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姚宏伟

作品数:1 被引量:27H指数:1
供职机构:中国科学技术大学数学科学学院更多>>
发文基金:长江学者和创新团队发展计划国家自然科学基金更多>>
相关领域:经济管理更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇经济管理

主题

  • 1篇VAR
  • 1篇ARC
  • 1篇ES
  • 1篇H-

机构

  • 1篇对外经济贸易...
  • 1篇上海财经大学
  • 1篇中国科学技术...
  • 1篇中国科学院数...

作者

  • 1篇谢尚宇
  • 1篇周勇
  • 1篇姚宏伟

传媒

  • 1篇中国管理科学

年份

  • 1篇2014
1 条 记 录,以下是 1-1
排序方式:
基于ARCH-Expectile方法的VaR和ES尾部风险测量被引量:27
2014年
甄别和确定风险因素的贡献是资产或资产组合风险管理的重要研究内容。近十年,下端风险越来越受到关注,在险价值(Value at Risk,VaR)和预期不足(Expected Shortfall,ES)是资产组合风险管理中两个常用的风险度量工具。Kuan等[1]在一类条件自回归模型(CARE)下提出了基于expectile的VaR度量-EVaR。本文扩展了Kuan等[2]的CARE模型到带有异方差的数据,引入ARCH效应提出了一个线性ARCH-Expectile模型,旨在确定资产或资产组合的风险来源以及评估各风险因素的贡献大小,并应用expectile间接评估VaR和ES风险大小。同时给出了参数的两步估计算法,并建立了参数估计的大样本理论。最后,将本文所提出的方法应用于民生银行股票损益的风险分析,从公司基本面、市场流动性和宏观层面三个方面选取影响股票损益的风险因素,分析结果表明,各风险因素随股票极端损失大小的水平不同,其风险因素的来源及其大小和方向也是随之变化的。
谢尚宇姚宏伟周勇
共1页<1>
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