【摘 要】
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EVaR(Expectile-based Value at Risk)与常用的QVar(Quantile-based Value at Risk)有类似的定义和性质,但是它对变量分布的尾部性质更加敏感,事实上,它们之间存在一个一一对
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EVaR(Expectile-based Value at Risk)与常用的QVar(Quantile-based Value at Risk)有类似的定义和性质,但是它对变量分布的尾部性质更加敏感,事实上,它们之间存在一个一一对应关系,EVaR可以看成一种更加灵活的QVaR。本文基于新的风险度量工具EVaR提出了一个线性异方差Expectile模型,它是条件自回归Expectile模型(CARE)的推广,我们采用Newey and Powell(1987)提出的非对称最小二乘方法(ALS)来估计线性部分的系数,并给出了数据独立下的渐进性质的证明。我们还将这个模型应用于研究股票收益率和一些市场或者非市场因素之间的关系。
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