银行间债券市场风险VaR的度量研究——基于分位数回归模型

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近几十年来,由于经济全球化与金融一体化、金融创新以及技术创新等因素的影响,全球金融市场得到了迅速的发展。在亚洲金融危机、美国次贷危机等全球金融危机爆发之后,各个国家逐渐认识到金融风险管理对经济系统的重要性。由于金融风险的产生会对全球经济的稳定发展产生巨大的影响,如何合理的管理和控制金融风险也成为政府和金融监管当局所必须解决的一个问题。毫无疑问,金融风险的管理和控制能力已经成为金融机构最主要的核心竞争力之一。  VaR是目前实际应用中使用最广泛的风险测度方法。目前已经有超过1000家的商业银行、保险公司、投资基金以及非金融公司利用 VaR的方法作为其金融衍生产品风险管理的手段。自 J.P.Morgan风险管理人员在1994年提出 VaR方法以来,许多学者就对这一方法进行深入的研究和探讨,并且将其投入到实际的应用之中,对世界风险管理水平的提高起到了巨大的促进作用。  本文旨在利用分位数回归方法对银行间债券市场进行风险测度,得出风险价值指标VaR值。并将所得的结果与参数法测度的VaR值进行比较分析以此来验证分位数回归在银行间债券市场中测度VaR值的优势。我们可以看到,相较于参数法,分位数回归模型不仅具有较好的稳健性,不需要对条件分布作出严格的假定,而且对数据中出现的异常点有比较好的耐抗性,同时在大样本理论下,估计出来的参数具有渐近优良性。分位数回归所表现出来的模型优势充分表明其在风险度量领域的应用具有非常广阔的空间,也为银行间债券市场的风险测度提供了一种新的方法。
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