预测VaR：高阶矩可行域未必越广越好

摘要：

高阶矩可行域反映了分布函数对样本高阶矩特征（非对称和尖峰、厚尾等）的适应能力，是影响VaR预测绩效的重要因素之一。本文以中、美、英、日四个股市的收益为样本，实证比较了五种高阶矩可行域各不相同的分布函数的VaR预测绩效。结果发现，可行域过于宽广（狭窄）的分布易于高（低）估样本的偏度和峰度，并高（低）估VaR，而可行域适中的广义偏斜-t和偏斜-t分布的预测绩效相对较好。此结果可为后续研究改进VaR的预测绩效提供有益借鉴。

关键词：风险价值、条件分布、高阶矩

所属期刊栏目：28

分类号：F830.91(金融、银行)

在线出版日期：2012-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：124-137