【摘 要】
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本文首先提出了基于经验似然法的条件自回归Expectile(CARE)类模型的估计,然后提出了基于自回归条件异方差(GARCH)类和随机波动率(SV)模型的EVaR的参数模型的计算方法。对于
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本文首先提出了基于经验似然法的条件自回归Expectile(CARE)类模型的估计,然后提出了基于自回归条件异方差(GARCH)类和随机波动率(SV)模型的EVaR的参数模型的计算方法。对于服从已知分布的模拟时间序列,本文采用两种EVaR样本外预测的失败率检验法来评估EVaR计算模型,并对2004年1月5日到2009年12月30日的国内外五个股票市场指数日对数收益率进行了EVaR实证研究。结果表明：对于两个学生t分布模拟时间序列的EVaR样本外预测的失败率检验,GARCH类和SV类模型相对于CARE类模型有更优的EVaR的预测效果。在金融危机期间,参数模型的EVaR预测要比半参数模型的EVaR预测更接近市场实际风险。
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