基于广义谱和MCS检验的VaR模型预测绩效评估

作者：张玉鹏,洪永淼

摘要：条件VaR模型的正确设定检验等价于检验均值化的“撞击序列”是否服从鞅差分序列，然而通常的反馈检验方法只检验了该序列的部分性质。采用对该鞅差分性质进行直接检验的广义谱检验方法，全面考察中国股票市场（香港恒生指数、上证综合指数和台湾加权指数）上各参数、非参数和半参数共22个VaR模型在采用滚动窗口预测机制时的样本外预测绩效。鉴于条件VaR模型正确设定检验无法反映超过某VaR水平的尾部风险信息。为避免极端损失的发生以及增加结果的稳健性，同时采用模型置信集检验方法。研究结果表明，采用通常的反馈检验方法常会得出错误的结论；在1％和5％置信水平，与历史模拟法、极值理论模型、CAViaR模型和CARE模型相比，误差项为t分布的GARCH模型族在金融危机期间具有较好的样本外预测绩效；涨跌停板制度对于选取预测绩效最优的VaR模型具有重要影响。

发文机构：华东师范大学金融与统计学院 厦门大学王亚南经济研究院

关键词：VAR模型预测绩效涨跌停板制度广义谱检验MCS检验VaR modelpredictive performanceprice limit systemgeneralized spectral testMCS test

分类号： F830.91[经济管理—金融学]