极值风险E—VaR及深圳成指实证研究

由于极端事件及政策性调整，中国股市出现了剧烈波动。鉴于当前各种VaR模型在较高置信水平时(≥0．99)会高估或低估VaR值，本文提出把E—VaR作为一种辅助的VaR度量方法．对新兴的中国股票市场进行风险调控与度量。通过POT方法建模与Boostrap模拟参数置信区间检验，深圳成指的实证结果表明，在极端市场条件下，E—VaR是令人满意的。     

中国股市风险CAViaR建模的稳定性分析

VaR能够方便地度量金融市场的风险水平,已成为众多银行和金融机构监管与防范市场风险的标准工具。VaR模型是否稳定是实际使用者所关注的十分重要的问题。本文介绍了诺贝尔经济学奖得主Engle及合作者Manganelli于1999年最新提出的条件自回归VaR模型（简记CAViaR模型)的理论及实际意义．并采用Chow检验方法重点探讨了中国股市风险CAViaR建模的稳定性问题。通过对上证综合指数与B股指数及深圳成指的实证研究,我们发现．由于中国股市的结构性变化。Engle及Manganelli所力荐的四个参数CAViaR模型用于中国股市风险建模是相当不稳定的．不能很好地适合现实的中国股票市场。忽略中国股市的结构性变化而度量市场风险会低估或高估模型的解释能力。