稳健非参数VaR建模及风险量化研究

摘要：

参数VaR模型被广泛应用于风险测量中,然而需要给出具体的结构形式,这就容易发生模型错误设定的灾难,使风险计量的精确性易于产生较大偏差.针对参数VaR模型的设定误差问题,本文构建了SQ-ARCH和Nop-Quantile两个非参数VaR模型,诣在提高传统风险计量模型的灵活性、稳定性和准确性.采用稳健的分位数回归方法,得到了计算这两个VaR模型的具体表达式并给出了模型估计的算法和步骤.Monte Carlo模拟发现无论模型正确还是错误设定非参数VaR模型比参数ARCH类VaR模型更稳健.此外,把这两个稳健非参数VaR模型应用于我国股票市场风险量化的实证分析中.研究结果表明稳健非参数VaR模型比参数ARCH类VaR模型度量风险更准确.

关键词：ARCH模型、非参数VaR、分位数回归、Monte Carlo模拟、局部多项式拟合

所属期刊栏目：23

分类号：F830.9;F224.7(金融、银行)

资助基金：国家社会科学基金资助项目14BJY180;山东省自然科学基金青年项目ZR2014GQ009

在线出版日期：2015-09-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：29-38