基于非参数与L-Moment估计的股市动态极值ES风险测度研究

作者：林宇,谭斌,黄登仕,魏宇

摘要：通过运用带宽非参数方法、AR-GARCH模型对时间序列的条件均值、条件波动性进行建模估计出标准残差序列,再运用L-Moment与MLE（maximum Likelihood estimation）估计标准残差的尾部的GPD参数,进而运用实验方法测度出风险VaR（value at Risk）及ES（ExpectedShortfall）,最后运用Back-Testing方法检验测度准确性。结果表明,基于带宽的非参数估计模型比GARCH簇模型在测度ES上具有更高的可靠性;基于非参数模型与L-Moment的风险测度模型能够有效测度沪深股市的动态VaR与ES。

发文机构：成都理工大学商学院 西华师范大学计算机学院 西南交通大学经济管理学院

关键词：非参数估计L-MomentEVT动态风险测度ESnonparametric estimationL-MomentEVTdynamic risk measurementES

分类号： F224.0[经济管理—国民经济]