以CAViaR模型為基礎(chǔ),結(jié)合Expectile模型,構(gòu)建半?yún)?shù)CARE模型,度量金融市場(chǎng)的在值風(fēng)險(xiǎn)。選取2003年1月3日至2015年12月31日上證綜合指數(shù)與深圳成份指數(shù)為研究對(duì)象,分別采用半?yún)?shù)CARE模型與GARCH模型刻畫VaR的波動(dòng)情況,并運(yùn)用幾類常返檢驗(yàn)來(lái)評(píng)估模型的優(yōu)劣。結(jié)果表明:GARCH模型能更好地刻畫深證成份指數(shù)1%VaR與上證綜合指數(shù)5%VaR,而半?yún)?shù)CARE模型能更好地刻畫深證成份指數(shù)5%VaR與上證綜合指數(shù)1%VaR。

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【文章目錄】：
一、引 言
二、半?yún)?shù)CARE模型的設(shè)定與估計(jì)
    (一) 基于Expectile的VaR估計(jì)
    (二) 模型設(shè)定
    (三) 模型估計(jì)
三、實(shí)證分析
    (一) 樣本的選取及描述
    (二) 金融市場(chǎng)VaR度量結(jié)果分析
    (三) 模型選擇
四、 結(jié) 論



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