CVaR-EVT和BMM在极端金融风险管理中的应用研究

被引：19

作者：

杨青 ^{[1
]}

曹明 ^{[2
]}

蔡天晔 ^{[3
]}

机构：

[1] 复旦大学金融研究院

[2] 复旦大学计算机学院

[3] 复旦大学经济学院

来源：

统计研究 | 2010年 / 27卷 / 06期

关键词：

极端金融风险; 极值理论(EVT); VaR; CVaR-EVT; POT; BMM;

D O I：

10.19343/j.cnki.11-1302/c.2010.06.012

中图分类号：

F830 [金融、银行理论];

学科分类号：

1201 ; 020204 ;

摘要：

随着风险度量一致性原则的提出,研究发现金融机构广泛采用的VaR模型存在严重不足,尤其针对分布具有厚尾特征的极端金融风险无法有效度量。本文采用极值理论(EVT)解决VaR方法的尾部度量不足问题,利用CVaR-EVT和BMM模型分析美国、香港股票市场和我国沪深两市指数18年的日收益数据,研究发现:(1)在95%置信区间及点估计中,分位数为99%的CVaR-EVT所揭示的极端风险优于VaR的估计值,且BMM方法为实施长期极端风险管理提供了有力的决策依据,其回报率受分段时区的影响,期间越长,风险估计值越高;(2)模型采用ML和BS方法统计估值显示,我国股票市场极端风险尾部估计值高于香港和美国市场,但是,国内市场逐步稳定,并呈现出跟进国际市场且差距缩小的发展趋势。

引用

页码：78 / 86

页数：9

共 9 条

[1] 基于极值理论的原油市场价格风险VaR的研究 [J].