)輸與物流學(xué)院;復(fù)旦大學(xué)金融研究院;同濟(jì)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;華夏銀行成都地區(qū)信用風(fēng)險(xiǎn)管理部;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(71003082) 全國(guó)博士后基金(20080430602) 教育部博士點(diǎn)基金(200806131007) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)資金科技創(chuàng)新項(xiàng)目(SWJTU11CX081) 四川科技計(jì)劃軟科學(xué)項(xiàng)目(2010ZR0028) 復(fù)旦大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院985平臺(tái)項(xiàng)目~~
【分類(lèi)號(hào)】：F224;F830;F416.31

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1494092