【摘 要】
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由于VaR可能低估尾部风险,巴塞尔委员会在第三次巴塞尔协议[1]中建议将ES取代VaR作为主要的风险度量工具,因此,有必要提出更精确且稳健的ES估计模型。鉴于股票收益率序列通常
【机 构】
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华中科技大学经济学院; 华中师范大学经济与工商管理学院;
【基金项目】
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教育部人文社科青年基金(16YJC790034);中央高校基本科研业务费专项资金(CCNU16A05031)
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由于VaR可能低估尾部风险,巴塞尔委员会在第三次巴塞尔协议[1]中建议将ES取代VaR作为主要的风险度量工具,因此,有必要提出更精确且稳健的ES估计模型。鉴于股票收益率序列通常同时呈现出尖峰、厚尾、偏斜等特征,为更全面地刻画这些特征,本文采用具有三个形状参数的广义偏t分布（Skewed Generalized T Distribution,SGT）刻画收益率序列的分布形状,该分布囊括了多种常见的主流分布,通过结合能够刻画收益率序列杠杆性的EGARCH模型来估计收益率序列的ES,然后使用Du和Escanciano[2]最近提出的ES后验分析方法对其稳健性进行评估。在实证研究中,本文将该模型用于估计我国上证综指和深圳成指的日ES,结果表明,本文提出的EGARCH-SGT模型相比常见的基于偏t分布和学生t分布的EGARCH模型明显呈现出对收益率序列更好的拟合效果,且基于该模型估计的ES顺利通过了后验分析,表现出较好的稳健性。
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